Credit card fraud detection using machine learning methodology

ABD'de, kredi kartı sahtekarlığı olayları 1998 yılında keskin bir şekilde yükseldi ve SI47 milyon kayıp oldu. Bu sorunu çözmek için finansal kurumlar (FI), biri DS olarak adlandırılan önleyici tedbirler ve dolandırıcılık tespit sistemleri kullanmaktadır. Her ne kadar FDS sahtekarlığı azaltmada iyi sonuçlar gösterse de, bu sistem tarafından işaretlenen vakaların çoğu, düşük soruşturma maliyetleri ve kart sahibinin rahatsızlığıyla sonuçlanan Yanlış Pozitiflerdir. Analiz için kullanılan veriler, büyük Kanada bankalarından biri tarafından sağlanmıştır. Özelliklerin ve eğitim sınıfı dağılımlarının varyasyonları ve kombinasyonlarına dayanarak, bu parametrelerin geliştirilen prototipin performansı üzerindeki etkisini araştırmak için farklı deneyler yapılmıştır. . Sonuçlar, kullanılan yaklaşımın mevcut sistemde iyileştirme potansiyeli olduğunu göstermektedir, ancak daha kapsamlı ve bilgilendirici verilerle geliştirilmesi gereken prototip sistemlerinin geliştirilmesi de dahil olmak üzere daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.