【摘 要】
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随着银行信用卡业务的飞速发展,信用卡欺诈成为银行面临的严重问题。为支持信用卡业务开展,同时有效防范欺诈风险,本文综合考虑可用性、安全性和时效性等因素,提出一种基于大
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随着银行信用卡业务的飞速发展,信用卡欺诈成为银行面临的严重问题。为支持信用卡业务开展,同时有效防范欺诈风险,本文综合考虑可用性、安全性和时效性等因素,提出一种基于大数据技术的3层反欺诈模型。首先,利用流计算技术实现信用卡交易的专家规则库检测,实时响应检测结果,决定是否通过该交易申请;其次,利用决策树、神经网络、Logistic回归等技术进行交易的准实时检测,反馈信用卡客服部门是否进行外呼调查欺诈行为;最后,利用基于Map Reduce技术实现的聚类分析方法,日终批量检测信用卡交易行为是否存在异常。系统通过3层的反欺诈系统多角度地对欺诈行为进行分析,融合了各类欺诈模型的优势,弥补了单一模型的不足,对提高信用卡欺诈检测的准确性和有效性具有积极重要的意义。
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