国内商业银行信用卡反欺诈模型:神经网络应用研究
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更新于2024-06-14
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"基于神经网络的信用卡反欺诈系统研究"
本文主要探讨了信用卡欺诈风险的问题,特别是在国内银行环境下的挑战和应对策略。随着信用卡业务在中国的迅速发展,欺诈风险已成为银行面临的重要问题。国外在此领域已有成熟的技术和产品,但由于国内外环境差异,直接引进这些解决方案存在困难。因此,构建符合中国国情的信用卡反欺诈系统显得尤为关键。
作者深入研究了现有的国内外反欺诈模型,如规则基模型和统计模型(如逻辑回归),并分析了它们的优缺点。规则基模型依赖于明确的欺诈行为规则,而统计模型则通过分析大量数据发现潜在模式。然而,这些模型在面对欺诈手段的多样性和快速变化时,可能无法及时适应。
在对国内外反欺诈产品应用的障碍进行分析后,文章提出了一个基于神经网络的信用卡反欺诈模型系统。神经网络因其强大的模式识别和自适应能力,成为解决这一问题的理想工具。该系统由四个主要模块构成:数据预处理模块负责清洗和转换原始交易数据;神经网络模块利用BP算法学习和识别欺诈模式,同时通过权重衰退方法防止过度拟合;输出模块根据模型预测结果产生报警或决策;跟踪模块则用于持续监控和更新模型性能。
为了适应国内商业银行的实际需求,系统设计注重简洁和透明,不依赖过于复杂的基础设施,降低了开发和维护成本。通过实际应用在某国内银行的信用卡交易数据上,验证了该系统的有效性和实用性。
该研究为国内银行提供了信用卡反欺诈的新视角,强调了神经网络技术在反欺诈领域的潜力,同时也为银行风险管理部门提供了具有操作性的参考框架。关键词包括:反欺诈、神经网络、权重衰退、过度拟合和粗分组,这些关键词反映了研究的核心技术和关注点。
2021-09-26 上传
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ohmygodvv
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