Что такое мошенничество с кредитными картами?

Мошенничество с кредитными картами — это когда кто-то использует данные кредитной карты или учетной записи другого лица для совершения несанкционированных покупок или доступа к средствам посредством выдачи наличных. Мошенничество с кредитными картами происходит не только в Интернете; такое бывает и в обычных магазинах. Как владелец бизнеса, вы можете избежать серьезных головных болей и нежелательной огласки, распознав потенциально мошенническое использование кредитных карт в своей платежной среде.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая в широком смысле определяется как способность машины имитировать разумное поведение человека. Системы искусственного интеллекта используются для выполнения сложных задач таким же образом, как люди решают проблемы.

Как машинное обучение используется для обнаружения мошенничества с кредитными картами?

Первый и самый важный шаг включает в себя сбор и сортировку необработанных данных, которые затем используются для обучения модели прогнозированию вероятности мошенничества. Решения, предлагаемые машинным обучением для обнаружения мошенничества с кредитными картами, включают:

  1. Определение того, являются ли транзакции по кредитным картам подлинными или мошенническими, с использованием таких алгоритмов, как логистическая регрессия, случайные леса, машины опорных векторов (SVM), глубокие нейронные сети вместе с автокодировщиками, сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM) и сверточные нейронные сети (CNN). .
  2. Прогнозирование того, используют ли кредитные карты держатели карт или мошенники, посредством профилирования кредитных карт.
  3. Использование методов обнаружения выбросов для выявления значительно отличающихся транзакций (или «выбросов») от обычных транзакций по кредитным картам для выявления мошенничества с кредитными картами.

Ладно пока все хорошо!

Что такое алгоритм логистической регрессии и как он используется?

  • Логистическая регрессия — это алгоритм классификации машинного обучения, который используется для прогнозирования вероятности определенных классов на основе некоторых зависимых переменных.
  • Короче говоря, модель логистической регрессии вычисляет сумму входных признаков и вычисляет логистику результата.
  • Результат логистической регрессии всегда находится между (0 и 1), что подходит для задачи бинарной классификации.
  • Чем выше значение, тем выше вероятность того, что текущая выборка относится к классу=1, и наоборот.

Вывод:

Системы обнаружения мошенничества стали необходимыми для банков и финансовых учреждений, чтобы минимизировать их потери.

Однако опубликованной литературы по методам обнаружения мошенничества с кредитными картами не хватает из-за недоступности набора данных о транзакциях по кредитным картам для исследователей.

Авторы: SHREYA MHETRE и Девен Нандапуркар

Подпишитесь на авторов в LinkedIn.

Чтобы узнать больше такого ценного контента, не забудьте подписаться на GDSC MMCOE в LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/gdsc-mmcoe-b1065b21b/