Публикации по теме 'fraud-detection'


Обнаружение мошенничества с помощью EvalML
Обнаружение мошенничества с помощью EvalML Аналитика данных оказала большое влияние на индустрию банковских и финансовых услуг, например, благодаря предоставлению информации о глобальных финансовых тенденциях, финансового моделирования и т. д. Одним из приложений является предотвращение и обнаружение мошенничества. В этой статье применялись методы прогнозной аналитики данных и контролируемого машинного обучения (ML) для обнаружения мошенничества с отсутствием карты (CNP), а также..
Обнаружение мошенничества
Обнаружение мошенничества — это набор процессов и анализов, которые позволяют компаниям выявлять и предотвращать несанкционированную финансовую деятельность . Введение: Мошенничество становится все более серьезной проблемой для малого бизнеса, и обнаружение мошеннических действий может быть сложным и трудоемким процессом.
Классы балансировки для сильно несбалансированных данных
Для обнаружения мошенничества вы обнаружите, что большая часть ваших данных относится к одному классу. Это усложняет модели изучение шаблонов данных в классе меньшинства. Чтобы достичь баланса классов, выборка обучающих данных для задач с сильно несбалансированной двоичной классификацией имеет следующие общие подходы: под образцом отрицательный класс избыточная выборка положительного класса смоделировать положительный класс При работе с сильно несбалансированными классами..
Как машинное обучение может раскрыть ценность мошенничества и рисков
Как машинное обучение может раскрыть ценность мошенничества и риска Как машинное обучение может принести пользу специалистам по борьбе с мошенничеством и рискам В Simility мы часто говорим о необходимости систем на основе машинного обучения для борьбы с новой волной сложных… simility.com
Управление инвестициями: варианты использования ИИ
Индия помешана на сбережениях, а в последнее время — на инвестициях. Инвестировать или откладывать на будущее для нас, индийцев, естественно! Однако с течением времени наблюдается заметное изменение тенденций с уменьшением сбережений и увеличением инвестиций. Однако они не связаны напрямую, поскольку в игру вступает ряд других факторов, таких как доход на душу населения, склонность к покупкам, накладные расходы и т. д. Чтобы представить некоторые цифры, тенденция сбережений упала до..
Исследование обнаружения мошенничества с помощью Neo4j и Graph Data Science — Часть 2
Разрешение мошеннических сообществ с помощью разрешения сущностей и обнаружения сообществ Выявление сообществ, которые отражают основные группы лиц, часто является ключевым шагом к обнаружению мошенничества. В первой части этой серии мы исследовали Лувен. Во второй части мы предоставим более формальные определения для разрешения сущностей, которые позволят нам разбивать четко определенные сообщества масштабируемым образом. Для этого мы определим некоторые правила разрешения сущностей..
Система обнаружения мошенничества с оплатой арендной платы
Обнаружение мошенничества на платформе арендной платы Housing.com с помощью машинного обучения Обзор В этом блоге рассказывается о методологии решения любой проблемы машинного обучения с использованием структуры CRISP-DM. В блоге мы показали, как мы решили проблему мошенничества с кредитными картами, с которой мы столкнулись на Housing.com, следуя структуре CRISP-DM. В этом блоге мы рассказываем о некоторых важных функциях, которые мы использовали для обнаружения мошенничества, и..