Публикации по теме 'fraud-prevention'


Модели PD, EAD и LGD
Добро пожаловать в день 8 нашей серии блогов; Аналитика кредитных рисков и мошенничества стала критически важными компонентами банковской и финансовой индустрии, особенно в нынешнюю цифровую эпоху, когда транзакции становятся все более сложными и разнообразными. Python — популярный язык программирования, который широко используется в науке о данных и аналитике. В этом блоге мы представим ключевые концепции анализа кредитного риска и мошенничества, а также то, как Python можно использовать..
Know Thy Machine  — «Машинное обучение — больше не черный ящик!
Является ли машинное обучение чем-то вроде черного ящика? Мы очень часто слышим этот вопрос. Для наших клиентов, которые рассматривают возможность перехода от статических систем предотвращения мошенничества, основанных на правилах, к системам предотвращения мошенничества, управляемым искусственным интеллектом, ответ может фактически решить их решение. Неудивительно! Как риск-менеджер, ответственный за эффективность стратегии предотвращения мошенничества в вашей компании, вы хотели бы..
Изучение случайных лесов для анализа кредитных рисков и мошенничества в Python
Добро пожаловать на пятый день цикла нашего блога, посвященного анализу кредитных рисков и мошенничества в Python. Сегодня мы продолжим изучение методов машинного обучения для анализа кредитных рисков и мошенничества и погрузимся в случайные леса. Случайные леса — это ансамблевый метод обучения, который объединяет несколько деревьев решений для повышения точности и надежности наших прогностических моделей. Случайные леса работают, строя множество деревьев решений на случайных..
Обнаружение мошенничества с помощью аналитики — Страховой пример.
Аналитика мошенничества Важность аналитики невозможно переоценить в современном мире высоких технологий, управляемом данными. Опрос Deloitte показал, что 49 % респондентов считают, что аналитика полезна для принятия лучших бизнес-решений, 16 % говорят, что она помогает им в достижении ключевых стратегических целей, а 10 % считают, что аналитика помогает им улучшить отношения с клиентами и деловое партнерство, независимо от сектора. они в. Цель этой статьи — обсудить мошенничество в..
Автоматическое обнаружение мошенничества без построения моделей
Можно ли обнаружить мошенничество с миллионами транзакций за несколько минут без маркировки данных и без построения модели машинного обучения? Растущие масштабы предприятий и организаций, их сложные экосистемы, оцифровка их операций открыли для мошенников как внутри, так и за пределами этих организаций возможности для совершения мошеннических действий. Согласно опросу сертифицированных специалистов по расследованию случаев мошенничества (CFE), которые расследовали дела в период с..
Машинное обучение в вашей повседневной жизни
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение теперь считаются двумя самыми большими инновациями после микрочипа. ИИ раньше был причудливой концепцией из научной фантастики, но теперь он становится повседневной реальностью. Нейронные сети (имитирующие работу реальных нейронов в мозгу) прокладывают путь к прорывам в машинном обучении, называемому «глубоким обучением». Машинное обучение может помочь нам жить более счастливой, здоровой и продуктивной жизнью, если мы знаем, как..
Изучение аномалий мошенничества, полуконтролируемая мышеловка!
Автор | Адитья Хандекар Пока мы весело наслаждаемся праздником Дня труда, мошенники заняты работой! В эти выходные у меня был взлом карты из-за того, что выглядело как безобидная транзакция на мойке автомобилей. Улов? Я живу в Нью-Йорке, мой контекст — Нью-Йорк, сделка по мойке автомобилей была в Атланте, штат Джорджия! Я должен поблагодарить двигатель мошенничества банка, который поймал эту нить раньше, чем она стала действительно уродливой. Это натолкнуло меня на мысль..