关于利用数据挖掘分类技术及机器学习算法开展信用卡欺诈检测的研究综述

简介：
本文综述了运用数据挖掘和机器学习方法在信用卡欺诈检测领域的应用与进展，探讨了各类模型的有效性和实际操作中的挑战。 数据挖掘（DM）涉及一种核心算法，使我们能够从数据中获取比基本见解更深层次的知识。实际上，数据挖掘更多地被视为知识发现过程的一部分。信用卡提供商通常会向其客户提供多种类型的卡片。所有使用信用卡的用户都必须是真实且诚信的人士。任何错误的信息都有可能导致严重的金融危机风险。 鉴于无现金交易数量的增长趋势，虚假交易的可能性也在增加。通过分析客户的信用卡行为和先前的交易历史数据集，可以识别出欺诈性交易。如果发现与正常成本模式有任何偏差，则该笔交易可能被视为虚假或欺诈性的。 在实际应用中，数据挖掘（DM）技术和机器学习技术（MLT）被广泛应用于检测信用卡欺诈行为。在这份研究报告中，我们详细展示了这些技术如何帮助识别和防范信用卡欺诈的迹象。