隨著銀行業(yè)發(fā)展的日新月異,交易數(shù)量呈指數(shù)型增長,與此同時異常交易也在增多,造成了不可估量的損失和風(fēng)險。就如何從海量客戶信息及銀行卡交易數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)識別可疑交易,采用基于Fisher判斷準(zhǔn)則的BalanceCascade算法解決銀行卡異常交易識別中的數(shù)據(jù)不平衡問題,提出了一種有效的異常交易檢測模型。同時,將AUC和K-S指標(biāo)作為不平衡數(shù)據(jù)分類的性能評價標(biāo)準(zhǔn),最后對Kaggle數(shù)據(jù)平臺的銀行卡異常交易數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)驗,結(jié)果顯示本文提出的檢測模型的性能評價指標(biāo)AUC達(dá)到0.92的同時KS值也高達(dá)0.65,說明該模型在盡可能降低誤報率的同時具有較高的分類識別能力,該方法對銀行卡異常交易識別有一定的參考價值,對銀行增強(qiáng)快速反應(yīng)和提高客戶服務(wù)水平有一定作用。 

【文章來源】：計算機(jī)仿真. 2019,36(12)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

本文模型與原級聯(lián)平衡算法得出的ROC曲線對比圖

表1 KS值區(qū)分能力 KS值 區(qū)分能力 <0.20 無 0.21～0.40 低 0.41～0.50 中 0.51～0.60 高 0.61～0.75 極高 >0.9 太高,可能有問題圖3為本文模型在Kaggle異常交易數(shù)據(jù)集上的K-S曲線,由此可計算知K-S值為0.65,屬于區(qū)分水平極高這一檔,相比于圖4原級聯(lián)平衡算法得出的0.60的KS值提高了一個檔次,可以應(yīng)用在現(xiàn)實(shí)的銀行卡異常交易檢測任務(wù)中。對比實(shí)驗結(jié)果表明,本文提出的基于Fisher判別準(zhǔn)則的 BalanceCascade算法是一種識別銀行卡異常交易檢測問題的有效方法。

圖3為本文模型在Kaggle異常交易數(shù)據(jù)集上的K-S曲線,由此可計算知K-S值為0.65,屬于區(qū)分水平極高這一檔,相比于圖4原級聯(lián)平衡算法得出的0.60的KS值提高了一個檔次,可以應(yīng)用在現(xiàn)實(shí)的銀行卡異常交易檢測任務(wù)中。對比實(shí)驗結(jié)果表明,本文提出的基于Fisher判別準(zhǔn)則的 BalanceCascade算法是一種識別銀行卡異常交易檢測問題的有效方法。4 結(jié)束語

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于信用評分模型的小微企業(yè)貸款的可獲得性研究[D]. 朱艷敏.蘇州大學(xué) 2014



本文編號：3394208