本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐系統(tǒng)研究

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【摘要】：2015年,互聯(lián)網(wǎng)金融的江湖風(fēng)起云涌,牽動(dòng)著每一位投資者的心弦。一方面,互聯(lián)網(wǎng)金融打破了傳統(tǒng)銀行的壁壘,使得借貸者能夠在線上直接實(shí)現(xiàn)融資,這種創(chuàng)新型金融模式給我國(guó)金融改革帶來(lái)新的機(jī)遇,人們對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展也寄予了無(wú)限的期許。另一方面,與互聯(lián)網(wǎng)金融有關(guān)的負(fù)面事件被頻繁曝光,互聯(lián)網(wǎng)金融的盈利模式備受質(zhì)疑,而加強(qiáng)監(jiān)管和降低風(fēng)險(xiǎn)將是互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)面臨的首要難題。針對(duì)國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展現(xiàn)狀,抽絲剝繭將種類繁多的互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品分為三種模式：第一,傳統(tǒng)金融的互聯(lián)網(wǎng)化；第二,信息資金服務(wù)平臺(tái)；第三,基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)開展傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)。而互聯(lián)網(wǎng)金融在高速發(fā)展的態(tài)勢(shì)下,主要面臨三類風(fēng)險(xiǎn),信用風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)。其中欺詐風(fēng)險(xiǎn)作為信用風(fēng)險(xiǎn)的主要表現(xiàn)形式,是互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控的關(guān)鍵環(huán)節(jié),因此互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐系統(tǒng)的建設(shè)迫在眉睫。借鑒國(guó)內(nèi)外的研究成果,結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科知識(shí),采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),提出了一套較為合理互聯(lián)網(wǎng)金融的反欺詐系統(tǒng)。該反欺詐系統(tǒng)是由統(tǒng)計(jì)識(shí)別、模型識(shí)別、和人工識(shí)別三個(gè)模塊組成,其中統(tǒng)計(jì)識(shí)別是采用統(tǒng)計(jì)方法收集、整理和分析原始數(shù)據(jù)；模型識(shí)別是使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,建立反欺詐模型,識(shí)別出有欺詐可能性的用戶；人工識(shí)別是前兩個(gè)模塊的補(bǔ)充,對(duì)可能存在欺詐行為的用戶再次審核。在反欺詐系統(tǒng)的理論框架下,本文以互聯(lián)網(wǎng)金融的行業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與建模。原始數(shù)據(jù)集中包含用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)和信用數(shù)據(jù)(欺詐類型和正常類型)�；跀�(shù)據(jù)挖掘方法的統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn),用戶的消費(fèi)、社交與用戶的信用類型存在一定的聯(lián)系,并且用戶的社交關(guān)系對(duì)用戶信用有著顯著影響。抽取部分訓(xùn)練集數(shù)據(jù)分別建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)模型和隨機(jī)森林模型,使用測(cè)試集數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,模型評(píng)估表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果最理想。最后,總結(jié)互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐系統(tǒng)的研究成果,闡述研究中的不足之處,并且對(duì)建設(shè)互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐系統(tǒng)給出合理的意見。
【關(guān)鍵詞】：互聯(lián)網(wǎng)金融 風(fēng)險(xiǎn) 反欺詐系統(tǒng) 數(shù)據(jù)挖掘 機(jī)器學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F724.6;F832.2
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 背景及意義8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述8-10
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 研究思路及內(nèi)容10-12
• 1.4 研究方法和創(chuàng)新處12-14
• 2 互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控研究14-20
• 2.1 互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展現(xiàn)狀14-16
• 2.2 互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)16-20
• 2.2.1 互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)類型16-18
• 2.2.2 互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控模式18-20
• 3 互聯(lián)網(wǎng)金融的反欺詐系統(tǒng)20-29
• 3.1 統(tǒng)計(jì)識(shí)別20-22
• 3.1.1 變量選擇20-21
• 3.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理21
• 3.1.3 相關(guān)性分析21-22
• 3.2 模型識(shí)別22-28
• 3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22-24
• 3.2.2 支持向量機(jī)24-25
• 3.2.3 隨機(jī)森林25-26
• 3.2.4 模型評(píng)估26-28
• 3.3 人工識(shí)別28-29
• 4 實(shí)證研究與分析29-40
• 4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理及描述29-31
• 4.2 社交與信用的關(guān)系31-33
• 4.3 消費(fèi)與信用的關(guān)系33-34
• 4.4 聯(lián)網(wǎng)金融的反欺詐模型34-40
• 4.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)35-36
• 4.4.2 支持向量機(jī)36-37
• 4.4.3 隨機(jī)森林37-39
• 4.4.4 模型風(fēng)險(xiǎn)比較39-40
• 5 結(jié)論及建議40-44
• 5.1 結(jié)論40-41
• 5.2 不足41-42
• 5.3 建議42-44
• 參考文獻(xiàn)44-47
• 附錄47-51
• 致謝51

【相似文獻(xiàn)】

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1 韓海萌;信息時(shí)代的指南針——數(shù)據(jù)挖掘[J];江蘇統(tǒng)計(jì);2002年05期

2 韓雙霞;李萍;;數(shù)據(jù)挖掘:構(gòu)筑企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)[J];金卡工程;2002年08期

3 李菁菁,邵培基,黃亦瀟;數(shù)據(jù)挖掘在中國(guó)的現(xiàn)狀和發(fā)展研究[J];管理工程學(xué)報(bào);2004年03期

4 ;中國(guó)科學(xué)院數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)管理學(xué)術(shù)研討會(huì)在京舉行[J];管理評(píng)論;2004年07期

5 李峰;數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)中的應(yīng)用[J];商場(chǎng)現(xiàn)代化;2004年15期

6 魏瑜,陸靜;數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系淺析[J];沿海企業(yè)與科技;2005年09期

7 羅錦珠;數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)管理的結(jié)合應(yīng)用[J];技術(shù)經(jīng)濟(jì);2005年10期

8 袁衛(wèi),林楨順,謝邦昌;工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘——改善流程,提高效率[J];中國(guó)統(tǒng)計(jì);2005年04期

9 王琳;;統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[J];當(dāng)代經(jīng)理人;2006年02期

10 劉曉華;;數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)中的應(yīng)用[J];商場(chǎng)現(xiàn)代化;2006年34期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 史東輝;蔡慶生;張春陽(yáng);;一種新的數(shù)據(jù)挖掘多策略方法研究[A];第十七屆全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2000年

2 張弦;;數(shù)據(jù)挖掘在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用[A];紀(jì)念中國(guó)農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)成立30周年暨中國(guó)農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)2009年學(xué)術(shù)年會(huì)（CSAE 2009）論文集[C];2009年

3 魏順平;;教育數(shù)據(jù)挖掘:現(xiàn)狀與趨勢(shì)[A];信息化、工業(yè)化融合與服務(wù)創(chuàng)新——第十三屆計(jì)算機(jī)模擬與信息技術(shù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2011年

4 關(guān)清平;沉培輝;;概率網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘上的應(yīng)用[A];科技、工程與經(jīng)濟(jì)社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展——中國(guó)科協(xié)第五屆青年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2004年

5 丁瑾;;基于Web數(shù)據(jù)挖掘的綜述[A];山西省科學(xué)技術(shù)情報(bào)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2004年

6 聶茹;田森平;;Web數(shù)據(jù)挖掘及其在電子商務(wù)中的應(yīng)用[A];中南六�。▍^(qū)）自動(dòng)化學(xué)會(huì)第24屆學(xué)術(shù)年會(huì)會(huì)議論文集[C];2006年

7 李菊;王軍;;數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理的應(yīng)用[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展·2007——全國(guó)第18屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

8 肖陽(yáng);李啟賢;;數(shù)據(jù)挖掘在中國(guó)鋼鐵行業(yè)中的應(yīng)用[A];中國(guó)計(jì)量協(xié)會(huì)冶金分會(huì)2012年會(huì)暨能源計(jì)量與節(jié)能降耗經(jīng)驗(yàn)交流會(huì)論文集[C];2012年

9 楊磊;王貴成;汪勇;張占勝;;SQL Server 2005在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[A];2009年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第二分冊(cè)）[C];2009年

10 謝中;邱玉輝;;面向商務(wù)網(wǎng)站有效性的數(shù)據(jù)挖掘方法[A];第十八屆全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2001年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 本報(bào)記者褚寧;數(shù)據(jù)挖掘如“挖金”[N];解放日?qǐng)?bào);2002年

2 周蓉蓉;數(shù)據(jù)挖掘需要點(diǎn)想像力[N];計(jì)算機(jī)世界;2004年

3 □中國(guó)電信股份有限公司北京研究院 張舒博 □北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 牛琨;走出數(shù)據(jù)挖掘的誤區(qū)[N];人民郵電;2006年

4 《網(wǎng)絡(luò)世界》記者 王瑩;數(shù)據(jù)挖掘保險(xiǎn)業(yè)的新藍(lán)海[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2012年

5 劉俊麗;基于地理化的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘與分析提升投資有效性[N];人民郵電;2014年

6 本報(bào)記者 連曉東;數(shù)據(jù)挖掘：金融信息化新熱點(diǎn)[N];中國(guó)電子報(bào);2002年

7 本報(bào)記者 鳳小華 朱仁康;“數(shù)字挖掘軟件”引領(lǐng)中國(guó)信息化新浪潮[N];中國(guó)電子報(bào);2003年

8 本報(bào)記者　史延廷;“成功企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘暨數(shù)量化管理論壇”在京舉辦[N];中國(guó)旅游報(bào);2002年

9 朱小寧;數(shù)據(jù)挖掘：信息化戰(zhàn)爭(zhēng)的基礎(chǔ)工程[N];解放軍報(bào);2005年

10 本報(bào)記者 王小平;從“大集中”走向數(shù)據(jù)挖掘[N];金融時(shí)報(bào);2002年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 于自強(qiáng);海量流數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)問(wèn)題研究[D];山東大學(xué);2015年

2 張馨;全基因組SNP芯片應(yīng)用于CNV和L0H分析的軟件比對(duì)與數(shù)據(jù)挖掘[D];復(fù)旦大學(xué);2011年

3 彭計(jì)紅;基于數(shù)據(jù)挖掘的癡呆中醫(yī)證的研究[D];南京中醫(yī)藥大學(xué);2015年

4 李秋虹;基于MapReduce的大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[D];復(fù)旦大學(xué);2013年

5 鄔文帥;基于多目標(biāo)決策的數(shù)據(jù)挖掘方法評(píng)估與應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2015年

6 謝邦彥;整合數(shù)據(jù)挖掘與TRIZ理論的質(zhì)量管理方法研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2010年

7 何偉全;云南高校學(xué)生意外傷害因素關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘及風(fēng)險(xiǎn)管控體系研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

8 段功豪;基于多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘的滑坡災(zāi)害預(yù)測(cè)模型研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué);2016年

9 白曉明;基于數(shù)據(jù)挖掘的復(fù)合材料宏—細(xì)觀力學(xué)模型研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

10 藍(lán)永豪（LAM Wing Ho）;基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析當(dāng)代中醫(yī)名家痤瘡驗(yàn)方經(jīng)驗(yàn)研究[D];南京中醫(yī)藥大學(xué);2016年

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1 林仁紅;基于數(shù)據(jù)挖掘的機(jī)遇識(shí)別與評(píng)價(jià)研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2007年

2 張彥俊;游戲運(yùn)營(yíng)中的數(shù)據(jù)挖掘[D];復(fù)旦大學(xué);2011年

3 焦亞召;基于多核函數(shù)FCM算法在數(shù)據(jù)挖掘聚類中的應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 王杰鋒;物聯(lián)網(wǎng)能耗數(shù)據(jù)智能分析及其應(yīng)用平臺(tái)設(shè)計(jì)[D];江南大學(xué);2015年

5 劉學(xué)建;數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

6 戴陽(yáng)陽(yáng);基于數(shù)據(jù)挖掘的金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)研究與應(yīng)用[D];江南大學(xué);2015年

7 石思優(yōu);基于主題模型的醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘研究[D];廣東技術(shù)師范學(xué)院;2015年

8 陳丹;移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)信令挖掘?qū)崿F(xiàn)智慧營(yíng)銷的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);2015年

9 陳思;基于數(shù)據(jù)挖掘的大學(xué)生客戶識(shí)別模型的研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

10 位長(zhǎng)帥;基于客戶數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶關(guān)系管理研究[D];西南交通大學(xué);2015年

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