隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和金融行業(yè)的關(guān)系日益密切,各類互聯(lián)網(wǎng)金融公司也如雨后春筍般涌現(xiàn)出來。互聯(lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn),一方面打破了銀行的傳統(tǒng)借貸方式,降低了借貸者融資的難度,使得人們能夠直接實現(xiàn)線上融資,同時也催生了很多互聯(lián)網(wǎng)小額貸款公司和互聯(lián)網(wǎng)金融平臺,各式各樣的互聯(lián)網(wǎng)借貸業(yè)務(wù)不斷興起。另一方面,由于金融欺詐手段層出不窮,相關(guān)的負(fù)面新聞也頻繁出現(xiàn),如何做好互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的風(fēng)險控制也是一大難題�，F(xiàn)如今,高速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)金融面臨的風(fēng)險主要有三大類:信用類風(fēng)險、技術(shù)類風(fēng)險和監(jiān)管風(fēng)險。信用風(fēng)險作為三大風(fēng)險之首,其控制的好壞與否直接關(guān)系到整個互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)控水平。因此,作為信用風(fēng)險的主要表現(xiàn)形式—欺詐風(fēng)險,如何有效的降低商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)的信貸欺詐比例,使得反欺詐系統(tǒng)更加完善迫在眉睫。在研究和總結(jié)了國內(nèi)外反欺詐系統(tǒng)的基礎(chǔ)之上,本文首先通過結(jié)合統(tǒng)計學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識,提出了基于數(shù)據(jù)挖掘的反欺詐系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、模型識別模塊、輸出模塊和監(jiān)控模塊這四個部分組成。然后針對互聯(lián)網(wǎng)消費金融的信用卡消費交易,研究欺詐用戶和非欺詐用戶這兩類用戶各方面的特征,并且針對正負(fù)樣本嚴(yán)重不平衡這一... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

信用卡交易授權(quán)系統(tǒng)

交易反欺詐系統(tǒng)流程

單一規(guī)則匹配流程

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]互聯(lián)網(wǎng)消費金融:發(fā)展趨勢、挑戰(zhàn)與對策[J]. 鄂春林.  南方金融. 2018(03)
[2]信用卡與金融科技聯(lián)合創(chuàng)新的實踐和展望[J]. 王衛(wèi)東.  中國信用卡. 2018(01)
[3]金融科技國際監(jiān)管經(jīng)驗借鑒及啟示[J]. 林羽,蔡文德.  中國信用卡. 2017(08)
[4]美國消費者信用報告準(zhǔn)確性研究與啟示[J]. 彭宇松,胡文靜,李敏敏.  西南金融. 2012(08)
[5]基于混合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的信用卡消費行為風(fēng)險預(yù)測[J]. 劉嵐,王霞,林紅旭,高建時.  科技管理研究. 2011(17)
[6]農(nóng)戶小額信貸信用風(fēng)險評估模型構(gòu)建[J]. 馬文勤,孔榮,楊秀珍.  財會月刊. 2009(36)
[7]信用卡欺詐風(fēng)險狀況探析及對策建議[J]. 黃榮春.  現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息. 2009(16)
[8]基于組合分類器的信用卡欺詐識別研究[J]. 童鳳茹.  計算機(jī)與信息技術(shù). 2006(07)
[9]防止信用卡欺詐的系統(tǒng)設(shè)計[J]. 嚴(yán)華,胡孟梁,蔡瑞英.  微計算機(jī)信息. 2006(12)
[10]智能性交易欺詐風(fēng)險評分模型的開發(fā)與應(yīng)用[J]. 陳建.  中國信用卡. 2006(06)

碩士論文
[1]基于維度建模的銀行反欺詐系統(tǒng)設(shè)計[D]. 王佳.上海交通大學(xué) 2014
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的銀行卡反欺詐系統(tǒng)模型的改進(jìn)及其實證[D]. 周鳴.華東師范大學(xué) 2007



本文編號：3302774