Nghiên cứu giới thiệu các phương pháp thống kê và học máy để phát hiện gian lận thẻ tín dụng tại ngân hàng thương mại. Bằng việc sử dụng 284807 giao dịch thẻ tín dụng của châu Âu trong tháng 09/2013, nghiên cứu ứng dụng các mô hình được sử dụng trong thực tế hiện nay như mô hình Logistic, mạng Bayesian (Bayesian Network), cây quyết định (Decision trees), phương pháp Stacking (Stacked generalization). Ngoài ra, nghiên cứu cũng đưa ra một số cách xử lý trong trường hợp dữ liệu mất cân bằng. Thông qua kết quả so sánh các mô hình và xử lý dữ liệu mất cân bằng, các ngân hàng thương mại ở Việt Nam có thể lựa chọn ứng dụng để kiểm soát phát hiện gian lận thẻ tín dụng.
Tải ứng dụng đọc sách
Qr code NEU Book Reader
(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng NEU Book Reader để xem đầy đủ tài liệu.
Bạn đọc có thể tải NEU Book Reader từ App Store hoặc Google play
với từ khóa "NEU Book Reader")
Nghiên cứu giới thiệu các phương pháp thống kê và học máy để phát hiện gian lận thẻ tín dụng tại ngân hàng thương mại. Bằng việc sử dụng 284807 giao dịch thẻ tín dụng của châu Âu trong tháng 09/2013, nghiên cứu ứng dụng các mô hình được sử dụng trong thực tế hiện nay như mô hình Logistic, mạng Bayesian (Bayesian Network), cây quyết định (Decision trees), phương pháp Stacking (Stacked generalization). Ngoài ra, nghiên cứu cũng đưa ra một số cách xử lý trong trường hợp dữ liệu mất cân bằng. Thông qua kết quả so sánh các mô hình và xử lý dữ liệu mất cân bằng, các ngân hàng thương mại ở Việt Nam có thể lựa chọn ứng dụng để kiểm soát phát hiện gian lận thẻ tín dụng.
