文件名称：Fraud_detection
文件大小：233KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-08 23:11:20
JupyterNotebook
财务欺诈检测模型 欺诈检测是为防止通过虚假借口获得金钱或财产而进行的一系列活动。欺诈检测已应用于许多行业，例如银行业或保险业。在银行业务中，欺诈可能包括伪造支票或使用被盗的信用卡。其他形式的欺诈可能仅出于支出目的而涉及夸大损失或造成事故。通过某人进行欺诈的方式越来越多，检测可能很难完成。诸如重组，精简规模，迁移到新信息系统或遇到网络安全漏洞之类的活动可能会削弱组织检测欺诈的能力。这意味着建议使用诸如实时监视欺诈之类的技术。组织应在财务交易，位置，使用的设备，发起的会话和身份验证系统中寻找欺诈行为。 欺诈检测技术 欺诈通常是一种涉及许多重复方法的行为。使搜索模式成为欺诈检测的总体重点。例如，数据分析师可以通过制定检测模式和异常的算法来防止保险欺诈。统计数据分析技术包括以下用途： 计算统计参数 回归分析 概率分布和模型。 资料比对 用于检测欺诈的AI技术包括以下用途： 数据挖掘-可以对数据进行
【文件预览】：
Fraud_detection-main
----app.py(6KB)
----fraud_detection_model.pkl(45KB)
----Fraud_detection_model.ipynb(397KB)
----requirements.txt(233B)
----.gitignore(2KB)
----README.md(4KB)