Выявление мошенничества посредством анализа финансовых транзакций.

Standard

Выявление мошенничества посредством анализа финансовых транзакций. / Маркин, Станислав Витальевич.

в: ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ И УСТОЙЧИВОСТЬ, Том 7, № 1, 2020, стр. 266-270.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья

BibTeX

@article{cc065c0c6e2c40378f0612231499941e,

title = "Выявление мошенничества посредством анализа финансовых транзакций.",

abstract = "В данной статье рассматриваются методы решения задачи обнаружения мошенничества в сфере совершения финансовых транзакций с помощью платёжных карт. Для решения данной задачи использовались открытые данные, которые были предварительно изучены и обработаны. Для решения этой задачи было применено несколько алгоритмов машинного обучения, после чего было проведено сравнение результатов их работы. По итогам сравнения эффективности данных алгоритмов было выявлено, что одиночные простые алгоритмы не показывают достаточной точности при решении данной задачи. Однако композиции алгоритмов, такие как градиентный бустинг и случайный лес, показывают достаточно качественные результаты, из чего можно сделать вывод, что такие алгоритмы можно применять для решения данной задачи.",

keywords = "data analysis, finance, fraud, machine learning, анализ данных, машинное обучение, мошенничество, финансы, data analysis, finance, fraud, machine learning, анализ данных, машинное обучение, мошенничество, финансы",

author = "Маркин, {Станислав Витальевич}",

year = "2020",

language = "русский",

volume = "7",

pages = "266--270",

journal = "Процессы управления и устойчивость",

issn = "2313-7304",

publisher = "Смирнов Николай Васильевич",

number = "1",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Выявление мошенничества посредством анализа финансовых транзакций.

AU - Маркин, Станислав Витальевич

PY - 2020

Y1 - 2020

N2 - В данной статье рассматриваются методы решения задачи обнаружения мошенничества в сфере совершения финансовых транзакций с помощью платёжных карт. Для решения данной задачи использовались открытые данные, которые были предварительно изучены и обработаны. Для решения этой задачи было применено несколько алгоритмов машинного обучения, после чего было проведено сравнение результатов их работы. По итогам сравнения эффективности данных алгоритмов было выявлено, что одиночные простые алгоритмы не показывают достаточной точности при решении данной задачи. Однако композиции алгоритмов, такие как градиентный бустинг и случайный лес, показывают достаточно качественные результаты, из чего можно сделать вывод, что такие алгоритмы можно применять для решения данной задачи.

AB - В данной статье рассматриваются методы решения задачи обнаружения мошенничества в сфере совершения финансовых транзакций с помощью платёжных карт. Для решения данной задачи использовались открытые данные, которые были предварительно изучены и обработаны. Для решения этой задачи было применено несколько алгоритмов машинного обучения, после чего было проведено сравнение результатов их работы. По итогам сравнения эффективности данных алгоритмов было выявлено, что одиночные простые алгоритмы не показывают достаточной точности при решении данной задачи. Однако композиции алгоритмов, такие как градиентный бустинг и случайный лес, показывают достаточно качественные результаты, из чего можно сделать вывод, что такие алгоритмы можно применять для решения данной задачи.

KW - data analysis

KW - finance

KW - fraud

KW - machine learning

KW - анализ данных

KW - машинное обучение

KW - мошенничество

KW - финансы

KW - data analysis

KW - finance

KW - fraud

KW - machine learning

KW - анализ данных

KW - машинное обучение

KW - мошенничество

KW - финансы

M3 - статья

VL - 7

SP - 266

EP - 270

JO - Процессы управления и устойчивость

JF - Процессы управления и устойчивость

SN - 2313-7304

IS - 1

ER -

ID: 78438401