给大家分享5篇关于反欺诈的计算机专业论文

今天分享的是关于反欺诈的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到反欺诈等主题,本文能够帮助到你

基于特征分析的互联网消费金融风控研究

这是一篇关于互联网消费金融,风控,反欺诈,大数据的论文, 主要内容为2013年底,党的十八届三中全会将“发展普惠金融”确立为国家战略。随后2015底发布推进普惠金融发展规划,而互联网消费金融作为普惠金融的先锋,发展迅猛,其中持牌类消费金融公司、P2P借贷公司、以及电商平台的电商金融占据了消费金融领域的一大半市场。一方面,互联网消费金融打破了传统银行的壁垒,使得借贷者能够在线上直接实现融资,这种创新型金融模式给我国金融改革带来新的机遇,为我国的经济转型、消费升级注入了新的活力。而另一方面,互联网消费金融的负面新闻频频出现,其风控能力备受质疑,因此如何做好风控、形成健康的盈利模式将是互联网消费金融面临的首要问题。分析我国互联网消费金融的发展现状,互联网消费金融产品主要分为三种经营模式:第一,信息资金服务中介;第二,传统消费金融的互联网化;第三,基于电商平台开展金融业务。在互联网消费金融迅猛发展的趋势下,主要面临三类风险:信用风险、技术风险和监管风险。其中欺诈类风险作为信用风险的主要表现形式,是互联网消费金融风控能力的主要指标,因此互联网消费金融反欺诈能力的提升刻不容缓。本文借鉴国内外的研究成果,结合统计学和机器学习等学科知识,以大数据为依托,提出了一套较为合理互联网消费金融的反欺诈模型。该模型主要由统计分析、模型验证、和人工验证三大部分组成,其中统计验证是采用统计方法收集、整理和分析原始数据;模型验证是使用机器学习算法,建立反欺诈模型,验证出有欺诈可能性的用户;人工验证是前两个模块的补充,再次审核可能存在欺诈的用户。基于反欺诈系统的模型框架,本文收集互联网消费金融的行业的实际数据,并以此进行建模与分析。原始数据集中包含用户的消费信息、社交信息和信用信息(异常类型和正常类型)。基于大数据统计分析,发现用户的消费、社交与用户的信用类型正相关,而用户的社交关系对用户的信用评价有明显影响。抽取部分训练集数据分别建立神经网络模型、支持向量机模型和随机森林模型,使用测试集数据进行验证,模型评估表明神经网络的预测效果最理想。最后,总结互联网消费金融反欺诈系统的研究成果,阐述研究中的不足之处,并且对建设互联网消费金融反欺诈系统给出合理的意见。

反欺诈风险预测系统的设计与实现

这是一篇关于互联网金融,反欺诈,逻辑回归,XGBoost的论文, 主要内容为近年来,新型金融模式“互联网+金融”的发展备受瞩目,它打破了传统金融行业的发展壁垒,让普通大众都能享受到普惠金融的服务,这一模式缓解了资金供求之间不平衡的矛盾,提高了资源配置效率,提升了金融渗透率与使用率。但是互联网金融领域的高速发展背后也隐藏着诸多痛点问题,如信用风险、技术风险和监管风险,而信用风险的主要内容就是欺诈风险,目前欺诈行业越来越呈现出产业化、隐蔽化、专业化、场景化的特征。因此对于金融借贷行业来说,如何提升反欺诈能力,提高金融交易的安全性,成为当下亟待解决的问题。本文的研究目的是解决信贷过程中潜藏的欺诈问题,因此设计和实现了一个反欺诈风险预测系统,通过系统可以分析进件客户数据的欺诈风险,能够增强金融机构对欺诈用户的识别与预防能力,有效提高信贷审批流程的风险管控能力。本系统主要分为系统开发与模型开发两部分内容,系统采用JAVA语言开发,应用了Spring Boot、My Batis、Nginx等技术,主要实现了样本管理、策略配置、风险预测与业务监控功能模块。模型开发使用Python语言实现,采用了机器学习相关技术,本文针对实习公司提供的数据集进行模型开发,针对数据极度不平衡的现象进行了平衡处理,并基于平衡处理前后的数据分别建立了逻辑回归、XGBoost、XGBoost+LR模型,最终选择效果最好的XGBoost+LR模型。目前,该系统已成功上线运行,很好的满足了客户对信贷业务中欺诈风险检测的需求,加强了对借贷用户的欺诈风险识别能力,确保了借款人的安全资质。

基于大数据技术的反欺诈系统的设计与实现

这是一篇关于反欺诈,大数据技术,SpringBoot框架的论文, 主要内容为近年来,随着科技的快速发展,银行信息化建设取得了巨大的成果,与此同时,各种风险与挑战如达摩克里斯之剑一般悬浮于银行之上。而欺诈已经成为银行所面临的风险中的重要一环。因此,降低风险尤其是降低欺诈风险变得愈发重要。在降低欺诈风险时,银行大多采用离线计算的方式,这种计算方式所带来的较高的时延性已经成为反欺诈业务的瓶颈。为了解决这一问题,本文设计并实现了一个基于大数据技术和SpringBoot框架的反欺诈系统。系统通过页面配置帮助业务人员将反欺诈模型中的规则输入到系统中。系统在接收到银行传递过来的数据时,调用大数据工具按照规则进行计算,并将结果反馈给银行。在内容结构上,本文首先介绍了反欺诈系统的设计背景,描述了论文的主要工作内容,并对本系统中用到的主要技术进行了简要介绍。然后根据实际应用场景,对本项目做出总体设计。在此基础上,将系统划分为指标模块、条件模块、规则模块、决策模块。接着对这四个模块进行需求分析和描述,并详细描述了各个模块的设计与实现。最后,本文根据项目完成进度进行了总结。

银行营销反欺诈监控分析系统的设计与实现

这是一篇关于银行,反欺诈,监控分析系统,机器学习模型的论文, 主要内容为随着互联网特别是移动互联网的快速普及,传统银行业务正在面临着数字化转型的机遇与挑战。为方便终端用户,并且积累数字化资产,银行的很多业务已经从线下迁移至线上,线上营销和推广活动也日渐多样化。与此同时,针对银行营销和推广的各种欺诈行为层出不穷。面对专业化、系统化的欺诈团伙,传统基于专家规则的反欺诈方法易于被破解和绕过,而造成较大经济损失。因此,银行营销反欺诈系统亟需与大数据、机器学习技术融合来为银行业务提供安全风控的支撑。本文所提出的营销反欺诈监控分析系统从H银行的实际情况出发,融合了基于用户黑名单的欺诈检测方法、基于专家规则的欺诈检测方法以及基于机器学习模型的欺诈检测方法,通过三层检测机制的打通形成了一条完整的欺诈用户检测链路,极大地提升了对欺诈用户的识别率。系统进一步通过增加人工审核机制,有效地降低了将正常用户误判为欺诈用户的风险。此外,系统建立了模型管理与效果监测机制,以方便管理人员对欺诈模型进行管控与迭代。在架构设计层面,本系统基于微服务架构的思想进行规划和设计,开发了用户黑名单检测管理、专家规则检测管理、模型欺诈检测、欺诈模型管理、欺诈人工审查、模型效果监测,以及用户检测结果统一推送等微服务,形成互联互通的基于微服务架构的反欺诈监控分析系统。本系统通过网关服务与银行营销业务系统进行数据交互,对欺诈用户进行拦截。在具体工程实现层面,本系统使用Spring Cloud框架构建系统,使用Rabbit MQ作为消息队列,使用My SQL和Redis作为主要的数据存储系统。在系统部署层面,本系统使用Docker容器作为微服务的部署载体。在分类预测的算法和模型层面,本系统选取SMOTE算法和XGBoost算法构建机器学习模型。目前,H银行部分线上营销业务系统已经接入本系统,在帮助H银行营销系统进行欺诈用户检测方面取得良好效果,大大降低了因用户欺诈行为所带来的经济损失,使得线上营销活动的实际效果得到了提升。