Presenting a Model to Detect the Fraud in Banking using Smart Enabling Tools
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 37، شماره: 3
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 64
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-37-3_010
تاریخ نمایه سازی: 21 بهمن 1402
چکیده مقاله:
In recent years, with the increase of access to customer data and the improvement of data analysis capabilities through intelligent methods, various activities have been carried out to analyze customer behavior; it is in the detection of bank frauds. Currently, bank frauds have a wide range of results, other than material and financial losses to the bank, customers and banks. After using smart tools to use different algorithms, the two selected algorithms XGBoost and LightGBM, according to the high ROC in the obtained models were selected step by step. At the same time, it has been used in final tests with the reduction of false samples labeled as fraud (FP). This model is developed using real development data and gives very acceptable results in card-to-card fraud detection. This model can significantly improve the security of the banking system and be used as a tool to reduce financial crimes.
کلیدواژه ها:
Bank Fraud Detection ، Intelligent Model ، Tose'e ta'avon Bank ، XGBoost Algorithm ، LightGBM Algorithm ، F and ROC Criteria
نویسندگان
H. Hamidi
Information Technology Group, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran
M. Karbasiyan
Information Technology Group, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :