نهج جديد قائم على GBT للكشف عن الاحتيال عبر القنوات في المعاملات المصرفية في العالم الحقيقي
| العنوان | نهج جديد قائم على GBT للكشف عن الاحتيال عبر القنوات في المعاملات المصرفية في العالم الحقيقي |
|---|---|
| المؤلف | دولو، يو، سيفر، إمري |
| تاريخ النشر: | 2022 |
| مكان النشر | - IEEE |
| الموضوع | انجراف المفهوم، الاحتيال عبر القنوات، شجرة تعزيز التدرج، البيانات غير المتوازنة |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 978-303108332-7 |
| رقم السجل | b7089b74-0ea6-4791-a35e-1e7027aae467 |
| موقع المكتبة | علوم الكمبيوتر |
| التاريخ | 2022 |
| نص عينة | كشفت أحدث الأبحاث التي أجريت على مئات المؤسسات المالية أن 26% منها فقط لديها فريق مخصص للكشف عن الاحتيال عبر القنوات. بسبب تطور التقنيات، ظهرت وازدادت أساليب الاحتيال المختلفة في البيئات الرقمية. يؤثر الاحتيال بشكل مباشر على رضا العملاء. على سبيل المثال، في المملكة المتحدة فقط، بلغ إجمالي الخسارة في معاملات الاحتيال 1.26 مليار جنيه إسترليني في عام 2020. في هذه الورقة، توصلنا إلى نهج قائم على شجرة تعزيز التدرج (GBT) للكشف بكفاءة عن عمليات الاحتيال عبر القنوات. وكجزء من نهجنا المقترح، توصلنا أيضًا إلى حل لإنشاء مجموعات تدريب من البيانات غير المتوازنة، والتي تعاني أيضًا من مشاكل انحراف المفهوم بسبب تغير سلوكيات العملاء. نحن نعزز أداء نموذج GBT الخاص بنا من خلال دمج الميزات الديموغرافية والاقتصادية والسلوكية الإضافية كجزء من هندسة الميزات. نقوم بتقييم أداء طريقة الكشف عن الاحتيال عبر القنوات لدينا على مجموعة بيانات مصرفية حقيقية غير متوازنة إلى حد كبير من حيث عمليات الاحتيال التي تمثل تحديًا آخر في مشكلة اكتشاف الاحتيال. نحن نستخدم نموذجنا المدرب لتسجيل المعاملات عبر القنوات في الوقت الفعلي من قبل بنك خاص رائد في تركيا. ونتيجة لذلك، يمكن لمنهجنا اكتشاف ما يقرب من 75% من إجمالي خسائر الاحتيال في شهر واحد بمعدل إيجابي كاذب منخفض. |
| Editör | Maglogiannis, I., Iliadis, L., Macintyre, J. |
| DOI | 10.1007/978-3-031-08333-4_6 |
| Cilt | 646 IFIP |
