基于神经网络的信用卡反欺诈系统研究

论文摘要

近年来,随着国内各大银行纷纷推出各种类型的信用卡,信用卡风险已成为各大银行信用卡业务部门关注的焦点,其中欺诈风险作为信用卡风险之一,给银行和客户带来的损失最为巨大。国外信用卡行业由于起步比较早,如今在反欺诈方面已经有成熟的技术和相关产品,但这些技术和产品都是基于某些特定基础之上的,而在国内很多银行都不具备实施这些反欺诈产品的条件。因此,在国内银行现有经济条件下,如何开发切实可行的反欺诈系统,控制信用卡的欺诈风险,保证信用卡产业的良好发展显得尤为重要。研究了国内外现有的反欺诈模型、系统和产品,分析了国外反欺诈产品在国内实施和推广遇到的障碍,以及现有反欺诈产品直接应用于信用反欺诈的缺陷。通过以上分析,结合神经网络技术,提出了一个符合国内商业银行现状的信用卡反欺诈模型系统,并详尽描述了系统的处理流程和主要模块的运作机制与实现方法。最后,将该系统应用于国内某银行一段时间的信用卡交易数据,证明了该反欺诈系统设计的合理性。首先介绍信用卡风险的概念和分类,以及欺诈风险的重要性。接着,介绍了目前国内外主流的两种反欺诈模型各自的实现形式,并着重比较了两者的优缺点。在此基础之上,总结了国外现有反欺诈产品在我国商业银行推广遇到的障碍和反欺诈产品应用于反欺诈时自身的缺陷,提出了一个符合国内商业银行现状的切实可行的基于神经网络的信用卡反欺诈模型系统。该系统主要由四大模块组成：数据预处理模块、神经网络模块、输出模块和跟踪模块,各模块之间通过系统流程设计合理协调工作。此外,还对系统采用的BP神经网络算法进行了改进,在保证模型预测能力的同时避免了模型的过度拟合。该反欺诈系统的特点是采用模块化的设计,整个系统的结构设计和模块设计都高度透明化,采用主流的反欺诈技术神经网络技术,对银行现有系统条件没有过高的要求,因此从开发成本和管理维护方面考虑,都适合在国内商业银行推广。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 研究背景和意义
• 1.2.1 研究背景
• 1.2.2 研究意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 国外研究现状
• 1.3.2 国内研究现状
• 1.4 本文研究内容
• 1.5 本文组织结构
• 1.6 本章小结
• 第2章 信用卡反欺诈模型比较研究
• 2.1 基本概念和理论基础
• 2.2 信用卡反欺诈模型研究
• 2.2.1 基于规则的信用卡反欺诈模型
• 2.2.2 基于人工智能的信用卡反欺诈模型
• 2.2.3 两种典型反欺诈模型比较研究
• 2.3 国内外信用卡反欺诈系统和产品
• 2.3.1 国内外信用卡反欺诈系统
• 2.3.2 国内外信用卡反欺诈产品
• 2.3.3 信用卡反欺诈系统和产品分析总结
• 2.4 国内银行信用卡反欺诈现状分析
• 2.5 本章小结
• 第3章 BP神经网络反欺诈模型
• 3.1 神经网络概述
• 3.2 BP神经网络
• 3.2.1 BP神经网络
• 3.2.2 BP算法的不足与改进
• 3.2.3 改进的带权重衰退的BP算法
• 3.3 BP神经网络反欺诈模型设计
• 3.3.1 BP神经网络用于反欺诈模型的优势
• 3.3.2 BP神经网络反欺诈模型设计
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于神经网络的信用卡反欺诈系统设计
• 4.1 反欺诈系统特点
• 4.2 系统结构设计
• 4.3 数据预处理模块
• 4.3.1 变量衍生
• 4.3.2 变量粗分组
• 4.3.3 数据表示
• 4.3.4 变量选择
• 4.4 BP神经网络模块
• 4.4.1 模型训练
• 4.4.2 神经网络处理
• 4.5 输出模块
• 4.6 跟踪模块
• 4.7 本章小结
• 第5章 系统实证分析
• 5.1 数据预处理
• 5.1.1 数据准备
• 5.1.2 变量衍生
• 5.1.3 变量粗分组
• 5.1.4 变量选择
• 5.2 BP神经网络
• 5.2.1 BP神经网络训练
• 5.2.2 BP神经网络处理
• 5.3 结果与分析
• 5.4 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 论文工作总结
• 6.2 下一步工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文