基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)上銀行交易安全問題(編輯修改稿)
2025-02-13 13:40 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ng）。 ?⑤ 建立模型和假設(shè)（ model and hypothesis development）。 ?⑥ 實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘工作（ data mining）。 ?⑦ 測試和驗(yàn)證挖掘結(jié)果（ testing and verification）。 ?⑧ 解釋和應(yīng)用（ interpretation and use）。 ?網(wǎng)上銀行風(fēng)險研究的背景和意義 網(wǎng)上銀行以其方便、便捷、跨時空、低成本、全能化經(jīng)營等特點(diǎn)，極大地提高了銀行業(yè)的服務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量。網(wǎng)上銀行正在成為金融機(jī)構(gòu)拓寬服務(wù)領(lǐng)域、實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長、調(diào)整經(jīng)營戰(zhàn)略、促進(jìn)金融發(fā)展的重要手段。然而，網(wǎng)上銀行也由于其基礎(chǔ)環(huán)境的開放性、技術(shù)的復(fù)雜性、交易的虛擬性、跨國界性、法律法規(guī)的不健全性等因素，使其既面臨著傳統(tǒng)銀行所具有的許多業(yè)務(wù)風(fēng)險，同時也面臨了比傳統(tǒng)銀行更加復(fù)雜的技術(shù)風(fēng)險，增加了防范難度。 ?數(shù)據(jù)挖掘在個人網(wǎng)上銀行中的必要性 網(wǎng)上銀行作為銀行功能的網(wǎng)上實(shí)現(xiàn)，必然接受大量的用戶數(shù)據(jù)，比如用戶的登錄信息、用戶的各類賬戶信息以及轉(zhuǎn)賬信息等等。如何有效的利用這些信息來促進(jìn)銀行的 發(fā)展和發(fā)現(xiàn)異常，是一個很重要的問題。數(shù)據(jù)挖掘滿足了銀行的這一需求。 ?以個人網(wǎng)上銀行為例，很多功能可以用數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)。 比如： 、年齡，作為挖掘的數(shù)據(jù)源。 ，通過對孤立點(diǎn)的分析，可以減少銀行的損失，提高銀行的抵御風(fēng)險能力。 ，可以找出相似的賬戶類型，銀行可以據(jù)此把賬戶歸類，便于銀行的賬戶管理。 ?網(wǎng)上銀行風(fēng)險客戶 網(wǎng)銀風(fēng)險客戶是指在網(wǎng)銀交易過程中，存在欺詐、洗黑錢、盜取網(wǎng)銀交易信息傾向或被欺詐可能性的客戶，主要包括兩類： 這類客戶是網(wǎng)銀風(fēng)險的主體，以謀取非法財(cái)產(chǎn)、破壞網(wǎng)銀交易秩序、威脅國家銀行信息安全為動機(jī)，并采用多種復(fù)雜手段達(dá)到目的。 這類客戶是網(wǎng)銀安全中的受害人，需要銀行及早發(fā)現(xiàn)問題，并提醒，進(jìn)而采取保護(hù)措施。 ?解決方案 如何挖掘風(fēng)險客戶是研究重點(diǎn)。基于數(shù)據(jù)挖掘的方法，利用網(wǎng)銀數(shù)據(jù)信息 ，獲取客戶分類的規(guī)范，從而確定網(wǎng)銀風(fēng)險客戶模式，為網(wǎng)銀客戶安全提供保障。 ?網(wǎng)銀客戶分類模型 分類任務(wù)是通過訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得一個目標(biāo)函數(shù) f，講每個屬性集 X映射到一個預(yù)先定好的
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