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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

12. Betrugsprävention bei Online-Kreditanträgen mithilfe von Machine Learning

verfasst von : Mario Elstner, Roberto Valerio

Erschienen in: Innovationen und Innovationsmanagement in der Finanzbranche

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

In Zeiten zunehmender Digitalisierung stehen Banken vor neuen Herausforderungen in Sachen Sicherheit von Online-Geschäften. Für eine effektive Betrugsprävention ist dabei der Einsatz von Machine Learning erfolgversprechender als die Verwendung regelbasierender Systeme. In einem ganz konkreten Anwendungsfall lässt sich zeigen, dass es neben der Auswahl eines geeigneten Klassifizierungsalgorithmus’ vor allem auf eine intelligente Auswahl von Attributen und ein gutes Feature Engineering ankommt. Sehr gute Ergebnisse können auch bei der Aufdeckung von Betrugsserien mithilfe von Ähnlichkeitsmetriken erzielt werden.

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Literatur
1.
2.
3.
4.
Christopher M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics). Springer Science & Business Media, 2006.
5.
Hastie, T. and Tibshirani, R. and Friedman, J.: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer Science & Business Media, 2009.
6.
Manning, C.D. and Raghavan, P. and Schütze, H.: Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press, 2008.
Metadaten
Titel
Betrugsprävention bei Online-Kreditanträgen mithilfe von Machine Learning
verfasst von
Mario Elstner
Roberto Valerio
Copyright-Jahr
2017
Buch
Innovationen und Innovationsmanagement in der Finanzbranche

Print ISBN: 978-3-658-15647-3

Electronic ISBN: 978-3-658-15648-0

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-15648-0_12