本文關(guān)鍵詞：基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)金融欺詐行為識(shí)別研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著當(dāng)今社會(huì)進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)與我們的生活息息相關(guān)。在人們的生活習(xí)性、生活工作節(jié)奏、工業(yè)發(fā)展上都可以看出,互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用至關(guān)重要。基于互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)信貸以其申請(qǐng)便利、審批迅速、低門(mén)檻等特性,在信貸行業(yè)內(nèi)迅速找到了自己生存的空間。但同時(shí),其行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)也引起了關(guān)注。據(jù)數(shù)據(jù)顯示,P2P網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)信貸中,每100起拒貸的案件中,就有16起出現(xiàn)不同方式的欺詐行為,即利用P2P平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)申請(qǐng)?zhí)匦则_取錢(qián)財(cái)。所以,對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)中出現(xiàn)的騙貸等欺詐行為的識(shí)別,對(duì)進(jìn)件客戶是否有欺詐屬性的預(yù)測(cè)至關(guān)重要。本文即以此為出發(fā)點(diǎn),探索并解決互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)中出現(xiàn)的欺詐問(wèn)題。隨著社會(huì)發(fā)展,當(dāng)代信貸審批業(yè)務(wù)利用用戶的財(cái)產(chǎn)信息、銀行流水等信息進(jìn)行審核。雖然審批流程已極大進(jìn)步,但仍然審批速度慢,門(mén)檻高,不能達(dá)到人們的預(yù)期。隨著互聯(lián)網(wǎng)以及科技手段的進(jìn)步,近幾年已逐步出現(xiàn)利用數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)建模等預(yù)測(cè)手段對(duì)客戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè),從而對(duì)客戶的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)級(jí)。這在優(yōu)化了審批流程的同時(shí),也大大節(jié)省了審批的人力消耗,大大提高了信貸行業(yè)的效率。當(dāng)“大數(shù)據(jù)”時(shí)代來(lái)臨后,對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的信用風(fēng)險(xiǎn)控制,以及對(duì)欺詐行為的預(yù)測(cè)、防御都提出了更高的要求。本文旨在利用互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì),利用隨機(jī)森林算法,對(duì)用戶進(jìn)行欺詐風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)。本文應(yīng)用信用評(píng)分這種方式對(duì)用戶可能的欺詐概率進(jìn)行量化,進(jìn)而根據(jù)用戶的信用評(píng)級(jí)來(lái)分類(lèi)。
【關(guān)鍵詞】：互聯(lián)網(wǎng)金融 大數(shù)據(jù) 反欺詐 信用評(píng)分 隨機(jī)森林
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F724.6;F832.4;C912.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 研究背景8-9
• 1.1.1 互聯(lián)網(wǎng)金融的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)8
• 1.1.2 P2P行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)概述8-9
• 1.2 研究意義9
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.4 研究目的10-11
• 1.5 研究?jī)?nèi)容11-12
• 1.6 論文實(shí)驗(yàn)路線12
• 1.7 創(chuàng)新之處12-13
• 2 基于大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新征信模式13-21
• 2.1 互聯(lián)網(wǎng)征信與欺詐識(shí)別14
• 2.2 互聯(lián)網(wǎng)征信及其發(fā)展14-16
• 2.3 互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)與個(gè)人信用的關(guān)系16-17
• 2.4 互聯(lián)網(wǎng)征信的優(yōu)劣分析17-21
• 2.4.1 互聯(lián)網(wǎng)征信的優(yōu)勢(shì)18-19
• 2.4.2 互聯(lián)網(wǎng)征信可能存在的問(wèn)題19-21
• 2.4.3 行業(yè)痛點(diǎn)21
• 3 基于大數(shù)據(jù)的用戶分類(lèi)方法探究21-29
• 3.1 數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)21-23
• 3.1.1 爬蟲(chóng)概述22
• 3.1.2 爬蟲(chóng)在本文中的應(yīng)用22-23
• 3.2 隨機(jī)森林23-27
• 3.2.1 決策樹(shù)算法概述24-25
• 3.2.2 Bagging集成算法25
• 3.2.3 隨機(jī)森林算法概述25-26
• 3.2.4 隨機(jī)森林算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程26
• 3.2.5 隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)26-27
• 3.3 邏輯回歸模型27-29
• 3.3.1 Sigmoid函數(shù)27-28
• 3.3.2 邏輯回歸常規(guī)過(guò)程28-29
• 4 實(shí)證分析29-47
• 4.1 數(shù)據(jù)說(shuō)明30-32
• 4.1.1 數(shù)據(jù)整合30-31
• 4.1.2 規(guī)則制定31-32
• 4.2 各規(guī)則描述性統(tǒng)計(jì)32-33
• 4.3 各規(guī)則評(píng)分及指標(biāo)重要性度量33-36
• 4.4 模型驗(yàn)證36-39
• 4.5 計(jì)算信用評(píng)分39-41
• 4.6 實(shí)證結(jié)論41
• 4.7 邏輯回歸建模及對(duì)比41-47
• 4.7.1 參數(shù)估計(jì)41-44
• 4.7.2 模型驗(yàn)證44-45
• 4.7.3 與隨機(jī)森林算法的對(duì)比45-47
• 5 結(jié)論與展望47-50
• 5.1 結(jié)論47-48
• 5.2 展望48-50
• 參考文獻(xiàn)50-53
• 致謝53-54

【相似文獻(xiàn)】

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