Adaptive Finanzdatenanalyse
(Projekt FIDAN)Die Verhinderung von Kreditkartenbetrug ist eine wichtige Anwendung für Vorhersagetechniken.
In Kooperation mit der Gesellschaft f. Zahlungssysteme (GZS) wird versucht, den
Mißbrauch von Kreditkarten zu verhindern.
Grundlage der Analyse ist eine Datensammlung (data warehouse) von finanziellen Transaktionen mit Mißbräuchen
und normalen Kontenbewegungen
Eines der Hauptprobleme bei der Anwendung von Techniken der Neuroinformatik ist die notwendige hohe Diagnosequalität:
Da nur eine von 1000 finanziellen Transaktionen problematisch ist, kann ein Diagnoseerfolg von weniger als 99,9
% nicht als annehmbar angesehen werden.
Basierend auf diesen speziellen Verhältnissen für Kreditkartentransaktionen müssen deshalb völlig
neue Konzepte entwickelt werden. Dieses Projekt zeigt, wie hochentwickelte Data Mining-Technik und neuronale Netzalgorithmen
miteinander erfolgreich kombiniert werden können, um eine hohe Mißbrauchserkennung mit einer niedrigen
Fehlalarmrate erreichen.
Literatur:
R. Brause, T. Langsdorf, M. Hepp: Credit
Card Fraud Detection by Adaptive Neural Data Mining, (267KB) Internal Report 7/99, FB
Informatik, Universität Frankfurt a.M., 1999
R. Brause, T. Langsdorf, M.Hepp: Neural
Data Mining for Credit Card Fraud Detection,(95kB) IEEE Int. Conf on Tools with Art. Intell.
ICTAI-99, IEEE Press 1999
R. Brause, T. Langsdorf, M.Hepp: Neuronales
Data Mining zur Mißbrauchserkennung bei Kreditkartentransaktionen,(95kB) (Deutsche Übersetzung)
IEEE Int. Conf on Tools with Art. Intell. ICTAI-99, IEEE Press 1999