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基于海量数据的异常交易研究

来源:CPDA数据分析师 [北京] / 作者:兰铁 / 时间:2020-01-02



近年来,随着我国普惠金融的发展,贷款欺诈行为屡见不鲜,贷款归集现象较为严重,为商业银行风险管理迎来新的挑战。


本文通过对银行卡交易流水样本数据进行大数据分析,综合运用社交网络、知识图谱的理论算法,运用大数据可视化分析工具,寻求对具有异常交易的资金归集群体进行捕捉,通过构建异常交易网络模型的方式对异常贷款行为进行分析,为信用风险管理的工作提供辅助。


通过构建策略模型工具的方式,建立识别金融交易属性中资金归集特性的欺诈行为,力求模型兼具实用性与创新型,对实际应用有一定的指导作用。

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通过构建大数据机器学习模型并快速迭代应用于实际业务,将理论与实践将结合,动态、科学、精准的识别欺诈行为,进一步提升风险管理的有效性,以数据和技术驱动风险管理,助推我国普惠金融的发展。


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