磁条卡风控建模方案

神经网络实现磁条卡风控 | python demo：https://blog.csdn.net/qq_30262201/article/details/82899271

问题描述

一.是基于高风险交易特点和持卡人行为特征，建立风险评估模型。
二.是根据风险等级实施差异化风险防控。对于风险较大，可疑程度较高的磁条交易采取精准识别、实时拦截等措施。
三.是通过交易行为分析、机器学习等不断优化风险评估模型，提高欺诈交易拦截成功率，切实提升银行卡交易安全防护能力。

解决思路

图1 工作框图

1.根据相关研究构建交易风险的评估指标。
参考指标：ATM累计交易笔数、ATM累计交易金额、POS交易笔数、POS交易金额、卡累计交易笔数、卡累计交易金额、网银累计交易笔数、网银累计交易金额、客户代发总额、客户代发次数、清收金额、逾期金额、年月均借方发生额、年月均贷方发生额等
2.采用灰色关联分析选择最优评估指标，并确定每一个指标的权值。
3.去除一些不太重要的评估指标，减少建模的时间复杂度。
4.采用神经网络算法对交易风险评估样本进行学习，构建交易风险的评估模型。
5.采用具体数据模型的有效性和优越性进行分析。

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