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Análisis de fraude en banca y crédito mediante aprendizaje automático
Comprender los análisis de detección de fraude y los sólidos controles internos y el sistema de gestión de riesgos en las organizaciones.
Lo que aprenderás
Análisis de fraude en banca y crédito mediante aprendizaje automático
- Conozca los conceptos básicos del sistema bancario que se necesitan para resolver y comprender qué tipo de fraudes se están produciendo en los sectores bancarios todos los días.
- En esta capacitación sobre análisis de fraudes, en primer lugar, se le presentará el fraude y sus tipos, que son muy importantes para resolver cualquier tipo de fraude.
- Aprenda sobre algunos temas y conceptos analíticos que se utilizan para analizar y predecir los datos que están causando daño a las organizaciones o bancos / individuos.
- Aprenda sobre ciencia de datos, que es un tema muy exigente en la actualidad que tiene muchos algoritmos diferentes que son útiles para predecir y detectar
Requisitos
- Para realizar esta capacitación en análisis de fraudes, necesitamos tener algunos conocimientos básicos sobre temas como algoritmos de aprendizaje automático como KNN, Kmeans, etc. Para este curso, también debe conocer algunos conceptos de ciencia de datos que son útiles en el análisis de datos. como minería de datos, etc.
Descripción
En general, el fraude se puede definir como algo ilegal o delictivo realizado por cualquier persona que pretendiera engañar a organizaciones financieras o lucro personal. Por lo tanto, los procesos de análisis de transacciones ilegítimas realizadas por cualquier persona, como el comprador o el cliente, se detectan y solo se permite realizar las transacciones legales. A medida que el fraude está aumentando en el día a día, para analizar los fraudes que están ocurriendo en las organizaciones o empresas, estos fraudes se analizan utilizando alguna ciencia cuantitativa para comprender el fraude, a través de BI (Business Intelligence), y luego tenemos que desarrollar una detección de fraude efectiva. soluciones a través de la ciencia de datos.
Para llevar a cabo la analítica del fraude, tenemos que detectar los fraudes para encontrar las soluciones adecuadas para superar estas actividades ilegales. La detección de fraudes es un proceso que tiene diferentes subprocesos para llevar a cabo, para detectar actividades que tienen lugar para evitar que otra persona conozca ilegalmente dinero o credenciales. El aprendizaje automático es una disciplina científica que explora la construcción y el estudio de algoritmos que pueden aprender de los datos. Tales algoritmos operan construyendo un modelo a partir de entradas de ejemplo y usándolo para hacer predicciones o decisiones, en lugar de seguir instrucciones de programa estrictamente estáticas. El aprendizaje automático está estrechamente relacionado y, a menudo, se superpone con las estadísticas computacionales; una disciplina que también se especializa en hacer predicciones.
Análisis de fraude en banca y crédito mediante aprendizaje automático
A través de esta capacitación, lo guiaremos a través del proceso de comprensión del concepto de detección de fraude en los pagos de crédito mediante un estudio de caso. Hemos utilizado Kmeans y agrupación jerárquica para comprender los datos y también hemos utilizado otras técnicas y métodos de visualización para comparar y comprender el flujo de datos.
El objetivo principal de este curso es proporcionar una amplia comprensión de los análisis de detección de fraude y los estudiantes o profesionales también llegarán a comprender los sólidos controles internos y el sistema de gestión de riesgos en las organizaciones.
para detectar el fraude, se requieren conceptos y algoritmos de aprendizaje automático. En esta sección, detectamos fraudes en pagos o transacciones con tarjeta de crédito utilizando paquetes de instalación para la detección de fraudes. En esta sección, algoritmos como K significan agrupamiento jerárquico para comprender los datos. Esta sección incluye temas sobre clasificación de clientes que explican análisis de riesgo, funciones de clasificación, restricciones de RHS, VRS, eficiencia de CRS, etc. Primero se le presentará el sistema bancario, que incluye calificaciones de estado de préstamos, valor beta, valor de predicción, valores de rendimiento, etc. En esta sección, también aprenderá sobre algoritmos de regresión logística para implementarlos en un proyecto.
