Kredi kartı başvuru aşamasında sahtecilik tespiti için bir veri madenciliği modeli
A data mining model for fraud detection at credit card application stage
- Tez No: 222506
- Danışmanlar: DOÇ.DR. CENGİZ GÜNGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Veri Madenciligi, Sahtekarlık Tespiti, Yapısal Risk Minimizasyonu, Data Mining, Fraud Detection, Structured Risk Minimization
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 158
Özet
Veri madenciligi, muazzam boyuttaki veriden sirketlerin daha iyi kararlar almalarına yardımcı olup, pazarda rekabetçi olarak kalmalarını saglayabilecek ilginç bilgileri kesfetme sürecidir. Veri madenciligi kavramının, teknolojilerinin ve kullanım alanlarının ayrıntılı olarak ele alındıgı bu tez çalısmasında ayrıca Türkiye'de bir bankada yapılan, kredi kartı basvurusu asamasında sahte basvuru tespitine yönelik bir veri madenciligi projesi anlatılmıstır. Projede, Yapısal Risk Minimizasyonu algoritmasını kullanan KXEN Analytic Framework yazılımı yardımıyla sahtecileri tespit edebilmek için bir öngörüsel model kurulmustur. Bu model tüm basvuruları skorlamaktadır. Modelin sonucunda ortaya çıkan rapor, tüm basvurular için bir sahtekarlık skoru içermektedir. Bu raporu kullanan Güvenlik Birimi, enerjisini ve zamanını sahte olması en muhtemel basvuruları incelemeye harcamaktadır. Bu proje ile kredi kartı basvurusu sırasında yapılan sahtekarlıkların tespit sayısı günde 7'den 23'e çıkmıs ve %228.6'lık bir artıs elde edilmistir. Bu sayı, günde 65,380.1 YTL'lik bir tasarruf anlamına gelmekte ve projeye yapılan tüm yatırım 4 gün içinde karsılanmaktadır. Yeni sistemi, Kredi Kartı Güvenlik biriminde 13 kisi kullanıyor. Birim elemanlarının morallerini de hızla yükselten sistem uygulanması sayesinde, çalısmalar artık daha verimli gerçeklestiriliyor. Güvenlik bölümü çalısanları kayıtları elle kontrol ederek sahtekarlıkları yakalamaya çalısmak için gereginden fazla bir süre harcamaktansa, zamanlarını gerçek sahtekarlıkları yakalayarak harcıyorlar. Yakalanan sahtekarlık sayısını bu sayede 3.3 katına çıkarmayı basardılar.
Özet (Çeviri)
Data mining is the process of discovering interesting knowledge from large amounts of data that can be used to help companies make better decisions and remain competitive at marketplace. Data mining, its technologies and application fields are widely analysed in this thesis, moreover a data mining project which is done at a Bank in Turkey in order to detect fraudulent application for credit card is described. For this project, a predictive model is generated by using KXEN Analytic Framework which uses Structured Risk Minimization algorithm. This model scores all individual applications. The resulting reports include a fraud score for all individual applications and are forwarded to fraud agents who now apply their experience only on reviewing those applicants most likely to commit fraud. By this project the Bank increased the number of identified fraudulent applications by %228.6 from 7 to 23 per day. This represents saving of 65,380.1 YTL per day and returned more than the entire project investment with in four days. The new system is used by 13 fraud agents within the Credit Card Security Department. It had an immediate positive impact on the morale of the team members, who became much more effective at their job. Rather than manually evaluating large amounts of nonfraudulent data to identify potential candidates, they spend their time working on actual fraud cases. In this manner they increased the number of fraud cases caught by a factor 3.3.
Benzer Tezler
- Anomaly detection using machine learning techniques: A comparative study on first payment default prediction in retail loans
Yapay öğrenme yöntemleriyle anomali saptanması: Bireysel kredilerde ilk ödemede batma tahmini üzerine karşılaştırmalı bir çalışma
AHMET TALHA YİĞİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bankacılıkİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Makine öğrenmesi teknikleriyle kredi başvuru skor kartının oluşturulması
Developing credit application skorcard with machine learning techniques
NESRİN AKPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR
- Ticari bankalarda kredi yönetiminin etkinliğinin artırılması ve uygulayıcıların eğitimine yönelik bir model önerisi
A Model suggestion aimed at increasing the effectiveness of credit management in commercial banks and the training of applicators
YAŞAR SOĞANCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesiİşletme Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEVZAT AYPEK
- Kredi açma sözleşmeleri
Başlık çevirisi yok
SERKAN YASSIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
BankacılıkDokuz Eylül ÜniversitesiÖzel Hukuk Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İRFAN BAŞTUĞ