Fraud detection using big data tools and machine learning in banking
Bankacılıkta büyük veri araçları ve makine öğrenmeyi kullanarak dolandırıcılık tespiti
- Tez No: 816948
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAMER UÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bankacılık, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Banking, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Büyük veri analitiği uygulamalarının kullanımı, bankacılık sektöründe müşteri bilgileri ve işlem kayıtları gibi çevrimiçi ve çevrimdışı kanallardan elde edilen bol miktarda ve kaliteli verilerin varlığı nedeniyle yaygındır. Bu verilerin makine öğrenmesi algoritmaları ile işlenmesi, karar verme süreçlerine büyük fayda sağlayabilir. Bankalar, büyük veri uygulamalarını itibar riski ve finansal risk oluşturan sahte para transfer işlemlerini tespit etmek için kullanabilirler. Bu çalışma, bankalarda sahtekarlık tespiti için kurallara dayalı sistemler ve büyük veri uygulamaları hakkında bilgi sunmaktadır. Özel bir bankadan temin edilen dijital para transferi verileri, aşırı gradyan artırma ve izolasyon ormanları dahil olmak üzere farklı denetimli ve denetimsiz sınıflandırma modellerine tabi tutulmuş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Aşırı gradyan artırma modeli üstün performans sergilerken, denetimsiz izolasyon ormanı algoritması kayda değer sonuçlar üretmiştir. Ayrıca, büyük veri analitiği ve makine öğrenmesi uygulamalarının sahtekarlık tespitine önemli ölçüde katkı sağladığı sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
The use of big data analytics applications is prevalent in the banking industry, owing to the abundance and quality of customer information and transaction records available through online and offline channels. Processing such data through machine learning algorithms can greatly benefit decision-making processes. Big data applications can be employed by banks to identify fraudulent money transfer transactions, which pose a substantial risk to their financials and reputation. This study presents information on rule-based systems and big data applications for fraud detection in banks. Digital money transfer data obtained from a private bank was subjected to different supervised and unsupervised classification models, including extreme gradient boosting and isolation forests, and their results were compared. The extreme gradient boosting model displayed superior performance, while the unsupervised isolation forest algorithm provided notable outcomes. It was also concluded that the application of big data analytics and machine learning significantly contributes to fraud detection.
Benzer Tezler
- Fake news detection with deep learning and machine learning methods
Sahte haberlerin derin öğrenme ve makine öğrenmesi ile tespiti
HATİCE KÜBRA KILINÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT HAZNEDAR
- İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti
Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems
REFİK KİBAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR
- Machine learning for big data in financial fraud detection
Finansal dolandırıcılık tespitinde büyük veriler için makine öğrenimi
ABUBAKAR AKINTOMIWA NUREINI
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Yönetim Bilişim SistemleriBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÖZBAYRAK
- Hilenin önlenmesi ve tespitinde büyük veri analitiğinin kullanımı ve Türkiye'deki çalışan hileleri üzerine bir araştırma
Use of big data analytics in fraud prevention and detection and a research on occupational fraud in Turkey
GÖKHAN YILMAZ
- Hile riskinin tespitinde f-skor modeli ve hile beşgeni teorisi üzerine BIST'de yapılan bir araştırma
An investigation in BIST on f-score model and pentagon theory for the detection of fraud risk
ECE ÇEVİK