Geri Dön

Fraud detection using big data tools and machine learning in banking

Bankacılıkta büyük veri araçları ve makine öğrenmeyi kullanarak dolandırıcılık tespiti

  1. Tez No: 816948
  2. Yazar: EMRE VANLIOĞLU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAMER UÇAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bankacılık, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Banking, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 50

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

  1. 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

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT HAZNEDAR

  2. İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti

    Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems

    REFİK KİBAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR

  3. Yapay bağışıklık sistem tabanlı algoritma ile aykırı değer tespiti

    Outlier detection by using an artificial immune system-based algorithm

    MEHMET GÜÇLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BANU DİRİ

  4. Improving operational efficiency ofgovernment using artificialintelligence

    Operasyonel verimliliğin iyileştirilmesiyapay kullanan devletzeka

    SAIF SALAM IBRAHIM AL-WITWIT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM

  5. Digital transformation in finance exploring the evolution and impact of Fintech innovation

    Finansta dijital dönüşüm Fintech inovasyonunun evrimi ve etkisini keşfedin

    ALI SATTAR JABBAR AL-HRAISHAWI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OGUZ KARAN