欺诈检测的数据分析技术

引言

欺诈检测是指识别和阻止欺诈活动的过程，欺诈活动可能涵盖身份盗窃、金融欺诈、医疗欺诈和网络欺诈等各种活动。

欺诈检测的定义

欺诈检测是指识别和阻止旨在欺骗他人或以他人为代价谋取经济利益的非法活动的流程。该过程利用各种方法和工具来识别任何不寻常的活动或不遵循常规的行为。

欺诈检测在不同行业的重要性

欺诈检测在许多行业都至关重要，因为它能够保护企业和个人免受巨额经济损失和声誉损害。在银行业，欺诈检测对于阻止信用卡欺诈、抵押贷款欺诈和洗钱等犯罪至关重要。例如，银行会监控交易中的异常模式，这些模式可能表明存在欺诈活动，并使用复杂的算法。在医疗保健行业，欺诈检测有助于发现虚假的保险索赔、不必要的医疗治疗和过度收费的行为。例如，通过揭露从未提供的服务的欺诈性索赔，避免了数百万美元的医疗费用。在电子商务领域，欺诈检测对于打击欺诈交易、账户被盗和虚假评论至关重要。例如，在线商店利用机器学习模型来识别和阻止未经授权的购买尝试，从而确保其客户拥有安全可靠的在线购物环境。

理解欺诈

为了有效地检测和预防欺诈，必须对欺诈有透彻的理解。欺诈是各种不诚实策略的总称，这些策略在不同行业中使用，目的是获得不公平或非法的优势。

欺诈的类型

它包括内幕交易、会计欺诈和贪污等非法行为。例如，一家公司操纵其财务账目，使其看起来比实际更有利可图，这就是财务欺诈。这可能会误导投资者并推高股价。

保险欺诈

当个人或组织提交欺诈性索赔以获取其无权获得的福利时，就称为**保险欺诈**。这可能涉及捏造伤害、捏造事故或对从未发生的损失提出虚假索赔。例如，有人可能会申报车辆被盗，然后故意将其烧毁，以获得保险金。

身份盗窃

这是他人个人数据被非法用于欺诈目的。这可能包括以虚假名义开设信用账户、获得贷款或进行非法购买。使用被盗的社会安全号码申请信用卡或贷款是一种常见情况，这会让受害者承担意想不到的债务。

网络欺诈

**网络欺诈**是各种在线欺诈行为的统称，包括网络钓鱼、在线欺诈和黑客攻击。网络钓鱼攻击是一种网络欺诈，其中攻击者发送伪装成信誉良好公司的电子邮件，诱骗收件人泄露个人信息，然后这些信息会被用于非法目的。

欺诈活动的常见迹象

欺诈活动的常见迹象包括账户行为异常、财务记录不符以及财务业绩快速、不明原因的变化。例如，交易数量意外激增或在正常营业时间之外发生的异常交易可能表明存在潜在欺诈。文件不一致或文件丢失也可能暗示存在欺诈行为。此外，突然购买昂贵的商品或与个人收入不符的生活方式变化也可能是财务欺诈的迹象。识别这些迹象对于启动进一步调查和防止巨额经济损失至关重要。

数据分析在欺诈检测中的作用

数据分析在欺诈检测中起着重要作用，它采用多种方法来发现可疑活动和异常情况，这些情况可能表明存在潜在欺诈。通过系统地检查数据模式和行为，数据分析有助于揭示手动检查无法直接看到的隐藏关系和不规则性。通过采取主动立场，公司可以识别和阻止欺诈活动，使其在造成严重损害之前。例如，在金融行业，数据分析可以监控交易模式，以识别异常活动，例如在短时间内从多个地点发生的多次交易，这可能表明信用卡欺诈。

数据分析的使用有许多优点

使用数据分析进行欺诈检测的优势包括提高欺诈检测的精度、效率和可扩展性。快速处理大量数据是一个主要优势，因为它对于及时检测和采取行动至关重要。当使用自动数据分析技术来持续监控交易并识别可疑模式时，可以减少劳动密集型且容易出错的手动检查。此外，通过不断从新数据中学习，数据分析方法（如机器学习算法）可以进行调整和改进，从而更有效地识别不断变化的欺诈策略。例如，通过将欺诈性索赔与历史数据和已识别的有效索赔模式进行比较，数据分析可以帮助识别保险索赔中的欺诈性索赔。

欺诈识别中的挑战

尽管数据分析在欺诈检测中有许多好处，但也存在缺点。欺诈活动的动态性质是一个重大挑战，因为攻击者会不断设计新的策略来逃避检测。为了跟上欺诈技术，必须不断更新和改进分析模型。所评估数据的准确性和完整性是另一个挑战，因为错误或不完整的数据可能导致误报或漏报欺诈情况。此外，合并来自多个来源的数据可能具有挑战性，尤其是在处理不同的系统和格式时。在研究敏感数据时，另一个主要担忧是确保数据的隐私和安全。例如，在医疗保健领域，识别虚假保险索赔需要分析患者的私人信息，这需要采取严格的安全措施来保护患者的隐私。为了克服这些障碍，需要强大的分析工具、持续的培训以及数据科学家与主题专家之间的合作，以创建有效的欺诈检测技术。

收集和准备数据

仔细收集和准备数据对于欺诈检测至关重要。这包括从多个来源获取数据，并确保其已清理并准备好进行分析。

数据源

为了发现指示欺诈活动的异常模式和行为，欺诈检测会利用广泛的数据源。

内部信息（交易日志、记录）

在内部数据（如系统日志和交易记录）中可以找到大量有关组织运营的信息。所有财务活动信息，包括购买、付款和转账的详细信息，都包含在交易记录中。通过查看这些记录，我们可以发现异常情况，例如频繁发生的小额交易与典型模式不同，或意外的大额交易。系统日志记录了组织 IT 基础设施中发生的所有活动，包括与数据访问、账户修改和登录尝试相关的事件。例如，反复登录失败可能表明存在非法访问尝试，而账户信息的突然修改可能表明账户被盗。这些内部数据源对于创建典型的组织行为的准确图景至关重要，可用于与异常情况进行比较。

外部信息（公共记录、社交媒体）

来自社交媒体和公共记录等其他数据源提供的额外上下文对于欺诈检测非常有帮助。社交媒体网站可能会提供有关个人行为和生活方式的详细信息，这些信息可能与其声称的追求不符。例如，一个声称经济困难但却发布有关奢华假期信息的人，可能是欺诈嫌疑人。公共记录提供有关个人过去和财务状况的信息。这些记录包括犯罪历史、破产申请和财产所有权记录。例如，通过将员工的财务交易与公开的破产记录进行比较，可能会发现潜在的欺诈行为。这些外部数据源通过提供有关潜在欺诈活动的更全面的图景，并通过帮助确认或否定内部数据中的疑点来支持内部数据。

收集和组织数据

有效的数据收集和组织程序对于欺诈检测过程至关重要。这包括从不同来源收集数据，并通过清理和准备来准备数据以供分析。

去除噪音

从数据集中消除噪音意味着删除不真实或不必要的信息，因为这些信息可能会掩盖指示欺诈活动的趋势。例如，可以消除异常交易——那些因不明原因而与典型行为大相径庭的交易——以减少噪音。

处理缺失值

必须谨慎处理缺失值，因为它们可能会扭曲研究并导致错误的结论。如果缺失值很少，可以使用插补等方法（根据其余数据估计缺失值）或直接删除不完整的记录。例如，平均相似交易金额可用于填充缺失的交易记录的购买金额。

标准化和归一化

为了将数据缩放到通用范围或分布并提高机器学习算法的性能，使用了两种策略

• 规范化
• 标准化

标准化使数据的均值为 0，标准差为 1，而归一化将数据转换为 0 到 1 之间的范围。例如，在交易金额差异很大的情况下，归一化可确保高价值交易不会对模型产生过大的影响。

探索性数据分析（EDA）

在使用更复杂的技术之前，探索性数据分析（EDA）是欺诈检测数据分析过程中的一个重要步骤，因为它有助于识别数据的基本模式和特征。在此步骤中，使用各种技术对数据进行摘要和可视化，这些技术可能产生可能指向欺诈活动的有价值的见解和异常情况。

使用数据可视化来识别模式

使用数据可视化来查找数据中可能不易从原始数据中识别出的模式、趋势和异常情况。用于欺诈检测的几种常见可视化工具包括箱线图、散点图和直方图。例如，直方图可用于显示交易金额的分布，并识别可能指示欺诈的任何意外缺口或峰值。散点图通过阐明多个变量之间的相关性（例如交易金额和频率之间的联系）来显示异常值。箱线图是显示数据分布的有用工具，因为它们可以轻松地识别异常值——那些与四分位数范围大相径庭的值，并且可能指示数据中的欺诈交易。

箱线图、散点图和直方图

在进行欺诈检测的探索性数据分析时，箱线图、散点图和直方图是非常有效的工具。直方图显示了连续变量（如交易金额）的频率分布。分析人员可以立即发现直方图中可能指示欺诈活动的异常峰值或缺口。例如，交易金额的直方图显示，相对于其余分布，高价值交易的频率快速增加可能表明存在潜在欺诈活动。

另一方面，分析人员可以通过散点图看到两个连续变量之间的关系。例如，绘制交易金额与频率的关系图可以突出显示与总体趋势显著不同的数据点簇。这些异常情况可能表明存在欺诈活动，例如在短时间内快速发生多次小额交易。在分析多个类别变量的分布时，箱线图尤其有用。在欺诈检测的背景下，分析人员可以绘制箱线图来比较可能欺诈和真实交易之间的交易数量。通过突出显示箱线图显示交易金额分布的差异，可以更容易地识别可疑的异常值。

统计摘要

统计摘要通过提供有关数据变异性和中心趋势的数值见解，支持探索性数据研究中的可视化。三种中心趋势度量——均值、中位数和众数——提供了关于变量典型值的不同见解。例如，如果交易平均金额与中位数之间存在明显差异，这可能表明存在扭曲数据的异常值，可能指示欺诈交易。

方差和标准差

标准差和方差量化了数据围绕均值的离散度或分布。高标准差或方差表明交易金额的不可预测性更高，这可能表明支出习惯存在异常。例如，在短时间内交易金额的标准差很高，可能引起对潜在欺诈活动的担忧，并且可能表明存在欺诈，例如在小额交易和大额交易之间切换以逃避检测。

欺诈检测技术

监督学习策略

监督学习技术使用标记数据来识别欺诈模式。例如，使用历史数据，逻辑回归会评估因变量和自变量之间的关系，以预测欺诈交易的可能性。决策树算法（如随机森林和决策树）可以通过根据最重要特征反复将数据划分为子组来识别复杂的欺诈模式。神经网络受到人脑结构的启发，可以识别数据中的复杂模式并检测可能表明欺诈的异常情况。

无监督学习方法

在没有标记数据的情况下，可以使用无监督学习技术（如聚类和异常检测）来查找欺诈。K-Means 聚类通过将相似的交易分组来帮助识别可能指示欺诈活动的异常聚类。异常检测算法（如孤立森林）通过突出显示与平均值显著不同的交易来识别数据中的异常，这些交易可能表明存在欺诈。

混合方法

混合技术结合了监督和无监督方法，以提高欺诈识别的准确性。混合模型可以利用这两种策略的优势，更有效地适应不断变化的欺诈趋势。为了检测潜在的欺诈交易簇，混合模型可以使用无监督聚类。随后，它可以使用监督学习进一步对这些簇中的单个交易进行分类。

基于规则的系统

规则驱动的系统设置阈值和标准，以指示可疑活动。例如，通过为交易金额设置一个阈值（高于该阈值即标记为待审查），可能可以识别潜在的欺诈交易。还可以使用业务规则来识别可疑活动，例如在正常营业时间之外或在奇怪地点发生的交易。

使用欺诈检测模型

在构建欺诈检测模型以确保准确可靠的结果时，必须采取几个关键步骤。

特征工程

特征工程在生成可有效识别指示欺诈活动模式的相关特征方面发挥着关键作用。这包括从原始数据中选择和修改变量以准备建模。在信用卡欺诈检测中，相关特征可能包括交易金额、地点、时间和频率。

开发相关特征

从原始数据中查找和提取可能预测欺诈行为的信息是开发相关特征所必需的。在医疗欺诈检测中，相关特征可能包括医生接诊的患者数量、特定医疗治疗的频率或开具的药物类型。

特征选择

选择信息量最大的特征并删除多余或不相关特征的做法称为特征选择。诸如统计检验、特征重要性评分或领域专业知识之类的方法可以帮助选择最具区分性的特征。这降低了计算复杂性并提高了模型性能。

模型训练和验证

在进行特征工程后，接下来是模型训练和验证。通过将数据分为训练集和测试集，在其中一个子集上训练模型，然后在另一个子集上评估其性能。通过确保模型能够很好地泛化到新数据，像 k 折交叉验证之类的交叉验证方法可以降低过拟合的风险。

测试与训练数据

测试数据用于评估欺诈检测模型的性能，而训练数据用于训练模型。为了评估模型在新数据上的泛化能力，这些数据集必须分开。通过适当的分离和验证技术，可以防止过拟合（当模型在训练数据上表现良好但在测试数据上表现不佳时发生）。

交叉验证

交叉验证是一种重采样方法，用于确定模型在独立数据集上的泛化能力。将数据分成若干子集，其中一部分数据用于训练模型，其余部分用于评估模型。为了生成可靠的性能估计，此过程会多次执行，使用不同的子集进行测试和训练。

模型评估指标

模型评估指标对于评估欺诈检测方法的有效性至关重要。F1 分数、召回率、准确率和精确率是常见指标的示例。精确率是真正例与所有预期正例之比，而准确率是正确识别的案例百分比。F1 分数是精确率和召回率的调和平均值。召回率，有时也称为灵敏度，量化了真正例被正确识别的百分比。接收者操作特征（ROC）曲线和曲线下面积（AUC）提供了模型在多个阈值下的性能的图形表示，而 AUC 总结了曲线的整体性能。