R 中的欺诈检测

美国注册舞弊审查师协会估计，欺诈每年给全球各类组织带来 3.7 万亿美元的损失，且一家典型公司会因欺诈流失约 5% 的年度收入。未来欺诈企图还将进一步增加，因此多数行业都迫切需要进行欺诈检测。本课程将展示如何从历史数据中学习欺诈模式，用于打击欺诈。我们将介绍稳健统计与数字分析中的一些技术，以发现可能与欺诈相关的异常观测。在构建监督式欺诈检测工具时，两个主要挑战是数据的不平衡（或偏斜）以及不同误分类类型带来的差异化成本。我们将给出相应的解决技术，并聚焦于来自各种欺诈应用的人工与真实数据集。