摘 要

信用卡作为一种新的支付方式和信贷工具，已经成为许多商业银行主要经营的其中一种业务，信用卡业务可以说是一个高收入伴随着高风险的业务。我国在2003年加入世界贸易组织后，随着电子商务的蓬勃发展，国民信用体系的建立和一种信贷支付环境得以创建，我国越来越多的民众在消费的时候选择使用信用卡来进行支付。因此，确保持卡人使用信用卡支付的安全性尤为重要。目前来说，我国使用的信用卡欺诈检测管理系统和国外的先进的信用卡欺诈检测管理系统仍有一定差距。

中国的改革开放进程不断深入，深化市场经济改革，使得信用卡金融欺诈行为数量和数额逐年增加，主要有以下几种方式：盗用他人身份欺诈、遗失被盗欺诈、复制造假欺诈。信用卡金融欺诈是一种严重破坏国家金融体系和资金的一种犯罪行为。信用卡金融欺诈行为的猖獗，给各大商业银行的信用卡商业造成了不可估量的损失，破坏了国家信用体系的建设。现在市场上开发的信用卡金融欺诈检测工具或者系统，主要神经网络算法和人工智能相关工具来做开发。但是机器学习语言对于这种二分类数据结合的数据集或者说数据来源有着天生的判别优势，KNN算法,logistic算法以及支持向量机算法它能够很好的对信用卡金融欺诈行为做出判别。本文采用以上三种算法分别构造了三个信用卡金融欺诈行为数据分类器，以此来防范信用卡的金融欺诈行为。基本完成了下面步骤的一些工作：首先利用数据挖掘进行不平衡数据集的建立；然后分别采用三种算法建立三个检测模型；设计GUI人机交互界面，并对比分析各个模型的检测结果。

关键词：信用卡;数据挖掘;线性分类;支持向量机;欺诈检测

Python-based detection of financial fraud

Abstract

Credit card has become the business of many commercial Banks and become a new payment method and credit instrument. The credit card business can be said to be a business with high income and high risk. After China joined the world trade organization in 2003, with the fast growth of e-commerce, the formalization of national credit system and the establishment of a credit payment environment, more and more people in China choose to use credit CARDS to pay when they consume. Therefore, it is the key to ensure the security of cardholders using credit CARDS for payment. At present, there is still a gap between the credit card fraud detection and management system in China and the advanced credit card fraud detection and management system in foreign countries.

The strengthening of China's innovation and opening process and the strengthening market economy reform have made the number and amount of credit card financial fraud increase year by year, mainly through the following ways: identity fraud by embezzlement, identity fraud by loss or theft, and fraud by duplication. Credit card financial fraud is a crime that seriously damages the national financial system and funds. Rampant credit card financial fraud has caused immeasurable losses to the credit card business of major commercial Banks and destroyed the construction of national credit system. Now the credit card financial fraud detection tools or systems developed in the market, the main neural network algorithm and artificial intelligence related tools to do development. However, machine learning language has inherent discriminant advantages for data sets or data sources that combine binary data. KNN algorithm ,logistic algorithm and support vector machine algorithm can well distinguish credit card financial fraud. In this paper, three credit card financial fraud data classifiers are constructed based on the above three algorithms to prevent credit card financial fraud. The following steps are completed: firstly, the unbalanced data set is established by data mining; Then three detection models are established by three algorithms. Design the GUI human-computer mutual port, and compare and analyze the experiment consequences of each model.

Keywords: Credit card; Data mining; Linear classification; Support vector machine; Fraud detection

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1研究背景 1

1.2 信用卡金融欺诈的形式 2

1.3 信用卡金融欺诈的类别 3

1.4信用卡金融欺诈行为的常见预防手法 4

1.5信用卡防欺诈发展现状 5

1.6课题研究的主要内容： 6

1.7章节安排 7

第二章 信用卡欺诈检测的数据挖掘与算法 8

2.1数据分析方法简介 8

2.2 数据挖掘过程 9

2.3 K-近邻算法 9

2.4 logistic回归 10

2.5支持向量机 12

2.6小结 13

第三章 信用卡欺诈模型 15

3.1数据预处理概述 15

3.2数据集处理 16

3.3建立模型 17

3.3.1不平衡数据挖掘 17

3.3.2 创建并训练模型 19

3.3.3模型评估 20

3.4小结 22

第四章 运行监控系统设计 23

4.1 GUI简介 23

4.2 python的GUI界面 24

4.3 信用卡欺诈检测GUI界面 24

4.4小结 25

第五章 总结与展望 26

5.1工作总结 26

5.2展望 26

参考文献： 28

致谢 30

附录 31

第一章 绪论

1.1研究背景

伴随着世界经济的不断成长进步，世界金融业也随着大流蒸蒸日上。并且因为科技革命，各种各样的新材料，新技术被应用到各行各业，经济的成长和技术的革新必然也会给金融业带来新的发展。尤其当信息技术不断革新，以个人信用为基本的商业信用经济模式应运而生了，信用卡的出现就是该模式最好的表象。

20世纪20年代，信用卡被美国的商业银行所推出，一经出现即被世界人民推向高潮，直到现在，信用卡依旧是人类较为常用也较为先进高效的一种支付手段。而我国的信用卡商业经济是在20世纪90年代开始发展，并且随着我国改革开放不断迈上新的台阶，经济水平稳步上升，中国人民的收入越来越多，经我国政府和各大商业银行的努力推广下，我国人民使用信用卡进行各项经济活动的人次不断增加，现如今，一种消费方式就是使用信用卡来支付。

信用卡如此风靡，发行信用卡是全世界的商业银行运转的主要业务之一，并且因为商业竞争激烈，使得各大银行一味地追求更大的信用卡发行量，而对客户的资格审核不够严谨，所以现如今的信用卡金融欺诈行为愈发地多，如何防范信用卡金融欺诈是各大商业银行必须重视的部分。而我国的个人信用体系建设虽然正在不断推进，但还远远不够，防范信用卡金融欺诈依旧是我国各大商业银行目前工作的重点之一。

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