Detectarea Fraudelor în Tranzacții Bancare cu Machine Learning

Configurare noua (How To)

Situatie

Frauda financiară afectează anual milioane de clienți și cauzează pierderi masive pentru instituțiile financiare. Machine Learning (ML) oferă metode automatizate pentru detectarea tranzacțiilor suspecte prin analiză comportamentală și recunoașterea tiparelor anormale.

Solutie

O tranzacție este considerată frauduloasă dacă:

  • Este efectuată fără consimțământul utilizatorului

  • Provine din locații, ore sau dispozitive neobișnuite

  • Are caracteristici contrare comportamentului istoric al clientului

Vom lucra cu un set de date tipic, precum Credit Card Fraud Detection Dataset (disponibil public pe Kaggle), care conține:

Coloană Descriere
Time Timpul de la prima tranzacție
Amount Suma tranzacției
V1 … V28 Trăsături extrase cu PCA
Class 0 = normală, 1 = frauduloasă

Pași de implementare

Pasul 1: Preprocesarea datelor

import pandas as pd
df = pd.read_csv("creditcard.csv")
print(df['Class'].value_counts())

Dezechilibru major: ~99.8% tranzacții legitime vs. 0.2% fraude
Necesită tratare specială cu SMOTE sau alte tehnici.

Pasul 2: Explorare și analiză

import matplotlib.pyplot as plt
df['Amount'].hist(bins=100)

  • Verificăm distribuția sumelor

  • Comportamente de tip „testare card” = tranzacții mici repetate

  • Timpul tranzacției poate indica comportament neobișnuit (ex: activitate noaptea)

Pasul 3: Eșantionare și echilibrare

Folosim SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique):

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = df.drop(['Class', 'Time'], axis=1)
y = df['Class']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, test_size=0.3)

sm = SMOTE()
X_train_bal, y_train_bal = sm.fit_resample(X_train, y_train)

Pasul 4: Modelare cu XGBoost

import xgboost as xgb
model = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='logloss')
model.fit(X_train_bal, y_train_bal)

Pasul 5: Evaluare performanță

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, roc_auc_score

y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))
print("AUC:", roc_auc_score(y_test, model.predict_proba(X_test)[:,1]))

Metode de evaluare importante:

  • Recall: câte fraude am identificat corect?

  • Precision: cât de precise sunt alertele?

  • AUC-ROC: cât de bine separă modelul cele două clase

 Îmbunătățiri posibile

Tehnică Scop
Feature Engineering Derivarea de noi coloane: frecvență, timp între tranzacții
Ensemble Models Combinare XGBoost + Random Forest
AutoML Google AutoML Tables, H2O.ai pentru optimizare
Deep Learning Rețele neuronale recurente (RNN) pentru secvențe

Aplicare în producție

  1. Integrare în sisteme bancare:

    • Procesul rulează în background pe fiecare tranzacție

    • Dacă scorul de fraudă > prag → se declanșează o alertă

  2. Alte aplicații:

    • Detecția spălării banilor (AML)

    • Profilare de comportament anormal

    • Scoring de risc pentru utilizatori noi.

Tip solutie

Permanent

Voteaza

Up Down
(2 din 11 persoane apreciaza acest articol)
Share
Tweet
Share

Despre Autor

Leave A Comment?