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신용카드의 사용빈도와 노출이 빈번하기 때문에 신용카드를 매개체로 각종 신용판매 및 현금서비스 등 카드관련 사고 또한 자주 발생하고 있다. 신용카드회사에서는 이러한 사고를 미연에 방지하고 고객들의 손실 및 회사의 손실을 최소화시키기 위해 부정카드 방지시스템을 구축하여 이러한 사고를 미리 방지하고 있다. 이러한 부정카드 방지시스템을 FDS(Fraud Detection System : 부정사용방지시스템)라고 하는데 이는 데이터마이닝이라는 통계 툴을 사용하여 구축된다. 이에 본 논문에서는 Fraud Detection System을 ...

신용카드의 사용빈도와 노출이 빈번하기 때문에 신용카드를 매개체로 각종 신용판매 및 현금서비스 등 카드관련 사고 또한 자주 발생하고 있다. 신용카드회사에서는 이러한 사고를 미연에 방지하고 고객들의 손실 및 회사의 손실을 최소화시키기 위해 부정카드 방지시스템을 구축하여 이러한 사고를 미리 방지하고 있다. 이러한 부정카드 방지시스템을 FDS(Fraud Detection System : 부정사용방지시스템)라고 하는데 이는 데이터마이닝이라는 통계 툴을 사용하여 구축된다. 이에 본 논문에서는 Fraud Detection System을 의사결정나무의 한 방법인 C4.5 알고리즘과 대표적 통계기법인 Logistic Regression 알고리즘을 통해 구현하여 그 결과를 비교하고, 두 방법 가운데 효과적인 방법을 제시하여 신용카드 부정사용 감소에 기여할 수 있는 방법을 제시할 것이다. 그 결과 이 모형은 신용카드 거래 시스템과 연계하여 부정사용을 감소시키는 역할을 할 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Because of wide use of credit cards, credit-card-related accidents occur frequently. For credit card companies, it is very important to prevent these accidents beforehand and to minimize the losses of both the customers and the card companies, requiring an efficient prevention system. Data mining te...

Because of wide use of credit cards, credit-card-related accidents occur frequently. For credit card companies, it is very important to prevent these accidents beforehand and to minimize the losses of both the customers and the card companies, requiring an efficient prevention system. Data mining technologies are effective tools to develop such a prevention system. This study aims at developing a Fraud Detection System with a C4.5 method and a Logistic Regression method. We have compared these two methods and presented an effective method. We expect that this analysis contribute to reduce the card fraud, linked with credit card limit and balance check in the transaction approval systems.