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핀테크 이상거래 탐지를 위한 적응형 프레임워크
Adaptive Framework for Detecting FinTech Frauds

정보과학회. 컴퓨팅의 실제 논문지 = KIISE transactions on computing practices, v.24 no.7, 2018년, pp.337 - 344  

문우영 (숭실대학교 컴퓨터학과) ,  김수동 (숭실대학교 소프트웨어학부)

초록
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핀테크는 금융서비스 가치와 혁신을 향상시킬 수 있는 비즈니스 모델로 대두되고 있다. 핀테크 서비스 이상거래 탐지를 위하여 적응형 알고리즘을 사용하는 핀테크 서비스 이상거래 탐지 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 새로운 서비스 변수를 프레임워크에 적용하고 모델을 변경함으로 적합한 알고리즘을 찾기 위한 개념적 프레임워크를 제안한다. 이를 위해, 먼저 금융사기 탐지 적응형 알고리즘을 정의한다. 그리고, 제시된 알고리즘을 기반으로 필요한 소프트웨어 프레임워크 설계 모델을 제안한다. 이 적응형 알고리즘으로 구현된 프레임워크를 통해 핀테크의 새로운 서비스에 능동적으로 대응할 수 있으며, 이상 거래 탐지의 정확도 향상이 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

FinTech is a business model for improving the value and innovations of financial services. We propose a FinTech detection framework based on adaptive algorithms to detect fraud in emerging FinTech services. In this paper, we have proposed a conceptual framework to find a suitable algorithm by applyi...

주제어

#핀테크   #이상금융거래   #적응형 알고리즘   #프레임워크  

참고문헌 (11)

  1. W. Y. Moon and S.D. Kim, "A Payment Mediation Platform for heterogeneous FinTech schemes," Advanced Information Management, Communicates, Electronic and Automation Control Conference (IMCEC), IEEE, pp. 511-516, 2016. 

  2. Kount. (2016). Mobile Payment & Fraud: 2016 Report, [Online]. Available: http://www.kount.com/thanks/white-papers/mobile-payments-report-2016-alt. (Accessed: June 6, 2016.) 

  3. K. Chaudhary, J. Yadav and B. Mallick, "A review of fraud detection techniques: Credit Card," International Journal of Computer Applications, Vol. 45, No. 1, pp. 39-44, 2012. 

  4. A. Nahar, S. Roy and S.S. Hasan, "A Survey on Different Approaches used for Credit Card Fraud Detection," Int.J. of Applied Information Systems (IJAIS), Vol. 10, No. 4, 2016. 

  5. E. W. T. Ngai, Y. Hu, Y. H. Wong, Y. Chen and X. Sun, "The application of data mining techniques in financial fraud detection," A classification framework and an academic review of literature, Decision Support Systems, Vol. 50, No. 3, pp. 559-569, 2011. 

    상세보기 crossref

  6. S. Maes, K. Tuyls, B. Vanschoenwinkel and B. Manderick, "Credit Card Fraud Detection using Bayesian and Neural Networks," Proc. of NF2002, 2002. 

  7. M. M. Waldrop, "Modeling Surprise," MIT Technology Review, 2008. 

  8. W. Y. Moon and S. D. Kim, "Fraud Detection of FinTech by Adaptive Fraud detection algorithm," Proc. of The International Workshop on Future Technology, Vol. 1, No. 1, pp. 36-40, 2017. 

  9. R. L. Keeney and H. Raiffa, "Decisions with multiple objectives: preferences and value tradeoffs" Cambridge university press, 1993. 

  10. C. Kemp, J. B. Tenenbaum, T. L. Griffiths, T. Yamada, and N. Ueda, "Learning Systems of Concepts with an Infinite Relational Model," Proc. of the 21st National Conference on Artificial Intelligence, pp. 381-388, 2006. 

  11. O. J. Lee and E. S. You, "Predictive Clusterngbased Collaborative Filtering Technique for Performance-Stability of Recommendation System," Journal of Intelligence and Information Systems, Vol. 21, No. 1, pp. 119-142, 2015. 

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