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GZSDas FIDAN-Projekt


 

Die Verhinderung von Kreditkartenbetrug ist eine wichtige Anwendung für Vorhersagetechniken.
In Kooperation mit der Gesellschaft f. Zahlungssysteme (GZS) wird versucht, den Mißbrauch von Kreditkarten zu verhindern. Grundlage der Analyse ist eine Datensammlung (data warehouse) von finanziellen Transaktionen mit Missbräuchen und normalen Kontenbewegungen.

Eines der Hauptprobleme bei der Anwendung von Techniken der Neuroinformatik ist die notwendige hohe Diagnosequalität: Da nur eine von 1000 finanziellen Transaktionen problematisch ist, kann ein Diagnoseerfolg von weniger als 99,9 % nicht als annehmbar angesehen werden.

Basierend auf diesen speziellen Verhältnissen für Kreditkartentransaktionen müssen deshalb völlig neue Konzepte entwickelt werden. Dieses Projekt zeigt, wie hochentwickelte Data Mining-Technik und neuronale Netzalgorithmen miteinander erfolgreich kombiniert werden können, um eine hohe Missbrauchserkennung mit einer niedrigen Fehlalarmrate erreichen.

 

R. Brause, T. Langsdorf, M. Hepp: Credit Card Fraud Detection by Adaptive Neural Data Mining, (267KB) Internal Report 7/99, FB Informatik, Universität Frankfurt a.M., 1999

 R. Brause, T. Langsdorf, M.Hepp: Neural Data Mining for Credit Card Fraud Detection,(95kB) IEEE Int. Conf on Tools with Art. Intell. ICTAI-99, IEEE Press 1999

 R. Brause, T. Langsdorf, M.Hepp: Neuronales Data Mining zur Mißbrauchserkennung bei Kreditkarten-transaktionen,(95kB) (Deutsche Ãœbersetzung) IEEE Int. Conf on Tools with Art. Intell. ICTAI-99, IEEE Press 1999