基于大数据的互联网金融欺诈行为识别研究

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2、重訓：今所呈交的《解Ｉ攀＾论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的利研成果。尽我所知，文中除了特别加从标法和致谢的地方外，论文于不包含其他人已经发表或撰写的内容及科研成果，也不狂含为获得首都经济贸易大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。＂￣＾？（月作者签名：３汹日期：７＾年日＾关于论文使用授权的说明本人完全了解首都经济贸易大学有关保留、使用学位论文的有关规定，目Ｐ：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅、借阅或网络索引；学校可从公布论文約全部或部分内容，可从采取影印、缩印或其它复制手段保存

3、论文。（保密的论文在解密后庭遵守此规定）化者签名；导师签名日期：年＾月？日首都经济贸易大学博（硕）士学位论文THESISOFDOCTOR(MASTER)DEGREE论文题目：基于大数据的互联网金融欺诈行为识别研究院系：统计学院专业：应用统计学号：22014120849作者：丁爽斯指导教师：阮敬，宋捷完成日期：2016.3.16I首都经济贸易大学硕士学位论文基于大数据的互联网金融欺诈行为识别研究摘要随着当今社会进入互联网时代，互联网已经与我们的生活息息相关。在人们的生活习性、生活工作节奏、工业发展上都可以看出，互联网的应用至关重要。基于互联网的网

4、络信贷以其申请便利、审批迅速、低门槛等特性，在信贷行业内迅速找到了自己生存的空间。但同时，其行业风险也引起了关注。据数据显示，P2P网络平台信贷中，每100起拒贷的案件中，就有16起出现不同方式的欺诈行为，即利用P2P平台的网络申请特性骗取钱财。所以，对互联网金融平台中出现的骗贷等欺诈行为的识别，对进件客户是否有欺诈属性的预测至关重要。本文即以此为出发点，探索并解决互联网金融行业中出现的欺诈问题。随着社会发展，当代信贷审批业务利用用户的财产信息、银行流水等信息进行审核。虽然审批流程已极大进步，但仍然审批速度慢，门槛高，不能达到人们的预期。随着互联网以及

5、科技手段的进步，近几年已逐步出现利用数据挖掘、统计建模等预测手段对客户进行风险预测，从而对客户的风险进行评级。这在优化了审批流程的同时，也大大节省了审批的人力消耗，大大提高了信贷行业的效率。当“大数据”时代来临后，对互联网金融的信用风险控制，以及对欺诈行为的预测、防御都提出了更高的要求。本文旨在利用互联网和大数据环境下的数据优势，利用随机森林算法，对用户进行欺诈风险的预测。本文应用信用评分这种方式对用户可能的欺诈概率进行量化，进而根据用户的信用评级来分类。关键字：互联网金融大数据反欺诈信用评分随机森林III首都经济贸易大学硕士学位论文基于大数据的互联网

6、金融欺诈行为识别研究AbstractWithtoday'ssocietyhasenteredtheInternetage,theInternethasbeencloselylinkedwithourlives.Throughthechangesinpeople'shabits,thepaceofworkandindustrialdevelopment,theInternetissoessentialinourlives.P2P--Creditapplicationonnetwork--foritsconvenience,fastapproval,low

7、-thresholdcharacteristicsinthecreditindustry,hasquicklyfinditsownlivingspace.Butatthesametime,italsoattractedtheattentionofindustryrisk.Accordingtostatistics,P2Pnetworkplatformcreditforevery100casesrefusedtoloan,thereare16casesoffraudoccurindifferentways.Theyusethecharacteristic

8、sofP2Pnetworkapplicationplatformtocheatmoney.Th