基于大數據的互聯網金融欺詐行為識別研究.pdf

1、隨著當今社會進入互聯網時代，互聯網已經與我們的生活息息相關。在人們的生活習性、生活工作節(jié)奏、工業(yè)發(fā)展上都可以看出，互聯網的應用至關重要?；诨ヂ摼W的網絡信貸以其申請便利、審批迅速、低門檻等特性，在信貸行業(yè)內迅速找到了自己生存的空間。但同時，其行業(yè)風險也引起了關注。據數據顯示，P2P網絡平臺信貸中，每100起拒貸的案件中，就有16起出現不同方式的欺詐行為，即利用P2P平臺的網絡申請?zhí)匦则_取錢財。所以，對互聯網金融平臺中出現的騙貸等欺詐行為

2、的識別，對進件客戶是否有欺詐屬性的預測至關重要。本文即以此為出發(fā)點，探索并解決互聯網金融行業(yè)中出現的欺詐問題。
　　隨著社會發(fā)展，當代信貸審批業(yè)務利用用戶的財產信息、銀行流水等信息進行審核。雖然審批流程已極大進步，但仍然審批速度慢，門檻高，不能達到人們的預期。隨著互聯網以及科技手段的進步，近幾年已逐步出現利用數據挖掘、統(tǒng)計建模等預測手段對客戶進行風險預測，從而對客戶的風險進行評級。這在優(yōu)化了審批流程的同時，也大大節(jié)省了審批的人力消