혼합 데이터 마이닝 기법과 부스트래핑Boostrapping - 신용카드 부정사용 방지 중심

소개

혼합 데이터 마이닝 기법에서 부스트래핑(Boostrapping) 사용에 따른 비교 연구 - 신용카드 부정사용 방지에 대한 중심으로

의사결정방법론에서 데이터마이닝 기법(의사결정나무)을 활용한 접근 연구한 PPT입니다. 대학원 기말과제로 낸 자료로 전공을 공부하는 학부생들도 유용합니다.
참고로 클레멘타인 tool로 다뤘습니다.

목차

연구배경

Data set에 대한 이해

연구방법

연구절차

본문내용

BC 카드는 데이터마이닝 기법을 활용한 부정사용자 적발 (fraud detection) 시스템 구축을 통해 고객과의 관계를 강화한 사례이다. 신용카드회사의 골치거리 중 하나는 남의 카드를 훔치거나 주워서 몰래 사용하는 것이다. BC 카드사는 이런 일이 발생하는 것을 미리 방지하기 위해 데이터마이닝 기법을 사용하였다. 예를 들어 거래당일 누적거래 회수, 거래 간 시간 차이, 사용하는 패턴이 평소 사용하는 특성에서 벗어나게 되면 위험도 점수가 높아지게 되고 이 점수가 일정 수준에 이르면 자동으로 거래가 거절된다. 만일 이때 신용카드 가맹점에서 카드를 사용하면 BC 카드사로 연락을 요청하는 메시지가 승인 단말기에 해당 전화번호와 함께 자동으로 나타난다. 이렇게 되면 카드 사용자는 BC 카드사 직원과의 전화 통화로 본인 여부를 확인하는 절차를 밟아야 하고 아무 이상이 없다고 판단되면 정상적으로 거래가 이루어지는 것이다. BC 의 부정사용으로 인한 손실액을 적지 않게 줄일 수 있었다. 신용카드를 정상적으로 사용하고 있는 일부 회원들이 불편을 호소하는 문제가 발생하였으나, 두 차례에 걸쳐 모델링을 개선했으며 현재는 그와 같은 불편을 최소화하고 있다.

참고자료

· 없음