Facilitating User Authorization from Imbalanced Data Logs of Credit Cards Using Artificial Intelligence
المؤلفون المشاركون
Arora, Vinay
Leekha, Rohan Singh
Lee, Kyungroul
Kataria, Aman
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
An effective machine learning implementation means that artificial intelligence has tremendous potential to help and automate financial threat assessment for commercial firms and credit agencies.
The scope of this study is to build a predictive framework to help the credit bureau by modelling/assessing the credit card delinquency risk.
Machine learning enables risk assessment by predicting deception in large imbalanced data by classifying the transaction as normal or fraudster.
In case of fraud transaction, an alert can be sent to the related financial organization that can suspend the release of payment for particular transaction.
Of all the machine learning models such as RUSBoost, decision tree, logistic regression, multilayer perceptron, K-nearest neighbor, random forest, and support vector machine, the overall predictive performance of customized RUSBoost is the most impressive.
The evaluation metrics used in the experimentation are sensitivity, specificity, precision, F scores, and area under receiver operating characteristic and precision recall curves.
Datasets used for training and testing of the models have been taken from kaggle.com.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Arora, Vinay& Leekha, Rohan Singh& Lee, Kyungroul& Kataria, Aman. 2020. Facilitating User Authorization from Imbalanced Data Logs of Credit Cards Using Artificial Intelligence. Mobile Information Systems،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1192581
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Arora, Vinay…[et al.]. Facilitating User Authorization from Imbalanced Data Logs of Credit Cards Using Artificial Intelligence. Mobile Information Systems No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1192581
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Arora, Vinay& Leekha, Rohan Singh& Lee, Kyungroul& Kataria, Aman. Facilitating User Authorization from Imbalanced Data Logs of Credit Cards Using Artificial Intelligence. Mobile Information Systems. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1192581
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1192581
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر