Analytische Betrugserkennung im Bankenumfeld

Evaluation von Relationalem Data Mining für die Suche nach Betrugsmustern

Autor*innen

• Patrick Reolon

Parameter

• 132 Seiten
• 5 Lesestunden

• Wirtschaft

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Die Analyse interner Betrugsfälle in Banken ist von entscheidender Bedeutung, da sie erhebliche Reputations- und Schadenskosten verursachen können. In diesem Buch wird ein relationales Data Mining (RDM) Verfahren vorgestellt, das aus einer Kooperation zwischen der Universität Zürich und einer Bank hervorgegangen ist. Der Autor erläutert die Grundlagen der analytischen Betrugserkennung, beschreibt die technische Umgebung und präsentiert ein spezifisches RDM-Verfahren. Abschließend werden die Ergebnisse analysiert und Optimierungstipps für zukünftige Einsätze gegeben, was das Buch zu einer wertvollen Ressource für Fachleute im Bereich analytischer Betrugserkennung macht.

• Sprache: Deutsch
• Erscheinungsdatum: 2012
• Einband: Paperback