Analyse von Methoden zur Erkennung von Kreditkartenbetrug

Aufgrund des Anstiegs und des raschen Wachstums des E-Commerce hat die Nutzung von Kreditkarten für Online-Einkäufe dramatisch zugenommen, was zu einer Explosion des Kreditkartenbetrugs geführt hat. Da die Kreditkarte zur beliebtesten Zahlungsmethode sowohl für Online- als auch für reguläre Einkäufe geworden ist, steigen auch die mit ihr verbundenen Betrugsfälle. Im realen Leben sind betrügerische Transaktionen mit echten Transaktionen vermischt, und einfache Mustererkennungstechniken sind oft nicht ausreichend, um diese Betrügereien genau zu erkennen. Die Implementierung effizienter Betrugserkennungssysteme ist daher für alle Kreditkarten emittierenden Banken unerlässlich, um ihre Verluste zu minimieren. Viele moderne Techniken, die auf künstlicher Intelligenz, Data Mining, Fuzzy-Logik, maschinellem Lernen, Sequenzalignment, genetischer Programmierung usw. basieren, haben sich entwickelt, um verschiedene betrügerische Kreditkartentransaktionen zu erkennen. Ein klares Verständnis all dieser Ansätze wird sicherlich zu einem effizienten Kreditkartenbetrugserkennungssystem führen. Dieses Papier präsentiert eine Umfrage über verschiedene Techniken, die in Mechanismen zur Erkennung von Kreditkartenbetrug verwendet werden, und bewertet jede Methodologie anhand bestimmter Entwurfskriterien.