Título: Detection of Fraudulent Transactions Through a Generalized Mixed Linear Models
Autores: Gómez–Restrepo, Jackelyne; Masters student, Universidad EAFIT, Medellín–Colombia.
Cogollo–Flórez, Myladis R; Master in Science in Statistics, Systems and computer Engineering
Fecha: 2012-11-30
Publicador: Revista Ingeniería y ciencia
Fuente:
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion



Tema: Mathematics; Математика; Mathématiques; Matemáticas
Generalized linear model; transactional history; detected frauds; outliers detection; MSC 62p05
Applications to actuarial sciences and financial mathematics; Applications
Descripción: The detection of bank frauds is a topic which many financial sector companieshave invested time and resources into. However, finding patterns inthe methodologies used to commit fraud in banks is a job that primarily involvesintimate knowledge of customer behavior, with the idea of isolatingthose transactions which do not correspond to what the client usually does.Thus, the solutions proposed in literature tend to focus on identifying outliersor groups, but fail to analyse each client or forecast fraud. This paperevaluates the implementation of a generalized linear model to detect fraud.With this model, unlike conventional methods, we consider the heterogeneityof customers. We not only generate a global model, but also a model for eachcustomer which describes the behavior of each one according to their transactionalhistory and previously detected fraudulent transactions. In particular,a mixed logistic model is used to estimate the probability that a transactionis fraudulent, using information that has been taken by the banking systemsin different moments of time.
Idioma: Inglés

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