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集成学习在消费金融审计中的应用——以随机森林检测信用卡欺诈为例 被引量：5
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作者 石向荣 郭鹏赛 +1 位作者 郑祺 叶一飞 《商业会计》 2022年第15期46-51,共6页
随着金融科技的发展和居民消费观念的进步,现代消费金融业务量不断增长,为各阶层消费者提供了便利,但同时也带来了风险隐患,信用卡欺诈是其中的典型表现。文章选取五个基础分类器,从分类准确率、召回率、查准率、AUC值、F1值五个指标进... 随着金融科技的发展和居民消费观念的进步,现代消费金融业务量不断增长,为各阶层消费者提供了便利,但同时也带来了风险隐患,信用卡欺诈是其中的典型表现。文章选取五个基础分类器,从分类准确率、召回率、查准率、AUC值、F1值五个指标进行综合评估,发现随机森林、CatBoost的表现较优;为解决样本数据不平衡的问题,提出基于马氏距离的Maha-Smote-RF模型以及Maha-Smote-CatBoost模型。实验表明,Maha-Smote-RF模型可大幅改善误分类问题,从而表现出优越的检测性能。文章进一步将模型应用于审计实务,提出基于随机森林的信用卡欺诈审计思路,对于转变审计思维方式,促进审计提质增效具有现实意义。 展开更多
关键词 消费金融审计 集成学习 随机森林 信用卡欺诈 Maha-Smote算法
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