神經網絡實現磁條卡風控 | python demo：https://blog.csdn.net/qq_30262201/article/details/82899271

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問題描述

一.是基于高風險交易特點和持卡人行為特征，建立風險評估模型。
二.是根據風險等級實施差異化風險防控。對于風險較大，可疑程度較高的磁條交易采取精準識別、實時攔截等措施。
三.是通過交易行為分析、機器學習等不斷優化風險評估模型，提高欺詐交易攔截成功率，切實提升銀行卡交易安全防護能力。

解決思路

圖1 工作框圖

1.根據相關研究構建交易風險的評估指標。
參考指標：ATM累計交易筆數、ATM累計交易金額、POS交易筆數、POS交易金額、卡累計交易筆數、卡累計交易金額、網銀累計交易筆數、網銀累計交易金額、客戶代發總額、客戶代發次數、清收金額、逾期金額、年月均借方發生額、年月均貸方發生額等
2.采用灰色關聯分析選擇最優評估指標，并確定每一個指標的權值。
3.去除一些不太重要的評估指標，減少建模的時間復雜度。
4.采用神經網絡算法對交易風險評估樣本進行學習，構建交易風險的評估模型。
5.采用具體數據模型的有效性和優越性進行分析。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的磁条卡风控 建模方案的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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