Bekämpfung von Finanzbetrug: Fortgeschrittene Machine-Learning-Ansätze

Projektübersicht

Als Data Scientist und Data Engineer in der Finanzdienstleistungsbranche bestand mein Projekt in der Entwicklung eines Machine-Learning-Modells zur Erkennung von Finanzbetrug. Dies umfasste die Erstellung von Datensätzen, Vorverarbeitung und Modelloptimierung.

Herausforderungen & Lösungen

Die Projektaufgaben beinhalteten:

• Datensatzaufbereitung für Betrugserkennung: Erstellung eines umfassenden Datensatzes speziell für die Erkennung von Finanzbetrug.
• Entwicklung eines Machine-Learning-Modells: Aufbau eines robusten Modells mit Tools wie SAS Suite und dem Python Data Science Stack.
• Datenvorverarbeitung und Normalisierung: Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz für effektives Modelltraining.
• Modellbewertung und Iteration: Kontinuierliche Bewertung der Modellwirksamkeit und iterative Verbesserungen für optimale Leistung.

Verwendete Technologien

Die wichtigsten eingesetzten Technologien waren:

• Datenmanagement: SQL, ETL, Data Pipelines
• Analytik und Machine Learning: SAS Suite (Enterprise Guide, Viya 4, Model Studio), Python Stack (Pandas, Numpy, SciKit-Learn)
• Versionskontrolle: Git

Auswirkungen und Ergebnisse

Das Projekt führte zu:

• Effektivem Betrugserkennungsmodell: Ein hochleistungsfähiges Machine-Learning-Modell, das die Betrugserkennung signifikant verbessert.
• Verbesserter Datenverarbeitung: Verfeinerte Methoden der Datenaufbereitung und -verarbeitung, die zu präziseren Modellergebnissen führen.
• Iterativer Modelloptimierung: Kontinuierliche Verbesserungen des Modells, um seine Relevanz und Wirksamkeit gegen sich entwickelnde Betrugsmuster zu gewährleisten.

Fazit

Dieses Projekt verdeutlicht die entscheidende Rolle von Machine Learning im Finanzsektor, insbesondere bei der Betrugserkennung, und zeigt die Kraft von Data Science und Software Engineering bei der Bewältigung komplexer finanzieller Herausforderungen.