Detection of fraud in banking transactions using big data clustering technique customer behavior indicators

سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 250

فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_APRIE-9-3_004

تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1401

چکیده مقاله:

Human life today is intertwined with abundant trade and economic exchanges, and life would not be possible without trade and commerce. One of the main pillars of financial exchanges are banks and financial and credit institutions, which, as the vital arteries of the economy, are responsible for transferring funds and keeping the economy alive. In the world of economic competition between organizations, profitability and proper performance for stakeholders are the basic principles of the organization's survival. To increase profitability, banks must take measures that, in addition to reducing costs, increase the level of service and customer satisfaction. The best way to do this is to use new technologies and orient the bank's policies to provide services in person and independent of time and place. The use of new technologies in the banking system sometimes leads to customers' distrust and distrust of the bank. Therefore, solutions to detect fraud in banking transactions should be provided. This article aims to discover a model for face-to-face transactions and to establish a system to block fraudulently issued transactions. Therefore, a big data clustering method is designed to timely identify bribery in banking transactions. The results show that using the big data clustering method in the fastest time can detect and stop possible fraud in customers' banking transactions.

نویسندگان

Ramez Kian

Nottingham Business School, Nottingham Trent University, Nottingham NG۱ ۴FQ, UK.

Hadeel S Obaid

College of Engineering, University of Information Technology and Communication, Iraq.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Nouri, F. (۲۰۲۱). The relationship between management ability and investment ...
  • Jha, S., Guillen, M., & Westland, J. C. (۲۰۱۲). Employing ...
  • Mohammadi, H., Ghazanfari, M., Nozari, H., & Shafiezad, O. (۲۰۱۵). ...
  • Fu, K., Cheng, D., Tu, Y., & Zhang, L. (۲۰۱۶). ...
  • Lucas, Y., Portier, P. E., Laporte, L., He-Guelton, L., Caelen, ...
  • Tiwari, P., Mehta, S., Sakhuja, N., Gupta, I., & Singh, ...
  • Hemdan, E. E. D., & Manjaiah, D. H. (۲۰۲۲). Anomaly ...
  • Dharwa, J. N., & Patel, A. R. (۲۰۱۱). A data ...
  • Krivko, M. (۲۰۱۰). A hybrid model for plastic card fraud ...
  • Bhusari, V., & Patil, S. (۲۰۱۱). Application of hidden markov ...
  • Randhawa, K., Loo, C. K., Seera, M., Lim, C. P., ...
  • Mittal, S., & Tyagi, S. (۲۰۱۹). Performance evaluation of machine ...
  • Sailusha, R., Gnaneswar, V., Ramesh, R., & Rao, G. R. ...
  • R Rao, H. R., Kumar, N. V., & Kolla, M. ...
  • Hussein, A. S., Khairy, R. S., Najeeb, S. M. M., ...
  • Błaszczyński, J., de Almeida Filho, A. T., Matuszyk, A., Szeląg, ...
  • Husejinovic, A. (۲۰۲۰). Credit card fraud detection using naive Bayesian ...
  • Nayak, H. D., Anvitha, L., Shetty, A., D’Souza, D. J., ...
  • Ngai, E. W., Xiu, L., & Chau, D. C. (۲۰۰۹). ...
  • Ghahremani-Nahr, J., Nozari, H., & Sadeghi, M. E. (In Press). ...
  • Ghahremani Nahr, J., Kian, R., & Rezazadeh, H. (۲۰۱۸). A ...
  • نمایش کامل مراجع