银行卡转账欺诈检测数据集

银行卡转账欺诈检测数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：银行卡,转账,欺诈检测,距离特征,比率特征,在线交易,时间序列,金融风控

数据概述：

本数据集用于银行卡转账欺诈检测，包含了银行卡转账交易的相关特征。数据字段涵盖了转账交易的地理距离、金额比例、交易模式等关键信息，旨在帮助研究人员和从业者分析转账交易行为，识别潜在的电信欺诈风险。数据集中的每一行代表一次银行卡转账交易记录，具体字段如下：

1. Distance1：从家庭地址到转账交易发生地点的距离（单位：千米）。
2. Distance2：从上次转账交易发生地点到当前转账交易发生地点的距离（单位：千米）。
3. Ratio：当前转账交易金额与上次转账交易金额的比值。
4. Repeat：当前转账交易是否在同一银行发生；值为1表示是，0表示否。
5. Card：当前转账交易是否使用银行卡进行；值为1表示是，0表示否。
6. Pin：当前转账交易是否使用银行卡的PIN码；值为1表示是，0表示否。
7. Online：当前转账交易是否为在线交易；值为1表示是，0表示否。
8. Fraud：当前转账交易是否为电信欺诈；值为1表示是，0表示否。

数据集的字段设计综合考虑了转账交易的地理位置、金额变化、支付方式、交易环境以及欺诈风险，为分析转账行为提供了多维度的特征支持。

数据用途概述：

该数据集主要适用于以下场景：

1. 欺诈检测与风控分析：通过分析转账交易的特征，识别异常行为模式，帮助金融机构和监管部门检测潜在的电信欺诈风险，提高风险防控能力。

2. 用户行为建模：基于转账交易的地理位置、金额比例和支付方式等特征，构建用户行为模型，预测用户的正常交易行为，从而更准确地识别欺诈行为。

3. 风控策略优化：通过分析不同特征对欺诈风险的影响，优化风控策略，提升金融机构的反欺诈能力。

4. 学术研究与技术开发：研究者可以利用该数据集进行特征工程、机器学习模型训练与评估，探索更有效的欺诈检测算法。

5. 产品优化与客户体验提升：金融机构可以基于数据集的分析结果，优化转账交易流程，提升用户交易体验，同时降低欺诈风险。

总之，该数据集为银行卡转账欺诈检测及相关领域的研究和实践提供了宝贵的数据支持。