金融支付服务欺诈交易预测数据集-arunavakrchakraborty
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测,金融风控,支付系统,交易数据,机器学习,异常检测,时间序列,风险管理
数据概述：
本数据集包含金融支付服务平台的交易记录，用于构建欺诈交易预测模型。数据集包含6362620条交易记录，涵盖了2011年某金融支付服务平台30天的模拟交易数据。每条记录包含11个字段，记录了交易的时间、类型、金额、发起方和接收方账户信息、账户余额变化以及是否为欺诈交易的标记等关键信息。数据字段包括：
step：模拟时间单位，1个step代表1小时，总共744个step（30天）。type：交易类型，包括CASH-IN（现金存入）, CASH-OUT（现金支出）, DEBIT（借记）, PAYMENT（支付）和TRANSFER（转账）。amount：交易金额，以本地货币为单位。nameOrig：发起交易的客户。oldbalanceOrg：交易前发起方账户余额。newbalanceOrig：交易后发起方账户余额。nameDest：接收交易的客户。oldbalanceDest：交易前接收方账户余额。newbalanceDest：交易后接收方账户余额。isFraud：该字段标识了模拟交易中由欺诈代理进行的交易。isFlaggedFraud：该字段标识了平台根据业务规则标记的潜在欺诈交易。
数据用途概述：
该数据集主要用于构建和评估欺诈交易检测模型，并为金融机构的风险管理提供决策支持。具体应用包括：
- 欺诈检测模型构建：通过训练机器学习模型，预测哪些交易可能存在欺诈风险，从而实现实时欺诈预警。
- 风险评估与管理：分析不同交易类型、金额、账户余额变化等因素与欺诈行为之间的关系，评估平台的整体风险水平，并制定相应的风险管理策略。
- 异常交易分析：识别交易中的异常模式，例如高额转账、频繁的现金提取等，进一步挖掘潜在的欺诈行为。
- 业务流程优化：根据模型预测结果和风险评估结果，优化平台的交易流程、安全策略和风控措施，降低欺诈损失。
- 数据分析与可视化：通过数据分析和可视化手段，深入理解欺诈行为的特征和规律，为风险控制提供更直观的参考。
