fbpx

Projets Ingénieurs

#PI²4 Détection de fraudes en se basant sur le comportement du consommateur



PI²4 2020-2021 : Projet d’Innovation Industrielle de 4ème année du cursus ingénieur ESILV
► https://bit.ly/2NtRKuL

Au cours des dernières années, les systèmes de paiement numérique ont connu une croissance rapide. Les sociétés de cartes de crédit connaissent une augmentation de leur volume de transactions. Parallèlement à cette transformation inévitable, il y a malheureusement une augmentation rapide de la fraude financière qui se produit dans ces modes de paiement. Par conséquent, une détection efficace de la fraude devrait être capable de détecter les transactions frauduleuses avec une grande précision et efficacité.

Par conséquent, notre objectif pour ce projet était de détecter les fraudes à l’aide du comportement du client dans le secteur bancaire. Non seulement les transactions seraient utilisées pour détecter les fraudes, mais elles auraient été associées afin de traiter chaque client différemment. Par exemple, un homme d’affaires qui voyage souvent ou un étudiant qui n’a jamais quitté le pays ne peut être traité de la même manière.

Pour ce faire, nous aurions appliqué plusieurs des algorithmes d’apprentissage automatique supervisés pour détecter les transactions frauduleuses par carte de crédit à l’aide d’un ensemble de données du monde réel donné par notre partenaire et choisi celui qui présente la plus grande précision et le plus faible taux de faux positifs. En outre, notre objectif initial était d’identifier les variables les plus importantes susceptibles d’améliorer la précision des cartes de crédit la détection des transactions frauduleuses.

Cependant, en raison de certains problèmes politiques au Liban et les lois du RGPD, nous n’avons pas pu obtenir les données afin d’accomplir notre projet complètement. Nous avons donc reçu un autre ensemble de données dans lequel nous avons analysé les comportements des clients et les placés dans des groupes en fonction de leurs comportements. Une fois placés, nous étions capables de comprendre comment nos algorithmes d’apprentissage machine placent les différents clients dans leurs groupes.

Le numéro du groupe du client peut être ajouté ultérieurement dans une nouvelle variable de sa rangée dans l’ensemble de donnée réel, appelée afin d’aider les précisions des modèles à augmenter et à diminuer le nombre de faux positifs dans la matrice de confusion car l’algorithme aurait désormais accès à leur type de comportement. Ensuite, nous aurions a mis en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique supervisé pour former le modèle et prédire les futures fraudes et leurs des caractéristiques communes (si elles sont menacées) aidant à la prise de décision en plus de la détection de la fraude.

Retrouvez l’ESILV sur :

Facebook : http://facebook.com/esilvparis
Twitter : http://twitter.com/esilvparis
Linkedin : http://bit.ly/25WVOCa
Pinterest : http://pinterest.com/pleuniversitair
Google+ : https://plus.google.com/+esilv

http://www.esilv.fr


  • Projets

    Une sélection de projets d'études, en prépa intégrée ou en cycle ingénieur, à l'ESILV, école d'ingénieurs généraliste au coeur des technologies numériques

    Voir tous les projets

  • Categories

  • Archives



Brochure
Candidature

En savoir plus ?

Demandez-nous une documentation !

Les champs marqués d'un astérisque (*) sont à remplir obligatoirement et correctement.


En validant ce formulaire, vous acceptez que De Vinci Higher Education traite vos données à caractère personnel pour répondre à votre demande de contact et ainsi recevoir la documentation demandée. Si vous y avez consenti, vous êtes également susceptible de recevoir la newsletter du Groupe Léonard de Vinci. Vos données sont transmises aux collaborateurs de notre direction marketing ayant besoin d’en connaître et sont conservées pour une durée de deux ans à compter de votre dernière demande. Vous disposez des droits suivants sur vos données : droit d’accès, droit de rectification, droit à l’effacement (droit à l’oubli), droit d’opposition, droit à la limitation du traitement, droit à la portabilité et du droit de retirer votre consentement. Vous pouvez également définir des directives générales ou particulières relatives au sort de vos données à caractère personnel après votre décès. Pour les exercer, merci d’adresser votre demande à DVHE - Pôle Universitaire Léonard De Vinci - 92916 Paris La Défense Cedex ou à webmaster@devinci.fr. En cas de réclamation, vous pouvez choisir de saisir la CNIL. Pour en savoir plus, consultez la politique de protection des données personnelles.


Evènements

15 Mar : Journée de Préparation au Concours Avenir Bac

Plus d'infos

19 Mar : Webinaire ESILV – Cycle Ingénieur & Alternance

Plus d'infos

22 Mar : Journée de Préparation au Concours Avenir Bac

Plus d'infos

27 Mar : Forum Alternance : ingénieur, management, digital

Plus d'infos


05 Avr : Journée de Préparation au Concours Avenir Bac

Plus d'infos

12 Avr : Journée de Préparation au Concours Avenir Bac

Plus d'infos

15 Avr : Journée de Préparation au Concours Avenir Bac

Plus d'infos

17 Avr : Job Dating Spécialisé

Plus d'infos