2023.09.01
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資料分析與金融詐欺防治
金融詐欺或商業舞弊有繁多的樣態，出沒於保險、信用卡、政府社會福利、零售業等領域。面對極大的交易量，機構需要藉助資料分析模型來集中焦點，將有限的人力放在最可疑的案例審查上。 使用 Altair RapidMiner Decision Tree進行詐欺資料分析有一大好處就是，分析的結果可被立即轉化執行。
許多機器學習模型的通病是結果不易轉換成人類易理解形式。但決策樹模型的結果可以被立即轉成IF/AND/THEN 架構的指令，讓規則能夠被自動且正確執行。加入Deep Learning(深度學習)後，更是能讓決策樹模型自我成長、適應新資料、建立新規則。而這些在 Altair RapidMiner都可獨立完成。
來源：Guide to Using Data Analytics to Prevent Financial Fraud
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