Kredi kartı başvuru aşamasında sahtecilik tespiti için bir veri madenciliği modeli
A data mining model for fraud detection at credit card application stage
Yazar: MUSTAFA AYKUT GÖRAL
Danışman: DOÇ.DR. CENGİZ GÜNGÖR
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Kredi kartları = Credit cards ; Veri madenciliği = Data mining ; İstatistiksel analiz = Statistical analysis

Özet:
Veri madenciligi, muazzam boyuttaki veriden sirketlerin daha iyi kararlaralmalarına yardımcı olup, pazarda rekabetçi olarak kalmalarını saglayabilecekilginç bilgileri kesfetme sürecidir. Veri madenciligi kavramının, teknolojilerininve kullanım alanlarının ayrıntılı olarak ele alındıgı bu tez çalısmasında ayrıcaTürkiye'de bir bankada yapılan, kredi kartı basvurusu asamasında sahtebasvuru tespitine yönelik bir veri madenciligi projesi anlatılmıstır. Projede,Yapısal Risk Minimizasyonu algoritmasını kullanan KXEN AnalyticFramework yazılımı yardımıyla sahtecileri tespit edebilmek için bir öngörüselmodel kurulmustur. Bu model tüm basvuruları skorlamaktadır. Modelinsonucunda ortaya çıkan rapor, tüm basvurular için bir sahtekarlık skoruiçermektedir. Bu raporu kullanan Güvenlik Birimi, enerjisini ve zamanını sahteolması en muhtemel basvuruları incelemeye harcamaktadır. Bu proje ile kredikartı basvurusu sırasında yapılan sahtekarlıkların tespit sayısı günde 7'den 23'eçıkmıs ve %228.6'lık bir artıs elde edilmistir. Bu sayı, günde 65,380.1 YTL'likbir tasarruf anlamına gelmekte ve projeye yapılan tüm yatırım 4 gün içindekarsılanmaktadır. Yeni sistemi, Kredi Kartı Güvenlik biriminde 13 kisikullanıyor. Birim elemanlarının morallerini de hızla yükselten sistemuygulanması sayesinde, çalısmalar artık daha verimli gerçeklestiriliyor.Güvenlik bölümü çalısanları kayıtları elle kontrol ederek sahtekarlıklarıyakalamaya çalısmak için gereginden fazla bir süre harcamaktansa,zamanlarını gerçek sahtekarlıkları yakalayarak harcıyorlar. Yakalanansahtekarlık sayısını bu sayede 3.3 katına çıkarmayı basardılar.Anahtar Kelimeler: Veri Madenciligi, Sahtekarlık Tespiti, Yapısal RiskMinimizasyonu

Abstract:
Data mining is the process of discovering interesting knowledge from largeamounts of data that can be used to help companies make better decisions andremain competitive at marketplace. Data mining, its technologies andapplication fields are widely analysed in this thesis, moreover a data miningproject which is done at a Bank in Turkey in order to detect fraudulentapplication for credit card is described. For this project, a predictive model isgenerated by using KXEN Analytic Framework which uses Structured RiskMinimization algorithm. This model scores all individual applications. Theresulting reports include a fraud score for all individual applications and areforwarded to fraud agents who now apply their experience only on reviewingthose applicants most likely to commit fraud. By this project the Bank increasedthe number of identified fraudulent applications by %228.6 from 7 to 23 perday. This represents saving of 65,380.1 YTL per day and returned more thanthe entire project investment with in four days. The new system is used by 13fraud agents within the Credit Card Security Department. It had an immediatepositive impact on the morale of the team members, who became much moreeffective at their job. Rather than manually evaluating large amounts of nonfraudulentdata to identify potential candidates, they spend their time workingon actual fraud cases. In this manner they increased the number of fraud casescaught by a factor 3.3.Keywords: Data Mining, Fraud Detection, Structured Risk Minimization