Denetimli Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Kredi Kartı Sahteciliğini Tahmin Etme: Karşılaştırmalı Analiz
Predicting Credit Card Fraud using Supervised Machine Learning Methods: Comparative Analysis
Yazar: Altan, Güner; Zafer, Metin Recep
Dergi: İktisat Politikası Araştırmaları Dergisi, Vol. 11 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Macroeconomics (Other) ; Makro İktisat (Diğer) ; Kredi kartı sahteciliği,Makine öğrenmesi,Denetimli öğrenme,Rassal orman,Gradyan güçlendirme ; Credit card fraud,Machine learning,Supervised learning,Random forest,Gradient boosting

Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle birlikte kişi ve kurumların dijital platform aracılığıyla harcama kanal yelpazesi genişlemiştir. Bununla birlikte ödeme yöntemleri dijital çağ ile birlikte kolaylaşmıştır. İnternet aracılığıyla dünyanın bir ucundan yapılan bir harcama saniyeler içinde gerçekleşmektedir. Dijitalleşmenin bu kadar hızlı ve global olması, birçok avantajı barındırırken yapılan harcamaların güvenliğini tespit etmek bir o kadar zor olabilmektedir. Bu bağlamda; bankalar şüphesiz, müşteri ile satıcı arasında güvenli bir alışverişe aracılık eden en önemli kurum haline gelmiştir. Kredi kartı harcamalarının bu denli yoğun olduğu dönemde bankaların söz konusu işlemlerin dolandırıcılık olup olmadığını tespit etmesi hem bankaların karlılığını hem de itibarlarını korumaları açısından çözüme kavuşturulması gereken bir problem olarak görülmektedir. Dinamik bir yapıya sahip olan kredi kartı harcamalarının banka müşterisine ait gerçek bir harcama olduğunu tespit etmek ciddi bir efor gerektirmektedir. Bu bağlamda çalışmanın amacı, denetimli makine öğrenmesi yöntemiyle gerçek ve güncel verilerden yola çıkarak az sayıda öz nitelik ile bir model önerisi sunmaktır. Bu bağlamda bankaların kredi kartı sahteciliği tespitindeki operasyon ve maliyet yükünün hafifletilmesi hedeflenmektedir. Bu kapsamda çalışmamızda kamu sermayeli bir bankaya ait 2023 yılı ocak ayı kredi kartı işlemleri baz alınmıştır. Veri seti 13050 gözlem sayısından oluşmaktadır. Model kurulmasında Python programlama dili kullanılmış olup denetimli makine öğrenmesi tekniklerinden Rassal Orman, Lojistik Regresyon, K-En Yakın Komşu, Karar Ağaçları, Gradyan Güçlendirme gibi sınıflandırmada ayırt etme gücü yüksek olan algoritmalar tercih edilmiştir. Algoritmaların kredi kartı sahtecilik işlemini tahmin etme doğruluk skorları ise Lojistik Regresyon % 92.5, Karar Ağaçları %93.1, K- En Yakın Komşu %86.4, Rassal Orman %91.8, Gradyan Güçlendirme %86. 9 olup bunun yanı sıra kesinlik, duyarlılık, F1 skoru ve ROC-AUC gibi performans metrikleri de incelenmiştir. Çalışmada performanslarından dolayı beş algoritmada önerilmektedir.

Currently, with the progress of technology, people’s and institutions’ range of expenditure channels via digital platforms has expanded. In addition, payment methods have become easier with the digital age. An expenditure, made from even a distant corner of the World, takes place instantaneously through the Internet. Although the rapid and global nature of digitisation contains many advantages, ensuring transaction security can be challenging. In this context, banks have undoubtedly become the most crucial institutions that mediate safe transactions between customers and sellers. In an era where credit card transactions are so prevalent, it is seen as a problem that needs to be solved by banks to determine whether these transactions involve fraud or not, both for their profitability and reputation. It takes a serious effort to determine that credit card expenditures, characterised by dynamic nature, are real expenses of the customer. Therefore, the aim of this study is to propose a model based on supervised machine learning with using real and current data with a few key features. The objective is to reduce banks’ operational burden and cost when identifying credit card fraud. In this context, the credit card transactions of a state-owned bank in January 2023 were considered, using a dataset comprising 13,050 observations. Python programming language is used for model building, and classification algorithms with high discriminatory power, such as Random Forest, Logistic Regression, K-Nearest Neighbours, Decision Trees, and Gradient Boosting, are preferred, which are machine learning techniques. The accuracy scores of the algorithms used in the model setup were determined as follows: Logistic Regression, 92.5%; Decision Tree, 93.1%; K-Nearest Neighbour 86.4%; Random Forest 91.8% and Gradient Boosting 86.9% and performance metrics, such as precision, recall, F1 score, and ROC-AUC, were also examined. Based on their performances, five algorithms were recommended for this study.