Otonongetuk/Fraudulent-Transaction-Detection-NovaPay

# 业务背景 NovaPay 是一家快速发展的数字汇款公司。随着欺诈手段日益复杂，公司在维护交易安全方面面临着巨大挑战。随着公司业务的全球扩张，保护客户利益和保持运营效率变得至关重要。身份盗用、未经授权的支付和账户接管等欺诈活动，严重威胁着公司的财务稳健和客户信任。鉴于公司对实时交易的依赖，构建一个更强大、可扩展且适应性强的欺诈检测系统显得尤为迫切。 # 项目目的 本项目旨在为 NovaPay 开发一个基于机器学习的欺诈检测系统，以取代其现有的静态、基于规则的检测方法。该解决方案旨在提高欺诈交易检测的准确性，同时将误报率（即合法交易被错误标记为欺诈）降至最低。这将确保客户获得更流畅的体验并增强对服务的信任，同时降低欺诈带来的运营和财务影响。该机器学习模型能够随着欺诈策略的变化而不断演进，提供长期的适应性和可扩展性。 # 预期成果 本项目的预期成果如下： * **提高欺诈检测的准确性**：与之前的基于规则的系统相比，在识别欺诈交易方面有显著提升，召回率（捕获欺诈交易的能力）至少提高 15%。 * **减少误报**：减少被错误标记为欺诈的合法交易数量，从而改善客户体验。 * **可扩展且适应性强的系统**：构建一个能够随 NovaPay 的业务增长而扩展，并能快速适应新型欺诈策略的机器学习系统。 * **合规性**：构建一个可解释的模型，为欺诈预测提供透明的原因说明，确保满足监管要求。 * **运营效率**：将模型部署为微服务，无缝集成到 NovaPay 的交易系统中，实现实时欺诈检测，无需人工审核。

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