텍스트 데이터 활용

Python으로 배우는 사기 탐지

Charlotte Werger

Data Scientist

사기 탐지 시 텍스트 데이터를 자주 접합니다

유용한 텍스트 데이터 유형:

직원/고객 이메일
거래 설명
직원 메모
보험 청구서 설명란
통화 녹취
...

사기 탐지를 위한 텍스트 마이닝 기법

키워드 검색
감성 분석
단어 빈도·주제 분석
문체 분석

사기 탐지를 위한 키워드 검색

의심 단어 플래그 지정:

단순하고 명확하며 설명이 쉬움
일치 결과를 ML 모델 위 필터로 사용 가능
일치 결과를 ML 모델의 피처로 사용 가능

pandas로 단어 검색·카운트하여 사기 플래그 지정

# Using a string operator to find words
df['email_body'].str.contains('money laundering')

# Select data that matches 
df.loc[df['email_body'].str.contains('money laundering', na=False)]

# Create a list of words to search for
list_of_words = ['police', 'money laundering']
df.loc[df['email_body'].str.contains('|'.join(list_of_words)
, na=False)]

# Create a fraud flag 
df['flag'] = np.where((df['email_body'].str.contains('|'.join
(list_of_words)) == True), 1, 0)

연습해 봅시다!

Python으로 배우는 사기 탐지