Текстовые данные часто встречаются при выявлении мошенничества
Примеры полезных текстовых данных:
Электронные письма сотрудников и/или клиентов
Описания транзакций
Заметки сотрудников
Поле описания в форме страхового требования
Записи телефонных разговоров
...
Методы анализа текста для выявления мошенничества
Поиск слов
Анализ тональности
Частота слов и тематический анализ
Стиль
Поиск слов для выявления мошенничества
Выявление подозрительных слов:
Простой и понятный метод, легко поддающийся объяснению
Результаты поиска можно использовать как фильтр поверх модели машинного обучения
Результаты поиска можно использовать как признак в модели машинного обучения
Подсчёт слов для выявления мошенничества с помощью pandas
# 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)
Preparing Video For Download...
