从 OLAP 与 OLTP 中挖掘不良信用卡账户
数据库
2018-07-04 v1
摘要
信用卡公司根据历史数据将账户分类为良好或不良，其中不良账户可能在不久的将来拖欠付款。如果一个账户被分类为不良账户，则可采取进一步行动调查该账户的实际性质并采取预防措施。此外，将实际为不良的账户标记为“良好”可能导致收入损失，而将实际为良好的账户标记为“不良”可能导致业务损失。然而，由于计算风险因子需要处理的数据量巨大，从在线事务处理（OLTP）数据中实时检测不良信用卡账户具有挑战性。我们提出一种方法，基于来自离线数据或数据仓库的历史交易数据预先计算并维护账户的风险概率。此外，利用最新的 OLTP 交易数据，计算最新交易的风险概率，并与之前从数据仓库计算的风险概率相结合。如果累积风险概率超过预定义阈值，则该账户被视为不良账户并被标记以供人工核查。
引用
@article{arxiv.1807.00819,
title = {Mining Bad Credit Card Accounts from OLAP and OLTP},
author = {Sheikh Rabiul Islam and William Eberle and Sheikh Khaled Ghafoor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.00819},
year = {2018}
}
备注
Conference proceedings of ICCDA, 2017