क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी पहचान

डिजिटल भुगतान प्रणालियों के तेजी से विकास ने विश्वव्यापी क्रेडिट कार्ड लेनदेन की मात्रा में महत्वपूर्ण वृद्धि की है। हालांकि, इस वृद्धि ने धोखाधड़ी गतिविधियों में भी वृद्धि की है, जिससे बैंकों और ग्राहकों को भारी वित्तीय हानि होती है। पारंपरिक धोखाधड़ी पहचान प्रणालियाँ बड़े पैमाने पर लेनदेन डेटा को संसाधित करने और वास्तविक समय में धोखाधड़ी का पता लगाने में संघर्ष करती हैं। यह लेख बिग डेटा प्रौद्योगिकियों और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके एक वास्तविक समय क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी पहचान ढांचा प्रस्तावित करता है। सिस्टम Apache Hadoop के माध्यम से वितरित संग्रहण और Apache Spark Streaming का उपयोग करके वास्तविक समय डेटा प्रसंस्करण का लाभ उठाता है। विभिन्न वर्गीकरण एल्गोरिदम, जैसे कि Logistic Regression और Random Forest, धोखाधड़ी लेनदेन की पहचान के लिए लागू किए गए हैं। प्रयोगात्मक परिणाम बेहतर पहचान सटीकता, कम प्रसंस्करण समय, और बड़े लेनदेन डेटासेट के लिए विस्तारशीलता प्रदर्शित करते हैं।