Rilevazione di transazioni fraudolente nell’e-commerce basata sull’apprendimento automatico

In questa tesi esplorerò il problema degli ordini fraudolenti nell’e-commerce, gli impatti economici che hanno sulle aziende e i metodi attuali utilizzati per scovarli. Analizzerò anche i modelli di machine learning e come questi possono essere utilizzati per identificare gli ordini fraudolenti con maggiore precisione e come valutarli in questo contesto. L’obiettivo `e fornire una com- prensione più profonda del problema degli ordini fraudolenti nell’e-commerce e analizzare metodi per affrontarlo attraverso l’utilizzo di tecnologie avanzate. Per fare ciò, utilizzerò un modello di machine learning per fare delle predizioni su un dataset di transazioni open source, per capire quali sono i fattori chiave per ottenere buone prestazioni, con l’obiettivo di massimizzare i guadagni e ridurre al minimo i costi. Dopo aver analizzato diversi modelli, verranno valutate le performance del miglior modello trovato su un dataset di transazioni di un’azienda di fashion cliente dell’azienda per cui lavoro, con lo scopo di realizzare un prodotto appetibile e vendibile da proporre a questo cliente e in caso di successo anche ad altri.