本文对 2009 年至 2019 年（包括 2009 年至 2019 年）检测金融欺诈的最新研究进行了全面修订，并根据欺诈类型和用于检测金融欺诈的数据挖掘技术对其进行分类。总共审查了 75 篇相关文章的样本，分为四大类（银行欺诈、保险欺诈、财务报表欺诈和加密货币欺诈）。研究表明，34 种数据挖掘技术被用于识别各种金融应用中的欺诈行为。SVM 被发现是使用最广泛的金融欺诈检测技术之一，约占整个研究的 23%，（其次是异常值欺诈检测技术）其次是朴素贝叶斯和随机森林，产生 15%。结果表明，大多数数据挖掘技术被广泛应用于银行欺诈和保险欺诈，在 75 篇研究中共有 61 篇研究，占论文总数的 81.33% 。