Zawartość
- Oszustwa i banki
- W jaki sposób uczenie maszynowe w Hadoop zapobiega oszustwom?
- Narzędzia zapobiegania oszustwom bankowym
- Wady uczenia maszynowego
- Wniosek
Źródło: Ajv123ajv / Dreamstime.com
Na wynos:
Wykrywanie oszustw zawsze było priorytetem w branży bankowej, ale dzięki dodaniu nowoczesnych narzędzi, takich jak Hadoop i uczenie maszynowe, może być bardziej dokładne niż kiedykolwiek.
Wykrywanie i zapobieganie oszustwom to prawdziwy problem dla sektora bankowego. Przemysł wydaje miliony na technologie w celu ograniczenia oszustw, ale większość obecnych mechanizmów opiera się na statycznych danych historycznych. I opiera się na dopasowaniu wzorców i sygnatur na podstawie tych danych historycznych, więc nieuczciwe działania po raz pierwszy są bardzo trudne do wykrycia i mogą spowodować wiele strat finansowych. Jedynym rozwiązaniem jest wdrożenie mechanizmu opartego zarówno na danych historycznych, jak i w czasie rzeczywistym. To właśnie tutaj wchodzi platforma Hadoop i uczenie maszynowe.
Oszustwa i banki
Banki są bardzo podatne na oszustwa, ponieważ oszustwo jest ich główną przyczyną utraty pieniędzy. Szacunki wskazują, że z powodu oszustw bankowych co roku traci się ponad 1,7 bln USD. Aby temu zapobiec, banki wydają dużo pieniędzy na zapobieganie oszustwom. Jednak nie wydają dużo na ochronę. Dlatego obecne technologie, w które wyposażone są dziś banki, nie są wystarczająco wydajne. Jednak duże zbiory danych i uczenie maszynowe mogą pomóc w przebudowie obecnego systemu i zmniejszeniu oszustw do poziomów do rekordowo niskiego poziomu.
Obecne metody wykrywania oszustw mają następujące ograniczenia:
W przypadku obecnych metod zapobiegania oszustwom konieczna jest odpowiednia aktualizacja algorytmu zgodnie z najnowszymi przypadkami oszustw. Jednak często te modele są aktualizowane co roku, ponieważ wymagany koszt i czas są tak duże. Bardzo trudno jest znaleźć dokładny algorytm i go używać. Tak więc, jeśli algorytm nie jest regularnie aktualizowany, oszustwa mogą pozostać niezauważone do czasu wdrożenia nowszego algorytmu, który może zostać wdrożony miesiące lub nawet lata później.
Nie możesz poprawić swoich umiejętności programistycznych, gdy nikt nie dba o jakość oprogramowania.
W jaki sposób uczenie maszynowe w Hadoop zapobiega oszustwom?
Dokładne przetwarzanie dużych ilości danych było herkulesowym zadaniem, ale wraz z pojawieniem się dużych zbiorów danych powstało kilka szybszych i wydajniejszych aplikacji do przetwarzania danych. Jedną z najpotężniejszych z tych aplikacji jest platforma Hadoop. Hadoop jest niezwykle potężny dzięki funkcji MapR, która pozwala na łatwe przetwarzanie dużych ilości danych w czasie rzeczywistym, a przy tym bardzo tanio.
Ponieważ Hadoop może z łatwością przetwarzać duże ilości danych jednocześnie, można go używać do przetwarzania wszystkich starszych rekordów transakcji i podpisów oraz do tworzenia wyjątkowo dokładnego modelu matematycznego. Te szczegóły transakcji można również wykorzystać do wyodrębnienia podpisów, co pozwoli bankowi przechwytywać pierwsze oszustwa. Powstaje jednak pytanie, jakiego narzędzia można użyć do przetwarzania danych i opracowania idealnego algorytmu?
Narzędzia zapobiegania oszustwom bankowym
Wraz ze wzrostem liczby oszustw bankowych potrzeba dobrej aplikacji do zarządzania oszustwami. Jednym z tych narzędzi jest Skytree. Skytree jest w rzeczywistości specjalną platformą uczenia maszynowego, która obiecuje oferować wysoką dokładność i wydajność, nawet gdy problemem jest przetwarzanie dużych danych transakcji bankowych. Opiera się na klastrach danych MapR typu Hadoop, które zapewniają przetwarzanie dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym. Może również korzystać z wielu różnych procedur uczenia maszynowego, w tym metod nadzorowanych i nienadzorowanych. Dzięki tak wydajnym procedurom uczenia maszynowego Skytree jest w stanie zatrzymać nieuczciwe transakcje za pomocą zaawansowanego modelu, a nawet zatrzymać oszustwa po raz pierwszy na podstawie swojej zdolności do przechwytywania podejrzanych transakcji. Skytree może automatycznie wybrać najlepsze informacje i wykorzystać je do stworzenia bardzo dokładnego modelu. Może również łatwo analizować duże ilości danych, dzięki czemu łatwiej jest zaktualizować obecny model za jego pomocą.
Wady uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe może być bardzo skutecznym rozwiązaniem do wykrywania oszustw, ale może być także poważnym wyzwaniem. Pojęcie to jest bezpośrednio związane ze sztuczną inteligencją. Fakt, że nasze maszyny podejmą za nas decyzje, może wywołać implikacje moralne. Nie trzeba się jednak martwić, ponieważ aplikacja będzie dla nas działać i podejmie najlepsze decyzje pod nadzorem pracownika. Zapewniamy, że uczenie maszynowe zapewni inteligentniejsze techniki zapobiegania oszustwom i pomoże zapobiec utracie pieniędzy w przyszłości.
Wniosek
Najlepsza aplikacja do zarządzania oszustwami musi być wydajna, szybka i dokładna oraz musi dostosowywać się do różnych sytuacji. Aby to osiągnąć, aplikacja musi mieć możliwość wyrzucenia szczegółów transakcji i podpisów, przy jednoczesnym zachowaniu aktualizacji bazy danych o najnowsze typy oszustw. Tylko platforma oparta na Hadoop będzie w stanie to zrobić, ponieważ platformy oparte na Hadoop są niezwykle szybkimi aplikacjami uczenia maszynowego, które mogą obsługiwać wiele różnych rodzajów algorytmów uczenia maszynowego. Oprócz tego platformy oparte na Hadoop są również bardzo dokładne, dzięki czemu mogą łatwo powstrzymać wiele przypadków oszustw, ponieważ mogą wykrywać oszustwa w czasie rzeczywistym. Oznacza to, że jeśli po stronie banku jest dedykowana aplikacja do uczenia maszynowego, bank ten może być prawie niewrażliwy na oszustwa!