Зміст
- Шахрайство та банки
- Як машинне навчання в Hadoop запобігає шахрайству?
- Інструменти для запобігання шахрайству в банку
- Мінуси машинного навчання
- Висновок
Джерело: Ajv123ajv / Dreamstime.com
Винос:
Виявлення шахрайства завжди було пріоритетним завданням у банківській галузі, але завдяки додаванню сучасних інструментів, таких як Hadoop та машинне навчання, воно може бути точнішим як ніколи.
Виявлення та запобігання шахрайству - справжній біль для банківської галузі. Промисловість витрачає мільйони на технології для зменшення шахрайства, але більшість сучасних механізмів базуються на статичних історичних даних. І він покладається на відповідність шаблону та підпису на основі цих історичних даних, тому шахрайські дії вперше дуже важко виявити і можуть призвести до великих фінансових втрат. Єдине рішення - реалізувати механізм, заснований як на історичних, так і в реальному часі. Тут грають платформа Hadoop та машинне навчання.
Шахрайство та банки
Банки дуже вразливі до шахрайства, оскільки шахрайство є їх основною причиною втрати грошей. Оцінка свідчить, що щорічно через шахрайство в банку втрачається понад 1,7 трлн дол. Щоб цього не допустити, банки витрачають багато грошей на запобігання шахрайству. Однак вони не витрачають багато коштів на захист себе. Тому сучасні технології, якими сьогодні оснащені банки, недостатньо потужні. Однак великі дані та машинне навчання можуть допомогти модернізувати існуючу систему та зменшити шахрайство до рівня до найнижчого рівня.
Сучасні підходи до виявлення шахрайства мають такі обмеження:
У випадку сучасних методів запобігання шахрайству необхідне належне оновлення алгоритму відповідно до останніх випадків шахрайства. Однак часто ці моделі оновлюються щорічно, оскільки необхідні витрати та час такі великі. Також дуже складно отримати точний алгоритм і використовувати його. Отже, якщо алгоритм не оновлюється регулярно, шахрайство може залишитися непоміченим до тих пір, поки не буде впроваджено новіший алгоритм, який може бути розгорнутий місяцями або навіть роками пізніше.
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.
Як машинне навчання в Hadoop запобігає шахрайству?
Обробка великої кількості даних точно використовувалася як геркулесова задача, але з появою великих даних було створено кілька швидших і потужніших програм для обробки даних. Одне з найпотужніших із цих додатків - платформа Hadoop. Hadoop надзвичайно потужний завдяки своїй функції MapR, яка дозволяє йому легко обробляти великі обсяги даних у режимі реального часу, і при цьому дуже дешево.
Оскільки Hadoop може легко обробляти великі обсяги даних одночасно, вони можуть бути використані для обробки всіх старих записів транзакцій та підписів, а також зробити надзвичайно точну математичну модель. Ці реквізити також можна використовувати для витягу підписів, що дозволить банку перехоплювати операції з першим шахрайством. Однак питання, яке виникає зараз, полягає в тому, який інструмент можна використовувати для обробки даних і розробки досконалого алгоритму?
Інструменти для запобігання шахрайству в банку
Зі збільшенням кількості банківських шахрайств, хорошим застосуванням управління шахрайством є потреба години. Одним із таких інструментів є Skytree. Насправді Skytree - це спеціальна платформа машинного навчання, яка обіцяє забезпечити високу точність та продуктивність, навіть коли проблема обробляє великі записи банківських транзакцій. Він заснований на кластерах даних MapR типу Hadoop, що забезпечує обробку великих даних у режимі реального часу. Він також може використовувати велику різноманітність процедур машинного навчання, включаючи контрольовані та непідконтрольні методи. Через такі ефективні процедури машинного навчання Skytree здатний зупинити шахрайські транзакції за допомогою вдосконаленої моделі і навіть зупинити шахрайство вперше на основі своєї здатності перехоплювати підозрілі транзакції. Skytree може автоматично вибрати найкращу інформацію та використовувати її для створення високоточної моделі. Він також легко може аналізувати великі обсяги даних, тому легше оновити поточну модель з її допомогою.
Мінуси машинного навчання
Машинне навчання може бути дуже потужним рішенням для виявлення шахрайства, але це може бути і головним викликом. Поняття безпосередньо пов'язане з штучним інтелектом. Те, що наші машини приймуть рішення для нас, може спричинити моральні наслідки. Однак хвилюватися не потрібно, оскільки додаток працюватиме на нас і прийматиме найкращі рішення під наглядом працівника людини. Будьте впевнені, машинне навчання виробить розумніші методи запобігання шахрайству та допоможе запобігти втраті грошей у майбутньому.
Висновок
Найкраща програма управління шахрайством повинна бути потужною, швидкою та точною і повинна адаптуватися до різноманітних ситуацій. Щоб досягти цього, програма повинна мати змогу відображати дані про транзакції та підписи, зберігаючи базу даних оновленими за останніми видами шахрайства. Тільки платформа на базі Hadoop зможе це зробити, оскільки платформи на базі Hadoop - це надзвичайно швидкі програми машинного навчання, які можуть підтримувати багато різних алгоритмів машинного навчання.Поряд з цим, платформи на базі Hadoop дуже точні, тому вони можуть легко зупинити багато випадків шахрайства, оскільки вони можуть виявити шахрайство в режимі реального часу. Це означає, що якщо спеціалізована програма для машинного навчання є стороною банку, він може бути майже невразливим до шахрайства!