Innehåll
- Bedrägeri och banker
- Hur kan maskininlärning i Hadoop förhindra bedrägeri?
- Verktyg för att förhindra bankbedrägeri
- Nackdelar med maskininlärning
- Slutsats
Källa: Ajv123ajv / Dreamstime.com
Hämtmat:
Bedrägeriupptäckt har alltid varit en prioritering inom bankbranschen, men med tillägg av moderna verktyg som Hadoop och maskininlärning kan det vara mer exakt än någonsin.
Bedrägeri upptäckt och förebyggande är en verklig smärta för bankindustrin. Branschen spenderar miljoner på teknik för att minska bedrägerier, men de flesta av de nuvarande mekanismerna är baserade på statiska historiska data. Och det förlitar sig på mönster- och signaturmatchning baserat på denna historiska data, så första gången bedrägliga handlingar är mycket svåra att upptäcka och kan orsaka mycket ekonomisk förlust. Den enda lösningen är att implementera en mekanism baserad på både historiska och realtidsdata. Det är här Hadoop-plattformen och maskininlärning spelar in.
Bedrägeri och banker
Banker är mycket sårbara för bedrägerier, eftersom bedrägeri är deras huvudsakliga orsak till förlust av pengar. En uppskattning antyder att mer än 1,7 biljoner dollar förloras varje år på grund av bankbedrägeri. För att förhindra detta spenderar bankerna mycket pengar på bedrägeriförebyggande. Men de spenderar inte mycket på att skydda sig själva. Därför är den nuvarande tekniken som bankerna idag är utrustad med inte tillräckligt kraftfull. Emellertid kan big data och maskininlärning hjälpa till att uppgradera det nuvarande systemet och minska bedrägerier till nivåer till ett lågt hela tiden.
De nuvarande metoderna för att upptäcka bedrägerier har följande begränsningar:
När det gäller nuvarande metoder för bedrägeribekämpning är korrekt uppdatering av en algoritm enligt de senaste fallen av bedrägeri nödvändig. Men dessa modeller uppdateras ofta varje år eftersom den kostnad och den tid som krävs är så stor. Det är också mycket svårt att härleda en exakt algoritm och använda den. Så om algoritmen inte uppdateras regelbundet, kan bedrägeri inte uppmärksammas tills implementeringen av den nyare algoritmen, som kan distribueras månader eller till och med år senare.
Du kan inte förbättra dina programmeringsfärdigheter när ingen bryr sig om mjukvarukvalitet.
Hur kan maskininlärning i Hadoop förhindra bedrägeri?
Att bearbeta stora mängder data noggrant som en herculean uppgift, men med tillkomsten av big data har flera snabbare och kraftfullare databehandlingsapplikationer skapats. En av de mest kraftfulla av dessa applikationer är Hadoop-plattformen. Hadoop är extremt kraftfull på grund av sin MapR-funktion, som gör att den enkelt kan behandla stora mängder data i realtid, och mycket billigt på det.
Eftersom Hadoop enkelt kan behandla stora mängder data på en gång, kan den användas för att bearbeta alla äldre transaktionsposter och signaturer och göra en extremt korrekt matematisk modell. Dessa transaktionsdetaljer kan också användas för att extrahera signaturer, vilket gör att banken kan avlyssna första gången bedrägeri-transaktioner. Men frågan som uppstår nu är vilket verktyg som kan användas för att bearbeta data och ta fram en perfekt algoritm?
Verktyg för att förhindra bankbedrägeri
Med ökningen av bankbedrägeri är en bra ansökan om bedrägeri timmens behov. Ett av dessa verktyg är Skytree. Skytree är faktiskt en speciell maskininlärningsplattform som lovar att erbjuda hög noggrannhet och prestanda, även när problemet behandlar stora banktransaktionsdata. Det är baserat på Hadoops datakluster av MapR-typ, vilket säkerställer stordatabehandling i realtid. Det kan också använda en stor mängd procedurer för maskininlärning, inklusive övervakade och övervakade metoder. På grund av sådana effektiva maskininlärningsförfaranden kan Skytree stoppa bedrägliga transaktioner med hjälp av en avancerad modell och till och med stoppa förstegångsbedrägerier på grund av dess förmåga att fånga misstänkta transaktioner. Skytree kan automatiskt välja den bästa informationen och använda den för att skapa en mycket exakt modell. Det kan enkelt analysera stora mängder data också, så det är lättare att uppdatera den aktuella modellen med sin hjälp.
Nackdelar med maskininlärning
Maskininlärning kan vara en mycket kraftfull lösning för upptäckt av bedrägerier, men det kan också vara en stor utmaning. Konceptet är direkt relaterat till artificiell intelligens. Det faktum att våra maskiner kommer att fatta beslut för oss kan ha moraliska konsekvenser. Det finns dock ingen anledning att oroa sig, eftersom applikationen kommer att fungera för oss och kommer att fatta de bästa besluten när den övervakas av en mänsklig anställd. Du kan vara säker på att maskininlärning kommer att producera smartare tekniker mot bedrägeribekämpning och hjälper till att förhindra förlust av pengar i framtiden.
Slutsats
Den bästa applikationen för bedrägerihantering måste vara kraftfull, snabb och korrekt och måste anpassa sig till olika situationer. För att uppnå detta måste applikationen kunna kasta ut transaktionsinformation och signaturer samtidigt som databasen är uppdaterad med de senaste bedrägerierna. Endast en plattform baserad på Hadoop kan göra detta, eftersom plattformar baserade på Hadoop är extremt snabba maskininlärningsapplikationer som kan stödja många olika typer av maskininlärningsalgoritmer. Tillsammans med detta är Hadoop-baserade plattformar också mycket exakta, så att de lätt kan hindra många fall av bedrägeri från att hända, eftersom de kan upptäcka bedrägerier i realtid. Detta innebär att om en dedikerad maskininlärningsapplikation är vid bankens sida så har den banken kraften att vara nästan oskadlig för bedrägeri!