Obsah
- Podvody a banky
- Ako môže strojové učenie v Hadoop zabrániť podvodom?
- Nástroje na predchádzanie bankovým podvodom
- Nevýhody strojového učenia
- záver
Zdroj: Ajv123ajv / Dreamstime.com
Zobrať:
Detekcia podvodov bola vždy prioritou v bankovom priemysle, ale s pridaním moderných nástrojov, ako je Hadoop a strojové učenie, môže byť presnejšia ako kedykoľvek predtým.
Detekcia a prevencia podvodov sú pre bankový priemysel skutočnou bolesťou. Priemysel investuje milióny do technológií na zníženie podvodov, ale väčšina súčasných mechanizmov je založená na statických historických údajoch. A spolieha sa na porovnávanie vzorov a podpisov na základe týchto historických údajov, takže prvotné podvodné činy sa dajú veľmi ťažko odhaliť a môžu spôsobiť veľa finančných strát. Jediným riešením je implementácia mechanizmu založeného na historických aj real-time dátach. Tu prichádza do úvahy platforma Hadoop a strojové učenie.
Podvody a banky
Banky sú veľmi citlivé na podvod, pretože podvod je ich hlavnou príčinou straty peňazí. Odhad naznačuje, že v dôsledku bankových podvodov sa každoročne stráca viac ako 1,7 bilióna dolárov. Aby sa tomu zabránilo, banky minú veľa peňazí na predchádzanie podvodom. Netrávia však veľa prostriedkov na svoju ochranu. Preto súčasné technológie, ktorými sú banky dnes vybavené, nie sú dostatočne silné. Avšak veľké dáta a strojové učenie môžu pomôcť vylepšiť súčasný systém a znížiť podvody na úroveň všetkých čias.
Súčasné prístupy k zisťovaniu podvodov majú tieto obmedzenia:
V prípade súčasných metód predchádzania podvodom je potrebná riadna aktualizácia algoritmu podľa najnovších prípadov podvodu. Tieto modely sa však často aktualizujú každý rok, pretože požadované náklady a čas sú také veľké. Je tiež veľmi ťažké odvodiť presný algoritmus a použiť ho. Ak teda algoritmus nie je pravidelne aktualizovaný, podvod môže zostať bez povšimnutia až do zavedenia novšieho algoritmu, ktorý môže byť nasadený o niekoľko mesiacov alebo dokonca rokov neskôr.
Svoje programovacie schopnosti si nemôžete vylepšiť, keď sa nikto nestará o kvalitu softvéru.
Ako môže strojové učenie v Hadoop zabrániť podvodom?
Presné spracovanie veľkého množstva údajov bolo kedysi bylinkárskou úlohou, ale s príchodom veľkých údajov bolo vytvorených niekoľko rýchlejších a výkonnejších aplikácií na spracovanie údajov. Jednou z najsilnejších z týchto aplikácií je platforma Hadoop. Hadoop je mimoriadne výkonný vďaka svojej funkcii MapR, ktorá mu umožňuje ľahko spracovať veľké množstvo údajov v reálnom čase, a to veľmi lacno.
Pretože Hadoop dokáže ľahko spracovať veľké množstvo údajov naraz, môže sa použiť na spracovanie všetkých starších záznamov o transakciách a podpisov a vytvorenie veľmi presného matematického modelu. Tieto údaje o transakciách sa môžu použiť aj na extrahovanie podpisov, ktoré banke umožnia zachytiť prvotné podvody. Teraz však vyvstáva otázka, aký nástroj možno použiť na spracovanie údajov a navrhnutie dokonalého algoritmu?
Nástroje na predchádzanie bankovým podvodom
So zvyšujúcim sa počtom bankových podvodov je potrebná správna aplikácia na správu podvodov. Jedným z týchto nástrojov je Skytree. Skytree je vlastne špeciálna platforma strojového učenia, ktorá sľubuje vysokú presnosť a výkon, aj keď problémom je spracovanie veľkých záznamov o bankových transakciách. Je založený na dátových zoskupeniach Hadoop typu MapR, ktoré zaisťujú veľké spracovanie údajov v reálnom čase. Môže tiež používať veľké množstvo postupov strojového učenia, vrátane metód pod dohľadom a bez dozoru. Vďaka takým efektívnym postupom strojového učenia je spoločnosť Skytree schopná zastaviť podvodné transakcie pomocou pokročilého modelu a dokonca zastaviť prvé podvody na základe svojej schopnosti zachytávať podozrivé transakcie. Skytree dokáže automaticky vybrať najlepšie informácie a použiť ich na vytvorenie vysoko presného modelu. Môže tiež ľahko analyzovať veľké množstvo údajov, takže je ľahšie aktualizovať súčasný model pomocou jeho pomoci.
Nevýhody strojového učenia
Strojové učenie môže byť veľmi účinným riešením na zisťovanie podvodov, môže to však byť aj veľká výzva. Koncept priamo súvisí s umelou inteligenciou. Skutočnosť, že naše stroje rozhodnú za nás, môže mať morálne dôsledky. Nemusíte sa však obávať, pretože aplikácia pre nás bude fungovať a pri dohľade nad ľudským zamestnancom bude robiť najlepšie rozhodnutia. Uisťujeme vás, že strojové učenie vytvorí inteligentnejšie techniky predchádzania podvodom a v budúcnosti pomôže predchádzať strate peňazí.
záver
Najlepšie aplikácie na správu podvodov musia byť výkonné, rýchle a presné a musia sa prispôsobiť rôznym situáciám. Aby sa to dosiahlo, musí byť aplikácia schopná vymieňať podrobnosti o transakciách a podpisy a zároveň udržiavať databázu aktualizovanú o najnovšie typy podvodov. Dokáže to len platforma založená na Hadoop, pretože platformy založené na Hadoop sú extrémne rýchle aplikácie strojového učenia, ktoré môžu podporovať mnoho rôznych druhov algoritmov strojového učenia. Spolu s tým sú platformy Hadoop tiež veľmi presné, takže môžu ľahko zabrániť mnohým prípadom podvodu, pretože môžu odhaliť podvod v reálnom čase. To znamená, že ak je vyhradená aplikácia strojového učenia na strane banky, táto banka má takmer takmer nezraniteľnú možnosť podvodu!