Содержание
- Мошенничество и банки
- Как машинное обучение в Hadoop предотвращает мошенничество?
- Инструменты для предотвращения банковского мошенничества
- Минусы машинного обучения
- Заключение
Источник: Ajv123ajv / Dreamstime.com
вынос:
Обнаружение мошенничества всегда было приоритетом в банковской индустрии, но с добавлением современных инструментов, таких как Hadoop и машинное обучение, оно может быть более точным, чем когда-либо.
Обнаружение и предотвращение мошенничества - реальная боль для банковской индустрии. Промышленность тратит миллионы на технологии, направленные на снижение уровня мошенничества, но большинство существующих механизмов основано на статических исторических данных. И он опирается на сопоставление шаблонов и подписей на основе этих исторических данных, поэтому мошеннические действия, совершаемые впервые, очень трудно обнаружить и могут привести к значительным финансовым потерям. Единственное решение заключается в реализации механизма, основанного как на исторических данных, так и на данных в реальном времени. Здесь вступают в игру платформа Hadoop и машинное обучение.
Мошенничество и банки
Банки очень уязвимы для мошенничества, так как мошенничество является их основной причиной потери денег. По оценкам, из-за банковского мошенничества каждый год теряется более 1,7 триллиона долларов. Чтобы предотвратить это, банки тратят много денег на предотвращение мошенничества. Тем не менее, они не тратят много на защиту себя. Поэтому современные технологии, которыми сегодня оснащены банки, недостаточно мощны. Тем не менее, большие данные и машинное обучение могут помочь обновить существующую систему и снизить уровень мошенничества до минимального уровня.
Современные подходы к обнаружению мошенничества имеют следующие ограничения:
В случае существующих методов предотвращения мошенничества необходимо надлежащее обновление алгоритма в соответствии с самыми последними случаями мошенничества. Тем не менее, часто эти модели обновляются ежегодно, потому что затраты и время, которые требуются, очень велики. Также очень сложно получить точный алгоритм и использовать его. Таким образом, если алгоритм не обновляется регулярно, мошенничество может остаться незамеченным до реализации более нового алгоритма, который может быть развернут через несколько месяцев или даже лет.
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Как машинное обучение в Hadoop предотвращает мошенничество?
Обработка больших объемов данных точно была непростой задачей, но с появлением больших данных было создано несколько более быстрых и мощных приложений для обработки данных. Одним из наиболее мощных из этих приложений является платформа Hadoop. Hadoop чрезвычайно мощен благодаря своей функции MapR, которая позволяет легко обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени и при этом очень дешево.
Поскольку Hadoop может легко обрабатывать большие объемы данных одновременно, его можно использовать для обработки всех старых записей транзакций и подписей, а также для создания чрезвычайно точной математической модели. Эти детали транзакции могут также использоваться для извлечения подписей, что позволит банку перехватывать мошеннические транзакции в первый раз. Однако возникает вопрос: какой инструмент можно использовать для обработки данных и разработки идеального алгоритма?
Инструменты для предотвращения банковского мошенничества
С ростом мошенничества в банке, нужное время - хорошее приложение для борьбы с мошенничеством. Одним из таких инструментов является Skytree. Skytree на самом деле является специальной платформой машинного обучения, которая обещает обеспечить высокую точность и производительность, даже когда проблема заключается в обработке больших данных банковских транзакций. Он основан на кластерах данных типа MapR Hadoop, которые обеспечивают обработку больших данных в режиме реального времени. Он также может использовать большое разнообразие процедур машинного обучения, в том числе контролируемых и неконтролируемых методов. Благодаря таким эффективным процедурам машинного обучения Skytree может останавливать мошеннические транзакции с помощью продвинутой модели и даже останавливать мошеннические операции в первый раз на основе своей способности перехватывать подозрительные транзакции. Skytree может автоматически выбирать лучшую информацию и использовать ее для создания высокоточной модели. Он также может легко анализировать большие объемы данных, поэтому с его помощью проще обновлять текущую модель.
Минусы машинного обучения
Машинное обучение может быть очень мощным решением для обнаружения мошенничества, но оно также может быть серьезной проблемой. Концепция напрямую связана с искусственным интеллектом. Тот факт, что наши машины будут принимать решения за нас, может вызвать моральные последствия. Однако не нужно беспокоиться, так как приложение будет работать для нас и будет принимать лучшие решения под наблюдением сотрудника-человека. Будьте уверены, машинное обучение даст более разумные методы предотвращения мошенничества и поможет предотвратить потерю денег в будущем.
Заключение
Лучшее приложение для борьбы с мошенничеством должно быть мощным, быстрым и точным и должно адаптироваться к различным ситуациям. Для достижения этого приложение должно иметь возможность собирать данные о транзакциях и подписи, сохраняя при этом базу данных обновленной с использованием новейших типов мошенничества. Это может сделать только платформа на основе Hadoop, поскольку платформы на основе Hadoop являются чрезвычайно быстрыми приложениями для машинного обучения, которые могут поддерживать различные алгоритмы машинного обучения. Наряду с этим, платформы на основе Hadoop также очень точны, поэтому они могут легко предотвратить многие случаи мошенничества, поскольку они могут обнаружить мошенничество в режиме реального времени. Это означает, что если на стороне банка находится специальное приложение для машинного обучения, этот банк может оказаться почти неуязвимым для мошенничества!