Tartalom
- Csalások és bankok
- Hogyan akadályozhatja meg a csalás a gépi tanulást a Hadoopban?
- Eszközök a bankcsalás megelőzéséhez
- Hátrányok a gépi tanulás
- Következtetés
Forrás: Ajv123ajv / Dreamstime.com
Elvitel:
A csalás észlelése mindig is prioritás volt a bankiparban, de olyan modern eszközök, mint a Hadoop és a gépi tanulás hozzáadásával pontosabb lehet, mint valaha.
A csalások felderítése és megelőzése valódi fájdalmat jelent a bankszektor számára. Az iparág milliókat költ a technológiákra a csalás csökkentése érdekében, de a jelenlegi mechanizmusok nagy része statikus történelmi adatokra épül. Ez a történelmi adatok alapján a minták és az aláírások illesztésén alapszik, így az első alkalommal elkövetett csalást nagyon nehéz felismerni, és sok pénzügyi veszteséget okozhat. Az egyetlen megoldás egy történelmi és valós idejű adatokon alapuló mechanizmus megvalósítása. Itt áll a Hadoop platform és a gépi tanulás.
Csalások és bankok
A bankok nagyon érzékenyek a csalásokra, mivel a csalás a pénzvesztés fő oka. Becslések szerint évente több mint 1,7 trillió dollárt veszítenek a bankcsalások miatt. Ennek megelőzése érdekében a bankok sok pénzt költenek a csalások megelőzésére. Azonban nem költenek sokat saját maguk védelmére. Ezért a jelenlegi technológiák, amelyekkel a bankok ma fel vannak szerelve, nem elég hatékonyak. A nagy adatok és a gépi tanulás azonban hozzájárulhatnak a jelenlegi rendszer felújításához és a csalások mindenkori szintre csökkentéséhez.
A csalások felderítésének jelenlegi megközelítései a következő korlátozásokkal rendelkeznek:
A jelenlegi csalásmegelőzési módszerek esetében az algoritmus megfelelő frissítésére van szükség a legfrissebb csalási esetek szerint. Ezeket a modelleket azonban gyakran évente frissítik, mert a költségek és az igényelt idő ilyen nagy. Ezenkívül nagyon nehéz pontos algoritmust levezetni és használni. Tehát, ha az algoritmust nem frissítik rendszeresen, akkor a csalás észrevétlenül maradhat az újabb algoritmus megvalósításáig, amely hónapokig vagy akár évekkel később is telepíthető.
Nem javíthatja a programozási képességeit, ha senki sem törődik a szoftver minőségével.
Hogyan akadályozhatja meg a csalás a gépi tanulást a Hadoopban?
A nagy mennyiségű adat feldolgozása pontosan egy herkuláris feladat volt, de a nagy adatok megjelenésével több gyorsabb és hatékonyabb adatfeldolgozó alkalmazás jött létre. Ezen alkalmazások közül az egyik legerősebb a Hadoop platform. A Hadoop rendkívül nagy teljesítményű MapR funkciója miatt, amely lehetővé teszi nagy mennyiségű adat valós időben történő feldolgozását és nagyon olcsón.
Mivel a Hadoop egyszerre nagy mennyiségű adatot képes feldolgozni, felhasználható az összes régebbi tranzakciós rekord és aláírás feldolgozására, valamint egy rendkívül pontos matematikai modell elkészítésére. Ezek a tranzakció részletei felhasználhatók az aláírások kivonására is, amelyek lehetővé teszik a bank számára, hogy elfogja az első csalási tranzakciókat. A most felmerülő kérdés azonban az, hogy milyen eszköz használható az adatok feldolgozására és a tökéletes algoritmus kidolgozására?
Eszközök a bankcsalás megelőzéséhez
A bankcsalások számának növekedésével egy jó csaláskezelő alkalmazás igényli az órát. Ezen eszközök egyike a Skytree. A Skytree valójában egy speciális gépi tanulási platform, amely nagy pontosságot és teljesítményt ígér még akkor is, ha a probléma nagy banki tranzakciós adatrekordok feldolgozása. A Hadoop MapR típusú adatfürtjein alapul, amely valós időben nagy adatfeldolgozást biztosít. Számos gépi tanulási eljárást is alkalmazhat, ideértve a felügyelt és felügyelet nélküli módszereket is. Az ilyen hatékony gépi tanulási eljárások miatt a Skytree képes fejlett modell segítségével megállítani a csaló tranzakciókat, és még az első alkalommal elkövetett csalásokat is megakadályozhatja annak alapján, hogy képes megfogni a gyanús tranzakciókat. A Skytree automatikusan kiválasztja a legjobb információkat és felhasználhatja egy nagyon pontos modell létrehozására. Könnyen képes elemezni a nagy mennyiségű adatot, így könnyebb frissíteni a jelenlegi modellt annak segítségével.
Hátrányok a gépi tanulás
A gépi tanulás nagyon hatékony megoldás lehet a csalások felderítésében, de ez szintén komoly kihívás lehet. A koncepció közvetlenül kapcsolódik a mesterséges intelligenciához. Az a tény, hogy gépeink döntnek értünk, erkölcsi következményekkel járhat. Ugyanakkor nem kell aggódnia, mivel az alkalmazás nekünk fog működni, és akkor hozza meg a legjobb döntéseket, ha egy emberi alkalmazott felügyelete alatt áll. Biztos lehet benne, hogy a gépi tanulás okosabb csalás-megelőzési technikákat fog előállítani, és segít megelőzni a pénzvesztést a jövőben.
Következtetés
A legjobb csaláskezelő alkalmazásnak hatékonynak, gyorsnak és pontosnak kell lennie, és alkalmazkodnia kell a különféle helyzetekhez. Ennek elérése érdekében az alkalmazásnak képesnek kell lennie a tranzakció részleteinek és aláírásainak cserélésére, miközben az adatbázist a legújabb csalástípusokkal frissíti. Csak a Hadoop alapú platform képes erre, mivel a Hadoop alapú platformok rendkívül gyors gépi tanulási alkalmazások, amelyek sokféle gépi tanulási algoritmust támogathatnak. Emellett a Hadoop-alapú platformok is nagyon pontosak, így könnyen meg tudják akadályozni sok csalás előfordulását, mivel valós időben észlelhetik a csalást. Ez azt jelenti, hogy ha egy dedikált gépi tanulási alkalmazás a bank mellett áll, akkor a banknak lehetősége van szinte sebezhetetlen csalásra!