Obsah
- Podvody a banky
- Jak může strojové učení v Hadoop zabránit podvodům?
- Nástroje pro předcházení bankovním podvodům
- Nevýhody strojového učení
- Závěr
Zdroj: Ajv123ajv / Dreamstime.com
Odnést:
Detekce podvodů byla vždy v bankovním průmyslu prioritou, ale s přidáním moderních nástrojů, jako je Hadoop a strojové učení, může být přesnější než kdy jindy.
Detekce a prevence podvodů jsou pro bankovní průmysl skutečnou bolestí. Průmysl vynakládá miliony na technologie na snížení podvodů, ale většina současných mechanismů je založena na statických historických datech. A spoléhá se na párování vzorů a podpisů na základě těchto historických dat, takže první podvodné činy je velmi obtížné odhalit a mohou způsobit spoustu finančních ztrát. Jediným řešením je implementace mechanismu založeného na historických i reálných datech. Zde přichází do hry platforma Hadoop a strojové učení.
Podvody a banky
Banky jsou velmi citlivé na podvod, protože podvod je jejich hlavní příčinou ztráty peněz. Odhad naznačuje, že kvůli bankovním podvodům se každý rok ztratí více než 1,7 bilionu dolarů. Aby tomu předcházelo, vydávají banky hodně peněz na prevenci podvodů. Na ochranu sebe však moc neutrácejí. Proto současné technologie, kterými jsou banky dnes vybaveny, nejsou dostatečně silné. Velké údaje a strojové učení však mohou pomoci vylepšit současný systém a snížit podvody na úroveň všech dob.
Současné přístupy k odhalování podvodů mají následující omezení:
V případě současných metod prevence podvodů je nutná řádná aktualizace algoritmu podle nejnovějších případů podvodů. Tyto modely se však často aktualizují každoročně, protože potřebné náklady a čas jsou tak velké. Je také velmi obtížné odvodit přesný algoritmus a použít jej. Pokud tedy algoritmus není pravidelně aktualizován, podvod může zůstat bez povšimnutí až do implementace novějšího algoritmu, který může být nasazen o měsíce nebo dokonce roky později.
Nemůžete zlepšit své programovací schopnosti, když se nikdo nestará o kvalitu softwaru.
Jak může strojové učení v Hadoop zabránit podvodům?
Zpracování velkého množství dat přesně bývalo herkulovým úkolem, ale s příchodem velkých dat bylo vytvořeno několik rychlejších a výkonnějších aplikací pro zpracování dat. Jednou z nejsilnějších z těchto aplikací je platforma Hadoop. Hadoop je mimořádně výkonný díky své funkci MapR, která mu umožňuje snadno zpracovávat velké množství dat v reálném čase a velmi levně.
Protože Hadoop dokáže snadno zpracovat velké množství dat najednou, lze jej použít ke zpracování všech starších transakčních záznamů a podpisů a vytvoření velmi přesného matematického modelu. Tyto transakční údaje lze také použít k extrahování podpisů, které umožní bance zachytit první podvodné transakce. Nyní však vyvstává otázka, jaký nástroj lze použít ke zpracování dat a vytvoření dokonalého algoritmu?
Nástroje pro předcházení bankovním podvodům
S nárůstem bankovních podvodů je potřeba aplikace pro správu podvodů potřebnou hodinu. Jedním z těchto nástrojů je Skytree. Skytree je ve skutečnosti speciální platforma pro učení strojů, která slibuje vysokou přesnost a výkon, i když problémem je zpracování velkých datových záznamů o bankovních transakcích. Je založen na datových klastrech typu Hadoop MapR, který zajišťuje velké zpracování dat v reálném čase. Může také používat celou řadu postupů strojového učení, včetně metod pod dohledem a bez dozoru. Díky takovým efektivním postupům strojového učení je Skytree schopen zastavit podvodné transakce pomocí pokročilého modelu a dokonce zastavit první podvody na základě své schopnosti zachytit podezřelé transakce. Skytree může automaticky vybrat nejlepší informace a použít je k vytvoření vysoce přesného modelu. Může také snadno analyzovat velké množství dat, takže je snazší aktualizovat aktuální model pomocí jeho pomoci.
Nevýhody strojového učení
Strojové učení může být velmi účinným řešením pro odhalování podvodů, ale může to být také velká výzva. Koncept přímo souvisí s umělou inteligencí. Skutečnost, že naše stroje budou rozhodovat za nás, může vyvolat morální důsledky. Není však třeba se obávat, protože aplikace pro nás bude fungovat a při dohledu lidským zaměstnancem učiní nejlepší rozhodnutí. Ujišťujeme vás, že strojové učení povede k chytřejším technikám předcházení podvodům a pomůže zabránit ztrátě peněz v budoucnosti.
Závěr
Nejlepší aplikace pro správu podvodů musí být výkonná, rychlá a přesná a musí se přizpůsobit různým situacím. Aby toho bylo dosaženo, musí být aplikace schopna chrlit podrobnosti transakce a podpisy a zároveň udržovat databázi aktualizovanou o nejnovější typy podvodů. Dokáže to pouze platforma založená na Hadoopu, protože platformy založené na Hadoopu jsou extrémně rychlé aplikace strojového učení, které mohou podporovat mnoho různých druhů algoritmů strojového učení. Spolu s tím jsou platformy Hadoop také velmi přesné, takže mohou snadno zabránit mnoha případům podvodu, protože mohou odhalit podvod v reálném čase. To znamená, že pokud je vyhrazená aplikace pro strojové učení na straně banky, má tato banka sílu téměř nezranitelnou vůči podvodům!