Indhold
- Svig og banker
- Hvordan kan maskinlæring i Hadoop forhindre svig?
- Værktøjer til forebyggelse af banksvindel
- Ulemper ved maskinlæring
- Konklusion
Kilde: Ajv123ajv / Dreamstime.com
Tag væk:
Svigpåvisning har altid været en prioritet i bankbranchen, men med tilføjelsen af moderne værktøjer som Hadoop og maskinlæring kan det være mere nøjagtigt end nogensinde.
Opsporing og forebyggelse af svig er en reel smerte for banksektoren. Branchen bruger millioner på teknologier til at reducere svig, men de fleste af de nuværende mekanismer er baseret på statiske historiske data. Og det er afhængig af mønster- og signaturmatchning baseret på disse historiske data, så førstegangsvigelige handlinger er meget vanskelige at opdage og kan forårsage meget økonomisk tab. Den eneste løsning er at implementere en mekanisme baseret på både historiske og realtidsdata. Det er her Hadoop-platformen og maskinlæring kommer i spil.
Svig og banker
Banker er meget sårbare over for svig, da svig er deres hovedårsag til tab af penge. Et skøn antyder, at mere end $ 1,7 billioner tabes hvert år på grund af banksvindel. For at forhindre dette bruger bankerne en masse penge på forebyggelse af svig. De bruger dog ikke meget på at beskytte sig selv. Derfor er de nuværende teknologier, som banker i dag er udstyret med, ikke stærke nok. Imidlertid kan big data og maskinlæring hjælpe med til at genskabe det nuværende system og mindske svig til niveauer til en laveste tid.
De nuværende fremgangsmåder til afsløring af svig har følgende begrænsninger:
I tilfælde af aktuelle metoder til forebyggelse af svig er det nødvendigt med korrekt opdatering af en algoritme i henhold til de seneste tilfælde af svig. Imidlertid opdateres ofte disse modeller årligt, fordi de krævede omkostninger og tid er så store. Det er også meget vanskeligt at udlede en nøjagtig algoritme og bruge den. Så hvis algoritmen ikke opdateres regelmæssigt, kan svindel blive upåagtet opmærksomhed, indtil implementeringen af den nyere algoritme, som muligvis kan implementeres måneder eller endda år senere.
Du kan ikke forbedre dine programmeringsevner, når ingen er interesseret i softwarekvalitet.
Hvordan kan maskinlæring i Hadoop forhindre svig?
Behandling af store mængder data, der nøjagtigt bruges til at være en herculean opgave, men med fremkomsten af big data er der oprettet flere hurtigere og mere kraftfulde databehandlingsapplikationer. En af de mest kraftfulde af disse applikationer er Hadoop-platformen. Hadoop er ekstremt kraftfuld på grund af sin MapR-funktion, som gør det nemt at behandle store mængder data i realtid og meget billigt til det.
Da Hadoop nemt kan behandle store mængder data på en gang, kan de bruges til at behandle alle ældre transaktionsregistre og underskrifter og fremstille en ekstremt nøjagtig matematisk model. Disse transaktionsdetaljer kan også bruges til at udtrække underskrifter, som gør det muligt for banken at opfange førstegangssvindeltransaktioner. Imidlertid er spørgsmålet, der opstår nu, hvilket værktøj, der kan bruges til at behandle dataene og udvikle en perfekt algoritme?
Værktøjer til forebyggelse af banksvindel
Med stigningen i banksvindel er en god applikation af svig behovet for timen. Et af disse værktøjer er Skytree. Skytree er faktisk en speciel platform for maskinlæring, der lover at tilbyde høj nøjagtighed og ydeevne, selv når problemet behandler store banktransaktionsdataoptegnelser. Det er baseret på Hadoops data-klynger af MapR-type, som sikrer behandling af big data i realtid. Det kan også bruge en lang række procedurer for maskinlæring, herunder overvågede og uovervågede metoder. På grund af sådanne effektive procedurer for maskinlæring er Skytree i stand til at stoppe falske transaktioner ved hjælp af en avanceret model og endda stoppe førstegangssvindel på grundlag af dens evne til at opfange mistænkelige transaktioner. Skytree kan automatisk vælge de bedste oplysninger og bruge dem til at skabe en meget nøjagtig model. Det kan nemt analysere store mængder data også, så det er lettere at opdatere den aktuelle model med dens hjælp.
Ulemper ved maskinlæring
Maskinlæring kan være en meget kraftfuld løsning til detektion af svig, men det kan også være en stor udfordring. Konceptet er direkte relateret til kunstig intelligens. Det, at vores maskiner træffer beslutningerne for os, kan have moralske konsekvenser. Der er dog ingen grund til at bekymre sig, da applikationen fungerer for os og vil tage de bedste beslutninger, når de overvåges af en menneskelig medarbejder. Du kan være sikker på, at maskinlæring vil producere smartere teknikker til forebyggelse af svig og vil hjælpe med at forhindre tab af penge i fremtiden.
Konklusion
Den bedste ansøgning om bedragerihåndtering skal være kraftfuld, hurtig og nøjagtig og skal tilpasse sig til forskellige situationer. For at opnå dette skal applikationen være i stand til at churn transaktionsdetaljer og underskrifter, mens databasen opdateres med de nyeste svindeltyper. Kun en platform baseret på Hadoop kan gøre dette, da platforme baseret på Hadoop er ekstremt hurtige maskinlæringsapplikationer, der kan understøtte mange forskellige typer maskinlæringsalgoritmer. Sammen med dette er Hadoop-baserede platforme også meget nøjagtige, så de let kan stoppe mange tilfælde af svig i at ske, da de kan opdage svig i realtid. Dette betyder, at hvis en dedikeret applikation til maskinindlæring er ved bankens side, har denne bank magten til at være næsten uhelbredelig for svig!