Content
- Frau i bancs
- Com es pot evitar l'aprenentatge automàtic a Hadoop per evitar el frau?
- Eines per prevenir el frau bancari
- Cons de l'aprenentatge automàtic
- Conclusió
Font: Ajv123ajv / Dreamstime.com
Emportar:
La detecció del frau sempre ha estat una prioritat en la indústria bancària, però amb l’afegit d’eines modernes com l’Hadoop i l’aprenentatge automàtic, pot ser més precisa que mai.
La detecció i la prevenció de fraus és un veritable dolor per a la indústria bancària. La indústria gasta milions en tecnologies per reduir el frau, però la majoria dels mecanismes actuals es basen en dades històriques estàtiques. I es basa en la concordança de patrons i signatures basada en aquestes dades històriques, de manera que els actes fraudulents per primera vegada són molt difícils de detectar i poden causar moltes pèrdues financeres. L’única solució és implementar un mecanisme basat tant en dades històriques com en temps real. Aquí és on entren en joc la plataforma Hadoop i l'aprenentatge automàtic.
Frau i bancs
Els bancs són molt vulnerables al frau, ja que el frau és la seva principal causa de pèrdua de diners. Una estimació suggereix que cada any es perden més d’1,7 bilions de dòlars a causa d’un frau bancari. Per evitar-ho, els bancs gasten molts diners en la prevenció del frau. Tanmateix, no gasten gaire a protegir-se. Per tant, les tecnologies actuals amb les quals estan equipats els bancs no són prou potents. No obstant això, les dades grans i l'aprenentatge automàtic poden ajudar a renovar el sistema actual i reduir el frau a nivells màxims.
Els enfocaments actuals de detecció de fraus tenen les limitacions següents:
En el cas dels mètodes de prevenció de fraus actuals, cal actualitzar correctament un algorisme segons els casos més recents de frau. Tot i això, sovint aquests models s’actualitzen anualment perquè el cost i el temps requerits són tan grans. També és molt difícil derivar un algoritme precís i utilitzar-lo. De manera que, si l'algorisme no s'actualitza regularment, el frau pot passar desapercebut fins a la implementació del nou algorisme, que es pot desplegar mesos o fins i tot anys després.
No podeu millorar les vostres habilitats de programació quan ningú es preocupa per la qualitat del programari.
Com es pot evitar l'aprenentatge automàtic a Hadoop per evitar el frau?
El processament de grans quantitats de dades solia ser una tasca hercúlia, però amb l’arribada de dades grans s’han creat diverses aplicacions de processament de dades més ràpides i potents. Una de les més potents d’aquestes aplicacions és la plataforma Hadoop. Hadoop és extremadament potent gràcies a la seva funció MapR, que li permet processar fàcilment grans quantitats de dades en temps real, i molt barat.
Com que Hadoop pot processar fàcilment grans quantitats de dades alhora, es pot utilitzar per processar tots els registres i signatures de transaccions més antigues i fer un model matemàtic extremadament precís. Aquests detalls de les transaccions també es poden utilitzar per extreure signatures, cosa que permetrà al banc interceptar transaccions de frau per primera vegada. Tanmateix, la pregunta que sorgeix ara és quina eina es pot utilitzar per processar les dades i idear un algorisme perfecte?
Eines per prevenir el frau bancari
Amb l’augment del frau bancari, una bona aplicació de gestió del frau és la necessitat de l’hora. Una d’aquestes eines és Skytree. Skytree és en realitat una plataforma especial d'aprenentatge de màquines que promet oferir una gran precisió i rendiment, fins i tot quan el problema processa registres de dades de transaccions bancàries grans. Es basa en els clústers de dades MapR tipus Hadoop, que garanteixen el processament de grans dades en temps real. També pot utilitzar una gran varietat de procediments d’aprenentatge automàtic, inclosos mètodes supervisats i no supervisats. A causa d’aquests procediments d’aprenentatge automàtic eficaços, Skytree és capaç d’aturar transaccions fraudulentes amb l’ajut d’un model avançat i, fins i tot, d’aturar fraus per primera vegada a causa de la seva capacitat d’intercepció de transaccions sospitoses. Skytree pot seleccionar automàticament la millor informació i utilitzar-la per crear un model altament precís. També pot analitzar fàcilment grans quantitats de dades, de manera que és més fàcil actualitzar el model actual amb la seva ajuda.
Cons de l'aprenentatge automàtic
L’aprenentatge automàtic pot ser una solució molt potent per a la detecció de fraus, però també pot ser un repte important. El concepte està directament relacionat amb la intel·ligència artificial. El fet que les nostres màquines prenguin les decisions per nosaltres pot comportar implicacions morals. Tot i això, no cal preocupar-se, ja que l’aplicació funcionarà per a nosaltres i prendrà les millors decisions quan sigui supervisada per un empleat humà. Estigueu segurs, l’aprenentatge automàtic produirà tècniques més eficaces de prevenció del frau i ajudarà a prevenir la pèrdua de diners en el futur.
Conclusió
La millor aplicació de gestió de fraus ha de ser potent, ràpida i precisa i s’ha d’adaptar a diverses situacions. Per aconseguir-ho, l’aplicació ha de ser capaç d’obtenir detalls de transacció i signatures, mantenint actualitzada la base de dades amb els tipus de frau més nous. Només una plataforma basada en Hadoop serà capaç de fer-ho, ja que les plataformes basades en Hadoop són aplicacions d’aprenentatge automàtic extremadament ràpides que poden suportar molts tipus diferents d’algorismes d’aprenentatge automàtic. Juntament amb això, també són molt precises les plataformes basades en Hadoop, de manera que poden impedir que es produeixin molts casos de frau, ja que poden detectar fraus en temps real. Això vol dir que si una aplicació dedicada a l'aprenentatge automàtic és del costat del banc, aquest banc té el poder de ser gairebé invulnerable al frau.