Sadržaj
- Prevara i banke
- Kako strojno učenje u Hadoopu može spriječiti prijevaru?
- Alati za sprečavanje bankovnih prijevara
- Slabosti strojnog učenja
- Zaključak
Izvor: Ajv123ajv / Dreamstime.com
Oduzeti:
Otkrivanje prijevara uvijek je bilo prioritet u bankarskoj industriji, ali uz dodatak modernih alata poput Hadoopa i strojnog učenja, može biti preciznije nego ikad.
Otkrivanje i sprečavanje prijevara pravi je bol za bankarsku industriju. Industrija troši milijune na tehnologije kako bi smanjila prevaru, no većina se trenutnih mehanizama temelji na statičkim povijesnim podacima. A oslanja se na podudaranje uzoraka i potpisa na temelju ovih povijesnih podataka, tako da je prijevarantske radnje koje je prvi put vrlo teško otkriti i mogu uzrokovati velike financijske gubitke. Jedino rješenje je implementacija mehanizma koji se temelji na povijesnim i u stvarnom vremenu. Tu se igraju Hadoop platforma i strojno učenje.
Prevara i banke
Banke su vrlo osjetljive na prijevare, jer je prijevara njihov glavni uzrok gubitka novca. Procjena pokazuje da se zbog prevare u banci svake godine izgubi više od 1,7 bilijuna dolara. Da bi to spriječile, banke troše mnogo novca na prevenciju prijevara. Međutim, ne troše mnogo na zaštitu sebe. Dakle, trenutne tehnologije kojima su banke danas opremljene nisu dovoljno moćne. Međutim, veliki podaci i strojno učenje mogu pomoći u prenamjeni postojećeg sustava i smanjenju prijevara na razine sve do najkraćeg.
Postojeći pristupi otkrivanju prijevara imaju sljedeća ograničenja:
U slučaju trenutačnih metoda sprečavanja prijevara, potrebno je pravilno ažuriranje algoritma prema najnovijim slučajevima prijevara. Međutim, često se ti modeli ažuriraju godišnje jer su potrebni trošak i vrijeme tako veliki. Također je vrlo teško izvući točan algoritam i koristiti ga. Dakle, ako se algoritam ne ažurira redovito, prijevara može proći neopaženo sve do primjene novijeg algoritma koji se može primijeniti mjesecima ili čak godinama kasnije.
Ne možete poboljšati svoje programiranje kad nikoga nije briga za kvalitetu softvera.
Kako strojno učenje u Hadoopu može spriječiti prijevaru?
Obrada velike količine podataka točno se koristila kao herkulovski zadatak, ali s pojavom velikih podataka stvoreno je nekoliko bržih i moćnijih aplikacija za obradu podataka. Jedna od najmoćnijih ovih aplikacija je Hadoop platforma. Hadoop je iznimno moćan zbog značajke MapR koja mu omogućuje lako obrađivanje velikih količina podataka u stvarnom vremenu, a vrlo jeftino u tome.
Kako Hadoop može lako obraditi velike količine podataka odjednom, on se može koristiti za obradu svih starijih zapisa transakcija i potpisa te za izradu izuzetno preciznog matematičkog modela. Ovi detalji transakcija mogu se koristiti i za izvlačenje potpisa, što će omogućiti banci presretanje transakcija s prvim prijevarama. Međutim, pitanje koje se postavlja sada je koji se alat može koristiti za obradu podataka i osmišljavanje savršenog algoritma?
Alati za sprečavanje bankovnih prijevara
Uz porast bankovnih prijevara, dobar sat aplikacije za upravljanje prevarama potreban je sat. Jedan od tih alata je Skytree. Skytree je zapravo posebna platforma za strojno učenje koja obećava visoku točnost i performanse, čak i kada je problem obrada velikih podataka o bankarskim transakcijama. Temelji se na Hadoopovim klasterima podataka MapR, što osigurava veliku obradu podataka u realnom vremenu. Također se može koristiti veliki broj postupaka strojnog učenja, uključujući nadzirane i nenadzirane metode. Zbog tako učinkovitih postupaka strojnog učenja, Skytree je u stanju zaustaviti lažne transakcije uz pomoć naprednog modela i čak zaustaviti prijevare prijevara na temelju svoje sposobnosti presretanja sumnjivih transakcija. Skytree može automatski odabrati najbolje informacije i koristiti ih za stvaranje vrlo točnog modela. Može se lako analizirati i velika količina podataka, pa je lakše ažurirati trenutni model uz njegovu pomoć.
Slabosti strojnog učenja
Strojno učenje može biti vrlo moćno rješenje za otkrivanje prevare, ali može biti i veliki izazov. Koncept je izravno povezan s umjetnom inteligencijom. Činjenica da će naši strojevi donositi odluke umjesto nas može stvoriti moralne posljedice. Međutim, nema potrebe za brigom, jer će aplikacija raditi za nas i donosit će najbolje odluke pod nadzorom ljudskog zaposlenika. Budite sigurni, strojno učenje će proizvesti pametnije tehnike sprečavanja prijevara i pomoći će u sprječavanju gubitka novca u budućnosti.
Zaključak
Najbolja aplikacija za upravljanje prijevarama mora biti snažna, brza i točna i mora se prilagoditi različitim situacijama. Da bi se to postiglo, aplikacija mora biti u mogućnosti da izvadi detalje i potpise transakcija, a da pri tome ažurira bazu podataka s najnovijim vrstama prijevara. Samo platforma koja se temelji na Hadoopu moći će to učiniti, jer su platforme temeljene na Hadoopu iznimno brze aplikacije za strojno učenje koje mogu podržati različite vrste algoritama strojnog učenja. Zajedno s tim, platforme temeljene na Hadoopu također su vrlo precizne, pa lako mogu spriječiti da se mnoge slučajeve prijevare događaju jer mogu otkriti prijevare u stvarnom vremenu. To znači da, ako je namjenska aplikacija za strojno učenje uz sebe, banka može biti gotovo neranjiva na prijevaru!