Машинно обучение и предотвратяване на измами

Още в началото на Millennium компютърният софтуер е бил използван за откриване на измами. Въпреки това, един смел нов свят идва във финансовата търговия. Нарича се изкуствен интелект или машинно обучение и софтуерът ще революционизира начина, по който банковите институции откриват и се справят с измамите.

Всеки знае, че измамите са сериозен проблем в банковите и финансовите услуги. Така е от много време. Въпреки това, днес усилията на банките и други финансови институции за идентифициране и предотвратяване на измами вече зависят от централизиран метод на регулации, известен като база данни за борба с изпирането на пари (AML).

AML идентифицира лица, които участват във финансови транзакции, които са в списъци със санкции, лица или фирми, които са обозначени като престъпници или хора с висок риск.

Как работи AML

Така че нека предположим, че нацията на Куба е в списъците със санкции и актьорът Куба Гудинг младши иска да отвори разплащателна сметка в банка. Веднага, поради неговото име, новият акаунт ще бъде маркиран като измамнически.

Както можете да видите, откриването на истинска измама е много сложна и отнемаща време задача и може да доведе до фалшиви положителни резултати, което причинява много проблеми за фалшиво идентифицираното лице, както и за финансовата институция, извършила фалшивата идентификация.

Тук идва мястото на машинното обучение или изкуствения интелект. Машинното обучение може да предотврати тази злощастна фалшиво положителна идентификация и банките и други финансови институции спестяват стотици милиони долари в работата, необходима за отстраняване на проблема, както и произтичащите от това глоби.

Как машинното обучение може да предотврати фалшиви положителни резултати

Проблемът за банките и др финансова институция е, че измамните транзакции имат повече атрибути от легитимните транзакции. Машинното обучение позволява на софтуера на компютъра да създава алгоритми, базирани на исторически данни за транзакции, както и информация от автентични транзакции на клиенти. След това алгоритмите откриват модели и тенденции, които са твърде сложни за откриване на човешки анализатор на измами или някакъв друг вид автоматизирана техника.

Използват се четири различни модела, които подпомагат когнитивната автоматизация за създаване на подходящия алгоритъм за конкретна задача. Например:

  1. Логистична регресия е статистически модел, който разглежда добрите транзакции на търговец на дребно и ги сравнява с неговите сторнирани плащания. Резултатът е създаването на алгоритъм, който може да прогнозира дали една нова транзакция е вероятно да стане връщане на плащане.
  2. Дърво на решенията е модел, който използва правила за извършване на класификации.
  3. Случайна гора е модел, който използва множество дървета за решения. Той предотвратява грешки, които могат да възникнат, ако се използва само едно дърво на решенията.
  4. Невронна мрежа е модел, който се опитва да симулира как човешкият мозък се учи и как вижда модели.

Защо машинното обучение е най-добрият начин за управление на измамите

Анализирането на големи масиви от данни се превърна в често срещан начин за откриване на измами. Софтуерът, който използва машинно обучение, е единственият метод за адекватен анализ на множеството данни. Способността да се анализират толкова много данни, да се виждат дълбоко в тях и да се правят конкретни прогнози за големи обеми транзакции е причината машинното обучение да е основен метод за откриване и предотвратяване на измами.

Процесът води до по-бързи определяния, позволява по-ефективен подход при използване на по-големи набори от данни и предоставя алгоритми за извършване на цялата работа.

Empfohlene Artikel

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert