Нет ничего более страшного, чем несбалансированные данные, особенно когда речь идет о различных платежных каналах, таких как кредитные и дебетовые карты в банках и других финансовых организациях. В связи с широким распространением различных платежных средств предприятиям сложно аутентифицировать транзакции. Но машинное обучение стало жизнеспособным решением для выявления мошенников.
Машинное обучение может также упоминаться, как способность машин изучать данные с помощью человеческого интеллекта. Согласно последнему отчету Gartner, к 2022 году более половины данных и аналитических задач будут выполняться машинами.
Если предприятие может предсказать, какие транзакции могут привести к мошенническим атакам, оно может значительно снизить затраты и принять важные решения. При отправке конфиденциальных данных сторонним организациям важно, чтобы данные не использовались не по назначению для мошеннических действий. Это можно сделать следующим образом:
Использование моделей машинного обучения
Рассмотрим оценку, полученную из ряда алгоритмов, которая представляет собой комбинацию всех возможных функций. Этот набор алгоритмов можно назвать моделью машинного обучения. Эта модель машинного обучения постоянно запрашивает эти алгоритмы, чтобы получить точную оценку, которую можно использовать для прогнозирования мошенничества.
Модели машинного обучения можно сравнить с аналитиками данных, которые выполняют многочисленные запросы к большим объемам данных и пытаются найти лучшее из полученных результатов. Машинное обучение делает весь процесс быстрым и точным.
Оценка мошенничества для обнаружения мошенничества.
Существует большое количество данных. Машины обучаются с использованием этих наборов данных, которые предварительно помечены как мошенничество. Эти ярлыки основаны на более ранних записях подтвержденных мошеннических действий.
Затем машины обучаются с использованием этого маркированного набора данных. Эти наборы данных теперь называются обучающими наборами. С помощью именованной метки машина обучается определять, может ли новая транзакция или конкретный клиент быть мошенником, на основании оценки от 0 до 100, что является вероятностью.
Этот показатель повышает способность бизнеса обеспечить значительное снижение числа случаев мошенничества, предоставляя точные прогнозы.
Может ли машинное обучение на самом деле предсказать и предотвратить мошенников?
Разработка, а также возможность применения алгоритмов, основанных на наборах данных из прошлого, позволяет анализировать частые шаблоны в этих наборах данных. Эти шаблоны данных с помощью алгоритма преподаются машинам, и эти машины значительно сокращают человеческие усилия.
Эти алгоритмы помогают компаниям повысить прогнозный анализ. Прогнозный анализ важен для сокращения объема данных с использованием методов статистического моделирования, которые помогают в прогнозировании будущих результатов на основе прошлых моделей данных. На самом деле, среди многих предприятий 75% из них считают рост своим основным источником стоимости, тогда как 60% других считают, что ключом к получению стоимости является не что иное, как прогнозная аналитика.
Алгоритмы машинного обучения используются не только в прогнозной аналитике, но и в распознавании изображений, обнаружении спама и т. д.
Как обнаруживаются и предотвращаются мошеннические схемы с помощью машинного обучения?
Наборы данных изначально собираются и разбиваются на части. Модель машинного обучения обучается наборам для прогнозирования мошенничества с данными.
Ниже приведены шаги, в которых машинное обучение реализует и выполняет обнаружение мошенничества:
- Разделение данных. Данные разбиваются на три этапа: обучение, тестирование наборов данных и, наконец, перекрестная проверка результатов прогнозирования.
- Получение результатов. Для получения таких наборов данных сначала необходимо предоставить обучающие наборы машине, которая включает входные значения, связанные с соответствующими выходными значениями. Это помогает в прогнозировании и обнаружении мошенничества.
- Прогнозирование аномалий. На основе входных и выходных данных прогнозы определяются путем анализа аномалий или случаев мошенничества в наборах данных. Для этого используются строительные модели. Это может быть сделано многими методами, такими как использование деревьев решений, логистической регрессии, нейронных сетей и т.д.
- Благодаря этим методикам нейронные сети быстро обрабатывают результаты, анализируя наборы данных и помогая принимать решения в режиме реального времени. Это достигается путем наблюдения регулярных схем мошенничества в более ранних случаях наборов данных, переданных ему для обучения.
В двух словах, машинное обучение оказывается правильной технологией для обнаружения и предотвращения мошенников от злонамеренных действий. Если банки начнут использовать системы машинного обучения, это позволит им анализировать неструктурированные данные и предотвратить мошеннические действия.
