Inhalt
- Betrug und Banken
- Wie kann maschinelles Lernen in Hadoop Betrug vorbeugen?
- Tools zur Verhinderung von Bankbetrug
- Nachteile des maschinellen Lernens
- Fazit
Quelle: Ajv123ajv / Dreamstime.com
Wegbringen:
Betrugserkennung war schon immer eine Priorität in der Bankenbranche, aber mit modernen Tools wie Hadoop und maschinellem Lernen kann sie präziser als je zuvor sein.
Die Aufdeckung und Prävention von Betrug ist ein echtes Problem für die Bankenbranche. Die Branche gibt Millionen für Technologien zur Betrugsbekämpfung aus, aber die meisten aktuellen Mechanismen basieren auf statischen historischen Daten. Und es basiert auf dem Muster- und Signaturabgleich auf der Grundlage dieser historischen Daten, sodass betrügerische Handlungen beim ersten Mal sehr schwer zu erkennen sind und erhebliche finanzielle Verluste verursachen können. Die einzige Lösung besteht darin, einen Mechanismus zu implementieren, der sowohl auf historischen Daten als auch auf Echtzeitdaten basiert. Hier kommen die Hadoop-Plattform und das maschinelle Lernen ins Spiel.
Betrug und Banken
Banken sind sehr anfällig für Betrug, da Betrug die Hauptursache für Geldverluste ist. Schätzungen zufolge gehen jedes Jahr mehr als 1,7 Billionen US-Dollar aufgrund von Bankbetrug verloren. Um dies zu verhindern, geben Banken viel Geld für Betrugsprävention aus. Sie geben jedoch nicht viel aus, um sich selbst zu schützen. Daher sind die aktuellen Technologien, mit denen Banken heute ausgestattet sind, nicht leistungsfähig genug. Big Data und maschinelles Lernen können jedoch dazu beitragen, das derzeitige System auf den neuesten Stand zu bringen und Betrug auf ein Allzeittief zu reduzieren.
Gegenwärtige Ansätze zur Aufdeckung von Betrug weisen die folgenden Einschränkungen auf:
Im Falle der gegenwärtigen Betrugspräventionsmethoden ist eine ordnungsgemäße Aktualisierung eines Algorithmus gemäß den neuesten Betrugsfällen erforderlich. Diese Modelle werden jedoch häufig jährlich aktualisiert, da die Kosten und der Zeitaufwand so hoch sind. Es ist auch sehr schwierig, einen genauen Algorithmus abzuleiten und ihn zu verwenden. Wenn der Algorithmus nicht regelmäßig aktualisiert wird, kann Betrug bis zur Implementierung des neueren Algorithmus, der möglicherweise Monate oder sogar Jahre später implementiert wird, unbemerkt bleiben.
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Wie kann maschinelles Lernen in Hadoop Betrug vorbeugen?
Die genaue Verarbeitung großer Datenmengen war früher eine Herkulesaufgabe. Mit dem Aufkommen von Big Data wurden jedoch mehrere schnellere und leistungsfähigere Datenverarbeitungsanwendungen entwickelt. Eine der leistungsstärksten dieser Anwendungen ist die Hadoop-Plattform. Hadoop ist aufgrund seiner MapR-Funktion äußerst leistungsfähig, mit der große Datenmengen problemlos in Echtzeit verarbeitet werden können - und das zu einem sehr günstigen Preis.
Da Hadoop problemlos große Datenmengen gleichzeitig verarbeiten kann, können alle älteren Transaktionsdatensätze und -signaturen verarbeitet und ein äußerst genaues mathematisches Modell erstellt werden. Diese Transaktionsdetails können auch zum Extrahieren von Signaturen verwendet werden, wodurch die Bank Betrugstransaktionen beim ersten Mal abfangen kann. Nun stellt sich jedoch die Frage, mit welchem Tool die Daten verarbeitet und ein perfekter Algorithmus erstellt werden kann.
Tools zur Verhinderung von Bankbetrug
Mit der Zunahme von Bankbetrug ist eine gute Anwendung für das Betrugsmanagement das Gebot der Stunde. Eines dieser Tools ist Skytree. Skytree ist eine spezielle Plattform für maschinelles Lernen, die hohe Genauigkeit und Leistung verspricht, auch wenn das Problem die Verarbeitung großer Bank-Transaktionsdatensätze ist. Es basiert auf den MapR-Datenclustern von Hadoop, die die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit gewährleisten. Es kann auch eine Vielzahl von maschinellen Lernverfahren verwenden, einschließlich beaufsichtigter und unbeaufsichtigter Methoden. Aufgrund dieser effizienten maschinellen Lernverfahren kann Skytree mithilfe eines fortschrittlichen Modells betrügerische Transaktionen stoppen und sogar erstmalige Betrugsfälle stoppen, da verdächtige Transaktionen abgefangen werden können. Skytree kann automatisch die besten Informationen auswählen und daraus ein äußerst genaues Modell erstellen. Es kann auch große Datenmengen leicht analysieren, so dass es einfacher ist, das aktuelle Modell mit seiner Hilfe zu aktualisieren.
Nachteile des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen kann eine sehr leistungsstarke Lösung für die Betrugserkennung sein, aber auch eine große Herausforderung. Das Konzept steht in direktem Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz. Die Tatsache, dass unsere Maschinen die Entscheidungen für uns treffen, kann moralische Implikationen haben. Sie müssen sich jedoch keine Sorgen machen, da die Anwendung für uns funktioniert und die besten Entscheidungen trifft, wenn sie von einem menschlichen Mitarbeiter überwacht wird. Seien Sie versichert, maschinelles Lernen wird intelligentere Betrugspräventionstechniken hervorbringen und in Zukunft Geldverluste verhindern.
Fazit
Die beste Betrugsbekämpfungsanwendung muss leistungsstark, schnell und genau sein und sich an eine Vielzahl von Situationen anpassen. Zu diesem Zweck muss die Anwendung in der Lage sein, Transaktionsdetails und -signaturen auszugeben und gleichzeitig die Datenbank mit den neuesten Betrugsarten auf dem neuesten Stand zu halten. Dies kann nur eine auf Hadoop basierende Plattform leisten, da auf Hadoop basierende Plattformen extrem schnelle Anwendungen für maschinelles Lernen sind, die viele verschiedene Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen unterstützen können. Darüber hinaus sind Hadoop-basierte Plattformen auch sehr genau, sodass viele Betrugsfälle auf einfache Weise verhindert werden können, da sie Betrug in Echtzeit erkennen können. Dies bedeutet, dass, wenn eine dedizierte maschinelle Lernanwendung der Bank zur Seite steht, diese Bank die Möglichkeit hat, für Betrug nahezu unangreifbar zu sein!