Мошенничество в компаниях Fintech и Finserv можно обнаружить с помощью технологии машинного обучения (ML)

Сегодняшняя стремительно развивающаяся эпоха требует, чтобы все было быстрым и простым. Технические и финансовые услуги не исключение.

Необходимость в реальном времени, мгновенном и круглосуточном доступе к мобильным кошелькам, мгновенным кредитам и другим банковским услугам и продуктам реальна. Соблюдая это требование, биотехнологические разработки позволили действительно получить роскошь легкого доступа к финансовым услугам.

Тем не менее, эта роскошь сделала нас уязвимыми для киберпреступлений, онлайн-мошенничества и кражи данных. Организации Fintech и Finserv осознают эту уязвимость и обращаются к машинному обучению и искусственному интеллекту для обеспечения максимальной безопасности.

Наиболее распространенные виды мошенничества включают эмитенты карт, вирусные атаки с использованием вредоносных программ для кражи конфиденциальных данных пользователя, а также фишинг. Кража личных данных и кража личных данных пользователей также представляют собой отличную угрозу.

Каждая финансовая ассоциация выполняет следующие шаги при обнаружении мошенничества:

• Обнаруживать и анализировать действия пользователя.
• Выясните, соответствует ли это прошлому поведению или есть отклонение.
• Решите, действительно ли это следует рассматривать как мошенничество или нет.

Традиционная система следует заранее определенному набору правил, используемых в качестве контрольных точек для предотвращения мошенничества. Например, финансовое учреждение может иметь принцип, согласно которому, если потребитель добавляет на свой счет более определенного количества платежных карт в день, поднимается красный флаг. Другими предупреждениями могут быть поведенческие факторы, такие как необычно крупные транзакции или нетипичные местоположения.

Но с таким количеством транзакций, совершаемых на цифровом расстоянии каждую минуту, эта система не успевает за ними. Кроме того, это требует человеческих изменений. Киберпреступники, безусловно, могут обойти этот предупреждающий флаг. Таким образом, денежно-кредитным организациям требуется машинное обучение как наиболее продвинутый подход к обнаружению мошенничества.

Программа обнаружения мошенничества в сфере высоких технологий:

Другой особенностью машинного обучения является его способность к самообучению. По мере накопления все большего количества данных алгоритмы совершенствуются, что приводит к общему росту точности и эффективности обнаружения мошеннических процедур.

Расчеты на основе машинного обучения могут выявить тонкие корреляции между поведением потребителя и шансами на обман. За секунды можно читать и анализировать огромные данные, включая изображения и тексты.

Вы можете найти две разновидности машинного обучения, используемые для платформы обнаружения мошенничества высокого уровня: контролируемое и неконтролируемое. В контролируемое машинное обучение передаются старые данные, помеченные как мошеннические или не мошеннические, а затем алгоритм использует эти данные для определения любых мошеннических действий.

В неконтролируемое машинное обучение просто загружаются большие данные, и он может распознавать аномальное поведение или любую вредоносную атаку, изучая и собирая информацию. Оба эти типа могут использоваться по отдельности или в комбинации для разработки надежной системы обнаружения мошенничества.

ML снижает количество ложных срабатываний

Обнаруживая возможность мошенничества, самая обычная система воспринимает стандартную транзакцию как мошенничество и также останавливает ее. Это называется ложным срабатыванием. Это снижение нежелательно, так как часто приводит к изменению преданности клиентов. Поскольку алгоритмы машинного обучения более верны, это помогает минимизировать большие убытки, которые несут банки из-за фиктивного спада или ложных срабатываний.

Будущая система безопасности на основе машинного обучения также может включать распознавание лиц. Ml может анализировать и запоминать сеть вен на глазах у пользователя. Это помогает свести к минимуму возможность неправомерного использования личной информации пользователя.

Нет никаких сомнений в том, что машинное обучение станет вашим оружием в борьбе с изощренным и интеллектуальным мошенничеством, происходящим во всем мире. Поскольку FinTech предприятие и Finserv расшириться и стать поверхностью цифровой Индии, принимая машинное обучение, возможно , будешь лучшим способом , чтобы двигаться вперед.