المحتوى
- الاحتيال والبنوك
- كيف يمكن للتعلم الآلي في Hadoop منع الاحتيال؟
- أدوات لمنع الاحتيال على البنوك
- سلبيات تعلم الآلة
- خاتمة
المصدر: Ajv123ajv / Dreamstime.com
يبعد:
لطالما كان اكتشاف الاحتيال أولوية في القطاع المصرفي ، ولكن مع إضافة أدوات حديثة مثل Hadoop والتعلم الآلي ، يمكن أن يكون أكثر دقة من أي وقت مضى.
كشف الغش والوقاية منه هو ألم حقيقي للصناعة المصرفية. تنفق الصناعة الملايين على التقنيات للحد من الاحتيال ، لكن معظم الآليات الحالية تعتمد على بيانات تاريخية ثابتة. ويعتمد على مطابقة النمط والتوقيع بناءً على هذه البيانات التاريخية ، لذلك من الصعب للغاية اكتشاف الأعمال الاحتيالية لأول مرة ويمكن أن تسبب الكثير من الخسائر المالية. الحل الوحيد هو تنفيذ آلية تعتمد على البيانات التاريخية والوقت الحقيقي. هذا هو المكان الذي تلعب فيه منصة Hadoop والتعلم الآلي.
الاحتيال والبنوك
البنوك معرضة للغاية للاحتيال ، لأن الاحتيال هو السبب الرئيسي لخسارة الأموال. تشير التقديرات إلى أن أكثر من 1.7 تريليون دولار يتم فقدانها كل عام بسبب الاحتيال المصرفي. لمنع هذا ، البنوك تنفق الكثير من المال على منع الاحتيال. ومع ذلك ، لا ينفقون الكثير على حماية أنفسهم. لذلك ، فإن التقنيات الحالية التي تم تجهيز البنوك بها اليوم ليست قوية بما فيه الكفاية. ومع ذلك ، يمكن أن تساعد البيانات الضخمة والتعلم الآلي في إصلاح النظام الحالي وتقليل الاحتيال إلى مستويات متدنية.
الطرق الحالية لاكتشاف الاحتيال لها القيود التالية:
في حالة أساليب منع الاحتيال الحالية ، من الضروري التحديث الصحيح للخوارزمية وفقًا لأحدث حالات الاحتيال. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم تحديث هذه النماذج سنويًا لأن التكلفة والوقت المطلوب كبير جدًا. من الصعب أيضًا استنباط خوارزمية دقيقة واستخدامها. لذلك ، إذا لم يتم تحديث الخوارزمية بشكل منتظم ، فقد يستمر الاحتيال دون أن يلاحظها أحد حتى يتم تنفيذ الخوارزمية الأحدث ، والتي قد يتم نشرها بعد شهور أو حتى سنوات.
لا يمكنك تحسين مهارات البرمجة لديك عندما لا يهتم أحد بجودة البرنامج.
كيف يمكن للتعلم الآلي في Hadoop منع الاحتيال؟
تم استخدام معالجة كميات كبيرة من البيانات بدقة لتكون مهمة شاقة ، ولكن مع ظهور البيانات الكبيرة ، تم إنشاء العديد من تطبيقات معالجة البيانات بشكل أسرع وأكثر قوة. واحدة من أقوى هذه التطبيقات هي منصة Hadoop. تعد Hadoop قوية للغاية بسبب ميزة MapR الخاصة بها ، والتي تتيح لها معالجة كميات كبيرة من البيانات بسهولة في الوقت الفعلي ، وبتكلفة زهيدة جدًا في ذلك.
نظرًا لأن Hadoop يمكنها بسهولة معالجة كميات كبيرة من البيانات في آن واحد ، يمكن استخدامها لمعالجة جميع سجلات وتوقيعات المعاملات القديمة ، وجعل نموذج رياضي دقيق للغاية. يمكن أيضًا استخدام تفاصيل المعاملة هذه لاستخراج التوقيعات ، مما سيتيح للبنك اعتراض معاملات الاحتيال لأول مرة. ومع ذلك ، فإن السؤال الذي يطرح نفسه الآن هو ما الأداة التي يمكن استخدامها لمعالجة البيانات واستنباط خوارزمية مثالية؟
أدوات لمنع الاحتيال على البنوك
مع زيادة الاحتيال المصرفي ، فإن تطبيق إدارة الاحتيال الجيد هو حاجة الساعة. واحدة من هذه الأدوات هي Skytree. Skytree هي في الواقع منصة خاصة للتعلم الآلي والتي تعد بتقديم دقة عالية وأداء ، حتى عندما تكون المشكلة في معالجة سجلات بيانات المعاملات المصرفية الكبيرة. يعتمد على مجموعات البيانات من Hadoop من نوع MapR ، والتي تضمن معالجة البيانات الكبيرة في الوقت الحقيقي. يمكن أيضًا استخدام مجموعة كبيرة ومتنوعة من إجراءات التعلم الآلي ، بما في ذلك الطرق الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. بسبب هذه الإجراءات الفعالة للتعلم الآلي ، فإن Skytree قادرة على إيقاف المعاملات الاحتيالية بمساعدة نموذج متقدم وحتى إيقاف عمليات الاحتيال لأول مرة على أساس قدرتها على اعتراض المعاملات المشبوهة. يمكن لـ Skytree تحديد أفضل المعلومات تلقائيًا واستخدامها لإنشاء نموذج دقيق للغاية. يمكنه بسهولة تحليل كميات كبيرة من البيانات أيضًا ، لذلك من السهل تحديث النموذج الحالي بمساعدته.
سلبيات تعلم الآلة
قد يكون التعلم الآلي حلاً قويًا جدًا للكشف عن الاحتيال ، ولكنه قد يمثل تحديًا كبيرًا أيضًا. يرتبط المفهوم بشكل مباشر بالذكاء الاصطناعي. حقيقة أن آلاتنا ستتخذ القرارات بالنسبة لنا قد تثير تداعيات أخلاقية. ومع ذلك ، لا داعي للقلق ، حيث أن التطبيق سيعمل من أجلنا ، وسوف يتخذ أفضل القرارات عندما يشرف عليه موظف بشري. كن مطمئنًا ، أن التعلم الآلي سينتج أساليب أكثر ذكاءً لمنع الاحتيال وسيساعد في منع خسارة الأموال في المستقبل.
خاتمة
يجب أن يكون أفضل تطبيق لإدارة الاحتيال قويًا وسريعًا ودقيقًا ويجب أن يتكيف مع مجموعة متنوعة من المواقف. لتحقيق ذلك ، يجب أن يكون التطبيق قادرًا على إظهار تفاصيل المعاملة والتوقيعات مع الحفاظ على تحديث قاعدة البيانات بأحدث أنواع الاحتيال. لن تتمكن من القيام بذلك سوى منصة تعتمد على Hadoop ، نظرًا لأن المنصات المعتمدة على Hadoop هي تطبيقات سريعة للتعلم الآلي يمكنها دعم العديد من أنواع خوارزميات التعلم الآلي. إلى جانب ذلك ، فإن المنصات التي تعتمد على Hadoop دقيقة للغاية أيضًا ، بحيث يمكنها بسهولة إيقاف حدوث العديد من حالات الاحتيال ، حيث يمكنها اكتشاف الاحتيال في الوقت الفعلي. هذا يعني أنه إذا كان هناك تطبيق مخصص لتعلم الآلة إلى جانب البنك ، فإن هذا البنك لديه القدرة على أن يكون معرضًا للاحتيال!