Sisu
- Pettus ja pangad
- Kuidas saab Hadoopi masinõppimine pettusi ära hoida?
- Tööriistad pangapettuste ennetamiseks
- Masinõppe miinused
- Järeldus
Allikas: Ajv123ajv / Dreamstime.com
Ära võtma:
Pettuste tuvastamine on panganduses alati olnud prioriteet, kuid kaasaegsete tööriistade (nt Hadoop) ja masinõppe lisamisega saab see olla täpsem kui kunagi varem.
Pettuste avastamine ja ennetamine on pangandussektorile tõeline valu. Tööstus kulutab pettuste vähendamiseks tehnoloogiatele miljoneid, kuid enamik praeguseid mehhanisme põhineb staatilistel ajaloolistel andmetel. Ja see tugineb varasematel andmetel põhinevale mustri ja allkirjade sobitamisele, nii et esmakordseid pettusi on väga raske tuvastada ja need võivad põhjustada palju rahalist kahju. Ainus lahendus on rakendada nii ajaloolistel kui ka reaalajas andmetel põhinev mehhanism. Siin tulevad mängu Hadoopi platvorm ja masinõpe.
Pettus ja pangad
Pangad on pettuste suhtes väga haavatavad, kuna pettus on nende peamine rahakaotuse põhjus. Hinnanguliselt kaotab pangapettuste tõttu igal aastal rohkem kui 1,7 triljonit dollarit. Selle vältimiseks kulutavad pangad pettuste ennetamiseks palju raha. Siiski ei kuluta nad enda kaitsmisele palju. Seetõttu pole praegused tehnoloogiad, millega pangad täna on varustatud, piisavalt võimsad. Suurandmed ja masinõpe võivad aga aidata praegust süsteemi uuendada ja vähendada pettusi kõigi aegade madalaimale tasemele.
Pettuste avastamise praegustel lähenemisviisidel on järgmised piirangud:
Praeguste pettuste ärahoidmise meetodite puhul on vaja algoritmi korralikult värskendada vastavalt uusimatele pettusejuhtumitele. Kuid sageli ajakohastatakse neid mudeleid igal aastal, kuna nõutavad kulud ja aeg on nii suured. Täpse algoritmi leidmine ja kasutamine on samuti väga keeruline. Seega, kui algoritmi ei värskendata regulaarselt, võib pettus jääda märkamatuks kuni uuema algoritmi juurutamiseni, mis võidakse juurutada mitu kuud või isegi aastaid hiljem.
Te ei saa oma programmeerimisoskusi parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.
Kuidas saab Hadoopi masinõppimine pettusi ära hoida?
Suurte andmemahtude töötlemine oli varem üsna heraklik ülesanne, kuid suurte andmete tulekuga on loodud mitu kiiremat ja võimsamat andmetöötlusrakendust. Üks võimsamaid neist rakendustest on Hadoopi platvorm. Hadoop on oma MapR-funktsiooni tõttu äärmiselt võimas, mis võimaldab tal reaalajas suures koguses andmeid töödelda ja seda väga odavalt.
Kuna Hadoop saab hõlpsalt töödelda suures koguses andmeid korraga, saab seda kasutada kõigi vanemate tehingukirjete ja allkirjade töötlemiseks ning äärmiselt täpse matemaatilise mudeli koostamiseks. Neid tehingu üksikasju saab kasutada ka allkirjade väljavõtmiseks, mis võimaldab pangal pealtkuulata esmakordseid pettustehinguid. Nüüd kerkib aga küsimus, millist tööriista saab kasutada andmete töötlemiseks ja ideaalse algoritmi väljatöötamiseks?
Tööriistad pangapettuste ennetamiseks
Pangapettuste arvu suurenemisega on tunniks vajalik hea pettustehaldusrakendus. Üks neist tööriistadest on Skytree. Skytree on tegelikult spetsiaalne masinõppeplatvorm, mis lubab pakkuda suurt täpsust ja jõudlust isegi siis, kui probleemiks on suurte pangatehingute andmete kirjete töötlemine. See põhineb Hadoopi MapR-tüüpi andmeklastritel, mis tagab suures mahus andmete töötlemise reaalajas. Samuti võib see kasutada paljusid erinevaid masinõppe protseduure, sealhulgas juhendatud ja juhendamata meetodeid. Selliste tõhusate masinõppimisprotseduuride tõttu suudab Skytree täiustatud mudeli abil peatada petturlikud tehingud ja peatada isegi esmakordseid pettusi, tuginedes oma võimele kahtlasi tehinguid kinni pidada. Skytree saab automaatselt valida parima teabe ja kasutada seda ülitäpse mudeli loomiseks. See suudab hõlpsalt analüüsida ka suuri andmemahtusid, nii et praegust mudelit on tema abiga lihtsam värskendada.
Masinõppe miinused
Masinõpe võib olla väga võimas lahendus pettuste avastamiseks, kuid see võib olla ka suur väljakutse. Mõiste on otseselt seotud tehisintellektiga. Fakt, et meie masinad teevad meie eest otsuseid, võib tekitada moraalseid tagajärgi. Sellegipoolest pole vaja muretseda, kuna rakendus töötab meie heaks ja teeb parimaid otsuseid, kui neid juhendab inimene. Võite olla kindel, et masinõpe loob nutikamaid pettuste ennetamise tehnikaid ja aitab tulevikus vältida raha kaotamist.
Järeldus
Parim pettusehaldusrakendus peab olema võimas, kiire ja täpne ning peab kohanema mitmesuguste olukordadega. Selle saavutamiseks peab rakendus suutma hankida tehingu üksikasju ja allkirju, hoides andmebaasi värskenduses uusimate pettuse tüüpidega. Ainult Hadoopil põhinev platvorm saab seda teha, kuna Hadoopil põhinevad platvormid on äärmiselt kiired masinõpperakendused, mis toetavad paljusid erinevaid masinõppe algoritme. Lisaks sellele on Hadoopi-põhised platvormid ka väga täpsed, nii et nad suudavad pettusi reaalajas tuvastada, kuna need võimaldavad paljude pettuste esinemist peatada. See tähendab, et kui spetsiaalne masinõppe rakendus asub panga poolel, on sellel pangal võimu pettustele peaaegu haavatav!