Садржај
- Превара и банке
- Како машинско учење у Хадоопу може спречити превару?
- Алати за спречавање банковних превара
- Слабости машинског учења
- Закључак
Извор: Ајв123ајв / Дреамстиме.цом
Одузети:
Откривање преваре одувијек је био приоритет у банкарској индустрији, али уз додатак модерних алата попут Хадоопа и машинског учења, може бити тачнији него икад.
Откривање и спречавање преваре прави је бол за банкарску индустрију. Индустрија троши милионе на технологије да би смањила превару, али већина тренутних механизама се заснива на статичким историјским подацима. А ослања се на усклађивање образаца и потписа заснованих на овим историјским подацима, тако да је прве пријеварне радње врло тешко открити и могу проузроковати велике финансијске губитке. Једино решење је примена механизма који се заснива на историјским и у стварном времену. Овде су у игри Хадооп платформа и машинско учење.
Превара и банке
Банке су врло рањиве на преваре, јер је превара њихов главни узрок губитка новца. Процјена сугерише да се због преваре у банци сваке године изгуби више од 1,7 билиона долара. Да би то спречиле, банке троше много новца на спречавање преваре. Међутим, не троше много на заштиту себе. Стога, тренутне технологије којима су банке данас опремљене нису довољно снажне. Међутим, велики подаци и машинско учење могу помоћи у преобликовању тренутног система и смањењу преваре на нивое до увек нижег нивоа.
Постојећи приступи откривању превара имају сљедећа ограничења:
У случају постојећих метода спречавања превара, потребно је правилно ажурирање алгоритма према најновијим случајевима преваре. Међутим, често се ови модели ажурирају годишње јер су потребни трошкови и време тако велики. Такође је веома тешко извући тачан алгоритам и користити га. Дакле, ако се алгоритам не ажурира редовно, превара може проћи неопажено све до примене новијег алгоритма, који се може применити месецима или чак годинама касније.
Не можете побољшати своје вештине програмирања када никога није брига за квалитет софтвера.
Како машинско учење у Хадоопу може спречити превару?
Обрада велике количине података тачно је некада била херкулејски задатак, али с појавом великих података створено је неколико бржих и моћнијих апликација за обраду података. Једна од најмоћнијих ових апликација је Хадооп платформа. Хадооп је изузетно моћан због своје карактеристике МапР, која му омогућава лако обрађивање великих количина података у реалном времену и врло јефтино у том тренутку.
Како Хадооп лако може обрадити велике количине података одједном, он се може користити за обраду свих старијих записа трансакција и потписа и за израду изузетно прецизног математичког модела. Ови подаци о трансакцијама могу се користити и за вађење потписа, што ће банци омогућити пресретање трансакција које први пут преваре. Међутим, питање које се сада поставља је који алат се може користити за обраду података и осмишљавање савршеног алгоритма?
Алати за спречавање банковних превара
Уз повећање превара у банкама, потребна је добра апликација за управљање преварама. Један од ових алата је Скитрее. Скитрее је заправо посебна платформа за машинско учење која обећава да ће понудити високу тачност и перформансе, чак и када је проблем обрада великих података о банкарским трансакцијама. Заснован је на Хадооповим кластерима података типа МапР, што осигурава велику обраду података у реалном времену. Такође може да користи велики број поступака машинског учења, укључујући и надгледане и ненадзиране методе. Због тако ефикасних поступака машинског учења, Скитрее је у стању зауставити лажне трансакције уз помоћ напредног модела, па чак и зауставити пријеваре са преварама на основу своје способности пресретања сумњивих трансакција. Скитрее може аутоматски одабрати најбоље информације и користити их за стварање врло тачног модела. Такође се лако могу анализирати велике количине података, тако да је лакше ажурирати тренутни модел уз његову помоћ.
Слабости машинског учења
Машинско учење може бити веома моћно решење за откривање преваре, али може бити и велики изазов. Концепт је директно повезан са вештачком интелигенцијом. Чињеница да ће наше машине доносити одлуке уместо нас може створити моралне импликације. Међутим, нема потребе да се бринете, јер ће апликација радити за нас и доносиће најбоље одлуке под надзором људског запосленика. Будите сигурни, машинско учење ће произвести паметније технике спречавања превара и помоћи у спречавању губитка новца у будућности.
Закључак
Најбоља апликација за управљање преварама мора бити снажна, брза и тачна и мора се прилагођавати различитим ситуацијама. Да би се то постигло, апликација мора бити у могућности да уклони детаље и потписе трансакција, а да при томе ажурира базу података са најновијим врстама превара. Само платформа заснована на Хадооп-у ће то моћи да учини, пошто су платформе засноване на Хадоопу изузетно брзе апликације за машинско учење које могу да подрже различите врсте алгоритама машинског учења. Уз то су и платформе засноване на Хадооп-у врло прецизне, тако да лако могу спречити да се многе случајеве преваре не догађају јер могу да открију превару у стварном времену. То значи да ако је наменска апликација за машинско учење од стране банке, та банка има моћ да буде готово нерањива за превару!