Spisu treści:
Wykrywanie i zapobieganie oszustwom to prawdziwy problem dla sektora bankowego. Przemysł wydaje miliony na technologie w celu ograniczenia oszustw, ale większość obecnych mechanizmów opiera się na statycznych danych historycznych. I opiera się na dopasowaniu wzorców i sygnatur na podstawie tych danych historycznych, więc nieuczciwe działania po raz pierwszy są bardzo trudne do wykrycia i mogą spowodować wiele strat finansowych. Jedynym rozwiązaniem jest wdrożenie mechanizmu opartego zarówno na danych historycznych, jak i w czasie rzeczywistym. To właśnie tutaj wchodzi platforma Hadoop i uczenie maszynowe.
Oszustwa i banki
Banki są bardzo podatne na oszustwa, ponieważ oszustwo jest ich główną przyczyną utraty pieniędzy. Szacunki wskazują, że z powodu oszustw bankowych co roku traci się ponad 1, 7 biliona dolarów. Aby temu zapobiec, banki wydają dużo pieniędzy na zapobieganie oszustwom. Jednak nie wydają dużo na ochronę. Dlatego obecne technologie, w które wyposażone są dziś banki, nie są wystarczająco wydajne. Jednak duże zbiory danych i uczenie maszynowe mogą pomóc w przebudowie obecnego systemu i zmniejszeniu oszustw do poziomów do rekordowo niskiego poziomu.
Obecne metody wykrywania oszustw mają następujące ograniczenia:
