İçerik
- Dolandırıcılık ve Bankalar
- Hadoop'ta Makine Öğrenimi Dolandırıcılığı Nasıl Önler?
- Banka Dolandırıcılığını Önleme Araçları
- Makine Öğrenimi Eksileri
- Sonuç
Kaynak: Ajv123ajv / Dreamstime.com
Paket servisi:
Sahtekarlık tespiti, bankacılık sektöründe her zaman bir öncelik olmuştur, ancak Hadoop ve makine öğrenimi gibi modern araçların eklenmesiyle, her zamankinden daha doğru olabilir.
Sahtekarlık tespiti ve önlenmesi bankacılık sektörü için gerçek bir acıdır. Endüstri dolandırıcılığı azaltmak için milyonlarca teknolojiye harcanmaktadır, ancak mevcut mekanizmaların çoğu statik tarihsel verilere dayanmaktadır. Ve bu tarihsel verilere dayanarak model ve imza eşleşmesine dayanır, bu nedenle ilk defa yapılan sahtekarlık eylemlerinin tespit edilmesi çok zordur ve çok fazla maddi kayba neden olabilir. Tek çözüm hem tarihi hem de gerçek zamanlı verilere dayanan bir mekanizma uygulamaktır. Hadoop platformu ve makine öğreniminin devreye girdiği yer burasıdır.
Dolandırıcılık ve Bankalar
Bankalar dolandırıcılığa karşı çok savunmasızdır, çünkü dolandırıcılık temel para kaybı nedenidir. Bir tahmin, banka dolandırıcılığı nedeniyle her yıl 1.7 trilyon doların üzerinde kaybolduğunu gösteriyor. Bunu önlemek için bankalar dolandırıcılık önlemeye çok para harcıyor. Ancak, kendilerini korumaya fazla harcamıyorlar. Bu nedenle, bugün bankaların donatıldığı mevcut teknolojiler yeterince güçlü değil. Bununla birlikte, büyük veri ve makine öğrenmesi mevcut sistemi yenilemeye ve dolandırıcılık düzeyini tüm zamanların en düşük seviyesine düşürmeye yardımcı olabilir.
Sahtekarlık tespitine yönelik güncel yaklaşımlar aşağıdaki sınırlamalara sahiptir:
Mevcut sahtekarlık önleme yöntemleri durumunda, en son sahtekarlık örneklerine göre bir algoritmanın doğru bir şekilde güncellenmesi gerekmektedir. Ancak, genellikle bu modeller yıllık olarak güncellenmektedir, çünkü gerekli maliyet ve zaman çok büyüktür. Ayrıca, doğru bir algoritma türetmek ve kullanmak çok zordur. Bu nedenle, eğer algoritma düzenli olarak güncellenmezse, aylar hatta yıllar sonra açılabilecek yeni algoritmanın uygulanmasına kadar dolandırıcılık farkedilmez.
Hiç kimse yazılım kalitesiyle ilgilenmediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
Hadoop'ta Makine Öğrenimi Dolandırıcılığı Nasıl Önler?
Büyük miktarda veriyi doğru bir şekilde herculean görevi olarak kullanmak, ancak büyük verilerin ortaya çıkmasıyla birlikte, daha hızlı ve daha güçlü veri işleme uygulamaları yaratıldı. Bu uygulamaların en güçlülerinden biri Hadoop platformudur. Hadoop, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı ve kolayca ucuza işlemesini sağlayan MapR özelliği sayesinde son derece güçlüdür.
Hadoop bir kerede büyük miktarda veriyi kolayca işleyebildiği için, tüm eski işlem kayıtlarını ve imzalarını işlemek ve son derece hassas bir matematiksel model oluşturmak için kullanılabilir. Bu işlem detayları, bankanın ilk defa sahtekarlık işlemlerini durdurmasına izin verecek imzaları almak için de kullanılabilir. Ancak şimdi ortaya çıkan soru, verilerin işlenmesi ve mükemmel bir algoritma oluşturulması için hangi aracın kullanılabileceğidir?
Banka Dolandırıcılığını Önleme Araçları
Banka dolandırıcılığındaki artışla birlikte, iyi bir dolandırıcılık yönetimi uygulaması saatin ihtiyacıdır. Bu araçlardan biri Skytree. Skytree, sorun büyük banka işlem veri kayıtlarını işlerken bile yüksek doğruluk ve performans sunmayı vaat eden özel bir makine öğrenme platformudur. Hadoop’un gerçek zamanlı olarak büyük veri işlemeyi sağlayan MapR tipi veri kümelerine dayanmaktadır. Ayrıca, denetimli ve denetimsiz yöntemler de dahil olmak üzere çok çeşitli makine öğrenme prosedürlerini kullanabilir. Böyle verimli makine öğrenme prosedürleri nedeniyle Skytree, gelişmiş bir model yardımı ile sahte işlemleri durdurabilir ve hatta şüpheli işlemlere müdahale etme kabiliyeti temelinde ilk kez sahtekarlıkları durdurabilir. Skytree en iyi bilgileri otomatik olarak seçebilir ve yüksek doğrulukta bir model oluşturmak için kullanabilir. Büyük miktarlardaki verileri de kolayca analiz edebilir, bu nedenle mevcut modeli yardımı ile güncellemek daha kolaydır.
Makine Öğrenimi Eksileri
Makine öğrenimi dolandırıcılık tespiti için çok güçlü bir çözüm olabilir, ancak bu da büyük bir zorluk olabilir. Bu kavram doğrudan yapay zeka ile ilgilidir. Makinelerimizin bizim için karar vermesi ahlaki sonuçları doğurabilir. Ancak, başvuru bizim için çalışacağından ve bir insan çalışanı tarafından denetlendiğinde en iyi kararları alacağından endişelenmenize gerek yoktur. Makine öğreniminin daha akıllı sahtekarlık önleme teknikleri üreteceğine ve gelecekte para kaybının önlenmesine yardımcı olacağından emin olabilirsiniz.
Sonuç
En iyi dolandırıcılık yönetimi uygulaması güçlü, hızlı ve doğru olmalı ve çeşitli durumlara uyum sağlamalıdır. Bunu başarmak için, uygulamanın veritabanını en yeni dolandırıcılık türleriyle güncel tutarken işlem ayrıntılarını ve imzalarını dağıtabilmesi gerekir. Yalnızca Hadoop tabanlı bir platform bunu yapabilir; çünkü Hadoop tabanlı platformlar birçok farklı türde makine öğrenimi algoritmasını destekleyebilen son derece hızlı makine öğrenimi uygulamalarıdır. Bununla birlikte, Hadoop tabanlı platformlar da son derece hassastır, böylece gerçek zamanlı olarak sahtekarlığı tespit edebildikleri için birçok sahtekarlığın oluşumunu kolayca durdurabilirler. Bu, eğer özel bir makine öğrenme uygulaması bankanın tarafındaysa, o bankanın sahtekarlığa karşı neredeyse savunmasız olma gücüne sahip olduğu anlamına gelir!