Введение
В быстро развивающемся цифровом ландшафте онлайн-среды представляют собой серьезные угрозы, особенно с точки зрения мошенничества. Для борьбы с этими рисками машинное обучение (ML) стало мощным инструментом обнаружения мошенничества. Методы машинного обучения внедряются в различных секторах, в том числе в банках и финансовых учреждениях для обеспечения безопасности транзакций, на платформах электронной коммерции для входа в систему и аутентификации платежей, а также в других приложениях.
Определение машинного обучения (ML)
Машинное обучение относится к способности компьютерных систем учиться и совершенствоваться на основе данных без явного программирования. Он включает в себя обучение алгоритмов распознаванию закономерностей, составлению прогнозов и выявлению аномалий. Машинное обучение находит применение в различных отраслях, таких как здравоохранение, маркетинг, автономные транспортные средства и рекомендательные системы, демонстрируя свою универсальность и эффективность.
Почему модели машинного обучения (ML) используются для обнаружения мошенничества
Модели машинного обучения предлагают несколько преимуществ по сравнению с традиционными методами обнаружения мошенничества, основанными на правилах. Это связано с тем, что простые подходы, основанные на правилах, часто являются жесткими, требуя ручных обновлений, чтобы приспособиться к изменениям в обстоятельствах и поведении людей. Более того, они отнимают довольно много времени и требуют значительных человеческих усилий для постоянного обслуживания, часто не имея возможности мгновенно реагировать. С другой стороны, модели машинного обучения обеспечивают своевременный и более подробный анализ на основе больших объемов транзакционных данных, что позволяет повысить точность обнаружения мошенничества.
Как машинное обучение работает при обнаружении мошенничества
Хотя машинное обучение широко применяется в различных отраслях, его способ обнаружения мошенничества можно разделить на три основных этапа.
Ввод данных
Модели машинного обучения требуют значительных объемов данных для эффективного обучения и самообучения без особого вмешательства со стороны человека. Финансово-банковская отрасль с ее ежедневной обработкой и генерацией больших объемов данных особенно хорошо подходит для внедрения машинного обучения.
В рамках этих данных могут быть разработаны алгоритмы для выявления и извлечения функций — подробной информации и интеллекта, которые могут быть получены из необработанных данных. Как числовые, так и нечисловые данные могут использоваться для получения информации и анализа поведения транзакций. Подводя итог, можно сказать, что чем больше информации поступает в модель машинного обучения, тем более точный анализ приводит к автоматизированному принятию решений.
Взвешивание функций в модели
В большинстве случаев исторические данные являются наиболее важным вкладом в обучение модели машинного обучения. Этот процесс обучения помогает определить, представляет ли конкретная функция нормальное или ненормальное поведение. Анализируя данные, модель может выявить информацию, которая отличает подлинное поведение от мошеннического.
Например, если модель определила, что транзакции, равные или превышающие 10 000 долларов США, имеют 20-процентную вероятность возникновения мошенничества на основе исторических данных, эта информация может быть учтена при прогнозировании модели подозрительных транзакций. Приоритизацию определенных функций можно настроить в соответствии с отраслевыми требованиями и конкретными потребностями, чтобы выявить скрытые риски и устранить их.
Обучение и повышение эффективности
Модели машинного обучения постоянно учатся и улучшают точность своих прогнозов путем проб и ошибок. По мере того, как в модель загружается больше данных, она получает информацию и уточняет свои прогнозы, со временем достигая большей эффективности.
Заключение
В постоянно меняющемся ландшафте онлайн-платежей технологии играют решающую роль в повышении эффективности и точности. Интегрируя машинное обучение в программы борьбы с мошенничеством, организации могут автоматизировать и постоянно улучшать свои механизмы обнаружения, не полагаясь исключительно на большую рабочую силу.
В то время как сложные транзакции по-прежнему требуют принятия решений людьми, модели машинного обучения обладают способностью гибко адаптироваться и улучшаться с течением времени в соответствии с изменениями окружающей среды и поведения. Более того, они снимают нагрузку с плеч вашей команды и позволяют им расставлять приоритеты в задачах управления рисками высокого уровня, которые больше относятся к стратегической стороне.
Изучение потенциала новых технологий в борьбе с мошенничеством необходимо для того, чтобы оставаться на шаг впереди в продолжающейся борьбе с мошенничеством. Используйте возможности машинного обучения для предотвращения мошенничества, чтобы эффективно защитить свой бизнес и клиентов.
