Contente
- Fraude e bancos
- Como o aprendizado de máquina no Hadoop pode impedir fraudes?
- Ferramentas para prevenir fraudes bancárias
- Contras do aprendizado de máquina
- Conclusão
Fonte: Ajv123ajv / Dreamstime.com
Leve embora:
A detecção de fraudes sempre foi uma prioridade no setor bancário, mas com a adição de ferramentas modernas como o Hadoop e o aprendizado de máquina, ela pode ser mais precisa do que nunca.
A detecção e prevenção de fraudes é uma verdadeira dor para o setor bancário. O setor gasta milhões em tecnologias para reduzir a fraude, mas a maioria dos mecanismos atuais é baseada em dados históricos estáticos. E ele se baseia na correspondência de padrões e assinaturas com base nesses dados históricos, portanto, atos fraudulentos pela primeira vez são muito difíceis de detectar e podem causar muitas perdas financeiras. A única solução é implementar um mecanismo baseado em dados históricos e em tempo real. É aqui que a plataforma Hadoop e o aprendizado de máquina entram em cena.
Fraude e bancos
Os bancos são muito vulneráveis à fraude, pois a fraude é sua principal causa de perda de dinheiro. Uma estimativa sugere que mais de US $ 1,7 trilhão são perdidos todos os anos devido a fraudes bancárias. Para evitar isso, os bancos gastam muito dinheiro na prevenção de fraudes. No entanto, eles não gastam muito em se proteger. Portanto, as tecnologias atuais com as quais os bancos hoje estão equipados não são poderosas o suficiente. No entanto, o big data e o aprendizado de máquina podem ajudar a renovar o sistema atual e reduzir a fraude a níveis mais baixos de todos os tempos.
As abordagens atuais para detecção de fraudes têm as seguintes limitações:
No caso dos métodos atuais de prevenção de fraudes, é necessária a atualização adequada de um algoritmo de acordo com os casos mais recentes de fraude. No entanto, muitas vezes esses modelos são atualizados anualmente porque o custo e o tempo necessários são muito grandes. Também é muito difícil derivar um algoritmo preciso e usá-lo. Portanto, se o algoritmo não for atualizado regularmente, a fraude poderá passar despercebida até a implementação do algoritmo mais recente, que poderá ser implantado meses ou até anos depois.
Você não pode melhorar suas habilidades de programação quando ninguém se importa com a qualidade do software.
Como o aprendizado de máquina no Hadoop pode impedir fraudes?
O processamento de grandes quantidades de dados costumava ser uma tarefa hercúlea, mas com o advento do big data, vários aplicativos de processamento de dados mais rápidos e mais poderosos foram criados. Uma das mais poderosas dessas aplicações é a plataforma Hadoop. O Hadoop é extremamente poderoso por causa de seu recurso MapR, que permite processar facilmente grandes quantidades de dados em tempo real e por um preço muito baixo.
Como o Hadoop pode processar facilmente grandes quantidades de dados de uma só vez, ele pode ser usado para processar todos os registros e assinaturas de transações mais antigas e criar um modelo matemático extremamente preciso. Esses detalhes da transação também podem ser usados para extrair assinaturas, o que permitirá ao banco interceptar transações fraudulentas pela primeira vez. No entanto, a questão que surge agora é qual ferramenta pode ser usada para processar os dados e criar um algoritmo perfeito?
Ferramentas para prevenir fraudes bancárias
Com o aumento da fraude bancária, um bom aplicativo de gerenciamento de fraudes é a necessidade da hora. Uma dessas ferramentas é Skytree. O Skytree é na verdade uma plataforma especial de aprendizado de máquina que promete oferecer alta precisão e desempenho, mesmo quando o problema é processar grandes registros de dados de transações bancárias. Ele é baseado nos clusters de dados do tipo MapR do Hadoop, o que garante o processamento de grandes dados em tempo real. Ele também pode usar uma grande variedade de procedimentos de aprendizado de máquina, incluindo métodos supervisionados e não supervisionados. Devido a esses procedimentos eficientes de aprendizado de máquina, a Skytree pode interromper transações fraudulentas com a ajuda de um modelo avançado e até parar as fraudes pela primeira vez com base em sua capacidade de interceptar transações suspeitas. O Skytree pode selecionar automaticamente as melhores informações e usá-las para criar um modelo altamente preciso. Ele também pode analisar grandes quantidades de dados, facilitando a atualização do modelo atual com sua ajuda.
Contras do aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina pode ser uma solução muito poderosa para a detecção de fraudes, mas também pode ser um grande desafio. O conceito está diretamente relacionado à inteligência artificial. O fato de nossas máquinas tomarem decisões por nós pode trazer implicações morais. No entanto, não há necessidade de se preocupar, pois o aplicativo funcionará para nós e tomará as melhores decisões quando supervisionado por um funcionário humano. Tenha certeza de que o aprendizado de máquina produzirá técnicas mais inteligentes de prevenção de fraudes e ajudará a evitar perda de dinheiro no futuro.
Conclusão
O melhor aplicativo de gerenciamento de fraudes deve ser poderoso, rápido e preciso e deve se adaptar a uma variedade de situações. Para conseguir isso, o aplicativo deve ser capaz de produzir detalhes e assinaturas de transação, mantendo o banco de dados atualizado com os tipos de fraude mais recentes. Somente uma plataforma baseada no Hadoop poderá fazer isso, pois as plataformas baseadas no Hadoop são aplicativos de aprendizado de máquina extremamente rápidos que podem suportar muitos tipos diferentes de algoritmos de aprendizado de máquina. Junto com isso, as plataformas baseadas no Hadoop também são muito precisas, para que possam impedir com facilidade que muitos casos de fraude ocorram, pois podem detectar fraudes em tempo real. Isso significa que, se um aplicativo de aprendizado de máquina dedicado estiver do lado do banco, esse banco poderá quase invulnerável à fraude!