Contenido
- Fraude y bancos
- ¿Cómo puede el aprendizaje automático en Hadoop prevenir el fraude?
- Herramientas para prevenir el fraude bancario
- Contras del aprendizaje automático
- Conclusión
Fuente: Ajv123ajv / Dreamstime.com
Para llevar:
La detección de fraude siempre ha sido una prioridad en la industria bancaria, pero con la incorporación de herramientas modernas como Hadoop y el aprendizaje automático, puede ser más precisa que nunca.
La detección y prevención del fraude es un verdadero dolor para la industria bancaria. La industria gasta millones en tecnologías para reducir el fraude, pero la mayoría de los mecanismos actuales se basan en datos históricos estáticos. Y se basa en la coincidencia de patrones y firmas en función de estos datos históricos, por lo que los actos fraudulentos por primera vez son muy difíciles de detectar y pueden causar muchas pérdidas financieras. La única solución es implementar un mecanismo basado en datos históricos y en tiempo real. Aquí es donde entran en juego la plataforma Hadoop y el aprendizaje automático.
Fraude y bancos
Los bancos son muy vulnerables al fraude, ya que el fraude es su principal causa de pérdida de dinero. Una estimación sugiere que se pierden más de $ 1.7 trillones cada año debido a fraude bancario. Para evitar esto, los bancos gastan mucho dinero en la prevención del fraude. Sin embargo, no gastan mucho en protegerse. Por lo tanto, las tecnologías actuales con las que los bancos de hoy están equipados no son lo suficientemente potentes. Sin embargo, el big data y el aprendizaje automático pueden ayudar a modernizar el sistema actual y reducir el fraude a niveles mínimos.
Los enfoques actuales para la detección de fraude tienen las siguientes limitaciones:
En el caso de los métodos actuales de prevención de fraude, es necesaria la actualización adecuada de un algoritmo de acuerdo con los casos más recientes de fraude. Sin embargo, a menudo estos modelos se actualizan anualmente porque el costo y el tiempo requeridos son muy grandes. También es muy difícil derivar un algoritmo preciso y usarlo. Entonces, si el algoritmo no se actualiza regularmente, el fraude puede pasar desapercibido hasta la implementación del nuevo algoritmo, que puede implementarse meses o incluso años después.
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
¿Cómo puede el aprendizaje automático en Hadoop prevenir el fraude?
Procesar grandes cantidades de datos con precisión solía ser una tarea hercúlea, pero con el advenimiento de los grandes datos, se han creado varias aplicaciones de procesamiento de datos más rápidas y potentes. Una de las aplicaciones más potentes es la plataforma Hadoop. Hadoop es extremadamente poderoso debido a su función MapR, que le permite procesar fácilmente grandes cantidades de datos en tiempo real, y de manera muy económica.
Como Hadoop puede procesar fácilmente grandes cantidades de datos a la vez, puede usarse para procesar todos los registros y firmas de transacciones más antiguas, y hacer un modelo matemático extremadamente preciso. Estos detalles de la transacción también se pueden utilizar para extraer firmas, lo que permitirá al banco interceptar las transacciones de fraude por primera vez. Sin embargo, la pregunta que surge ahora es qué herramienta se puede utilizar para procesar los datos e idear un algoritmo perfecto.
Herramientas para prevenir el fraude bancario
Con el aumento del fraude bancario, una buena aplicación de gestión de fraudes es la necesidad de la hora. Una de estas herramientas es Skytree. Skytree es en realidad una plataforma especial de aprendizaje automático que promete ofrecer alta precisión y rendimiento, incluso cuando el problema es procesar grandes registros de datos de transacciones bancarias. Se basa en los clústeres de datos de tipo MapR de Hadoop, lo que garantiza el procesamiento de grandes datos en tiempo real. También puede usar una gran variedad de procedimientos de aprendizaje automático, incluidos los métodos supervisados y no supervisados. Debido a tales procedimientos eficientes de aprendizaje automático, Skytree puede detener transacciones fraudulentas con la ayuda de un modelo avanzado e incluso detener fraudes por primera vez sobre la base de su capacidad para interceptar transacciones sospechosas. Skytree puede seleccionar automáticamente la mejor información y usarla para crear un modelo altamente preciso. También puede analizar fácilmente grandes cantidades de datos, por lo que es más fácil actualizar el modelo actual con su ayuda.
Contras del aprendizaje automático
El aprendizaje automático puede ser una solución muy poderosa para la detección de fraudes, pero también puede ser un gran desafío. El concepto está directamente relacionado con la inteligencia artificial. El hecho de que nuestras máquinas tomen las decisiones por nosotros puede generar implicaciones morales. Sin embargo, no hay necesidad de preocuparse, ya que la aplicación funcionará para nosotros y tomará las mejores decisiones cuando sea supervisada por un empleado humano. Tenga la seguridad de que el aprendizaje automático producirá técnicas de prevención de fraude más inteligentes y ayudará a prevenir la pérdida de dinero en el futuro.
Conclusión
La mejor aplicación de gestión de fraudes debe ser potente, rápida y precisa y debe adaptarse a una variedad de situaciones. Para lograr esto, la aplicación debe ser capaz de generar detalles y firmas de transacciones mientras mantiene actualizada la base de datos con los tipos de fraude más recientes. Solo una plataforma basada en Hadoop podrá hacer esto, ya que las plataformas basadas en Hadoop son aplicaciones de aprendizaje automático extremadamente rápidas que pueden admitir muchos tipos diferentes de algoritmos de aprendizaje automático. Junto con esto, las plataformas basadas en Hadoop también son muy precisas, por lo que pueden evitar fácilmente que ocurran muchos casos de fraude, ya que pueden detectar el fraude en tiempo real. Esto significa que si una aplicación de aprendizaje automático dedicada está al lado del banco, ¡ese banco tiene el poder de ser casi invulnerable al fraude!