Tartalomjegyzék:
A csalások felderítése és megelőzése valódi fájdalmat jelent a bankszektor számára. Az iparág milliókat költ a technológiákra a csalás csökkentése érdekében, de a jelenlegi mechanizmusok nagy része statikus történelmi adatokra épül. Ez a történelmi adatok alapján a minták és az aláírások illesztésén alapszik, így az első alkalommal elkövetett csalást nagyon nehéz felismerni, és sok pénzügyi veszteséget okozhat. Az egyetlen megoldás egy történelmi és valós idejű adatokon alapuló mechanizmus megvalósítása. Itt áll a Hadoop platform és a gépi tanulás.
Csalások és bankok
A bankok nagyon érzékenyek a csalásokra, mivel a csalás a pénzvesztés fő oka. Becslések szerint évente több mint 1, 7 trillió dollárt veszítenek a bankcsalások miatt. Ennek megelőzése érdekében a bankok sok pénzt költenek a csalások megelőzésére. De nem sokat költenek maguk védelmére. Ezért a jelenlegi technológiák, amelyekkel a bankok ma fel vannak szerelve, nem elég hatékonyak. A nagy adatok és a gépi tanulás azonban segíthetnek a jelenlegi rendszer felújításában, és a csalások mindenkori szintre csökkentéséhez.
A csalások felderítésének jelenlegi megközelítései a következő korlátozásokkal rendelkeznek:
