Wie maschinelles Lernen bei der Erkennung von Finanzbetrug in der FinTech-Branche hilft

Der Finanzdienstleistungssektor befindet sich in einer digitalen Transformation , und die treibende Kraft dahinter ist maschinelles Lernen (ML). ML bietet Systemen die Möglichkeit, automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.

Da der Finanzsektor jede Sekunde mit Tonnen von personenbezogenen Daten und Milliarden kritischer Transaktionen arbeitet, ist er besonders anfällig für betrügerische Aktivitäten. Betrüger versuchen immer, die Server zu knacken, um wertvolle Daten für die Erpressung zu erhalten.

Laut der Global Economic Crime and Fraud Survey 2020 von PwC berichteten die Befragten von Verlusten in Höhe von satten 42 Milliarden US-Dollar in den letzten 24 Monaten aufgrund betrügerischer Aktivitäten. Banken und Finanzinstitute haben keine andere Wahl, als ihre Verteidigung zu verstärken, indem sie innovative Technologien wie maschinelles Lernen einsetzen .

Maschinelles Lernen bietet dem Finanzdienstleistungssektor die Möglichkeit, seine Unternehmen zu schützen und Cyberkriminelle zu besiegen. Laut einem Bericht von Markets and Markets wird erwartet, dass der globale Markt für Betrugserkennung und -prävention (FDP) bis 2025 von 20,9 USD auf 38,2 Mrd. USD wachsen wird, bei einer CAGR von 12,8 %.

Zu den Bereichen Betrugserkennung und -prävention gehören Geldwäsche, Versicherungsansprüche, elektronische Zahlungen und Banktransaktionen.

In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Möglichkeiten entdecken, wie maschinelles Lernen im Finanzwesen zur Betrugserkennung eingesetzt werden kann. Weiter lesen!

Hauptbereiche des Finanzbetrugs im Finanzsektor

Bevor wir uns mit den Details des maschinellen Lernens in der Finanzbranche befassen , wollen wir uns den verschiedenen Bereichen zuwenden, in denen Software zur Erkennung von Finanzbetrug Unternehmen unterstützen kann.

1. E-Mail-Phishing: Dies ist eine Art von Cyberkriminalität, bei der Angreifer gefälschte Nachrichten und Website-Links per E-Mail an Benutzer senden. Diese E-Mails sind scheinbar legitim und authentisch, sodass jeder sie falsch einschätzen und die gefährdeten Daten eingeben kann, die sie gefährden.

Um solche Situationen zu vermeiden, können Sie automatisierte Methoden zur Erkennung von Phishing mithilfe von maschinellem Lernen verwenden. Diese Methoden basieren auf klassischen Machine-Learning-Algorithmen zur Klassifikation und Regression.

2. Kreditkartenbetrug: In einer zunehmend digitalen Welt ist Kreditkartenbetrug weit verbreitet. Bei dieser Art von Finanzbetrug werden Debitkarten oder Kreditkartennummern über ungesicherte Internetverbindungen gestohlen .

Algorithmen für maschinelles Lernen helfen dabei, zu erkennen, welche Aktionen authentisch und welche illegal sind. Wenn jemand versucht, das System zu betrügen, kann ein ML-Modell die Bank alarmieren und Maßnahmen ergreifen, um die Aktivität zu negieren.

3. Mobiler Betrug: Die Integration von maschinellem Lernen in Betrugsbekämpfungssysteme ist besonders wichtig, wenn Zahlungsmethoden über physische Karten hinausgehen und in den Bereich von Mobiltelefonen gehen.

Smartphones verfügen jetzt über NFC-Chips, mit denen Benutzer Produkte einfach mit ihrem Telefon bezahlen können. Dies bedeutet, dass Ihr Smartphone anfällig für Hacking und Cyber-Bedrohungen ist. Maschinelles Lernen im Finanzwesen ist ein effektives Werkzeug, um ungewöhnliche Aktivitäten für jeden Benutzer zu erkennen und so das Risiko von Betrug auf Mobilgeräten zu minimieren.

4. Identitätsdiebstahl: Informationen wie Benutzername, Bankdaten, Passwörter, Anmeldeinformationen und andere äußerst sensible Informationen sind einer großen Bedrohung ausgesetzt, wenn ein Cyberkrimineller ins Spiel kommt. Identitätsdiebstahl gefährdet sowohl Einzelpersonen als auch Unternehmen.

Maschinelles Lernen im Finanzwesen hilft dabei, Identitätsdokumente wie Pässe oder Führerscheine in Echtzeit mit sicheren Datenbanken zu prüfen und abzugleichen , um sicherzustellen, dass alle Betrugsfälle aufgedeckt werden. Außerdem kann ML auch zur Bekämpfung gefälschter Ausweise verwendet werden, indem biometrisches Scannen und Gesichtserkennung ermöglicht werden.

5. Versicherungsansprüche: Versicherungsbetrug umfasst in der Regel gefälschte Ansprüche in Bezug auf Autoschäden, Eigentum und sogar Arbeitslosigkeit. Um solche Betrugsfälle zu reduzieren, wenden Versicherungsunternehmen viel Zeit und Ressourcen auf, um jeden Anspruch zu validieren. Dieser Prozess ist jedoch teuer und anfällig für Hacking .

Maschinelles Lernen hilft aufgrund seiner überlegenen Mustererkennungsfunktionen dabei, Versicherungsansprüche mit höchster Genauigkeit zu lösen und gefälschte Ansprüche zu finden.

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Warum sollten Sie maschinelles Lernen zur Betrugsprävention einsetzen ?

Wie aus den oben erwähnten Anwendungen von ML in verschiedenen Bereichen des Finanzbetrugs hervorgeht, betrachtet die Finanz- und Bankenbranche das maschinelle Lernen als äußerst hilfreich bei der Erkennung von Finanzbetrug. Das hohe Volumen an Transaktions- und Verbraucherdaten macht es ideal für die Anwendung komplexer maschineller Lernalgorithmen. ML hilft Banken und Finanzinstituten, betrügerische Aktivitäten in Echtzeit zu erkennen und zu kennzeichnen.

Die erhöhte Genauigkeit von maschinellen Lernalgorithmen bietet Finanzunternehmen eine erhebliche Reduzierung der Anzahl falsch positiver Ergebnisse (bei denen Transaktionen fälschlicherweise als abgelehnt und betrügerisch gekennzeichnet werden) und falsch negativer Ergebnisse (bei denen echte Betrugsfälle übersehen werden). Aus diesem Grund hat ML den Spitzenplatz im Finanzsektor eingenommen.

Wenn Sie immer noch Zweifel haben, wie maschinelles Lernen bei der Aufdeckung von Betrug für Ihr Finanzdienstleistungsgeschäft helfen kann, sehen Sie sich die unten genannten Vorteile an.

1. Schnellere Datenerfassung: Da die Geschwindigkeit des Handels zunimmt, ist es wichtig, schnellere Lösungen wie maschinelles Lernen zur Betrugserkennung zu haben. Machine-Learning-Algorithmen können enorme Datenmengen in kürzester Zeit auswerten. Sie sind in der Lage, kontinuierlich Daten in Echtzeit zu sammeln und zu analysieren und Betrugsfälle in kürzester Zeit aufzudecken.

2. Mühelose Skalierung: Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen werden mit zunehmenden Datensätzen effektiver. Das maschinelle Lernen verbessert sich mit mehr Daten, da das ML-Modell die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen mehreren Verhaltensweisen erkennen kann.

Sobald echte und betrügerische Transaktionen gefunden wurden, kann das System sie durcharbeiten und beginnen, diejenigen auszuwählen, die in den Eimer passen.

3. Effizienzsteigerung: Im Gegensatz zu Menschen können Maschinen sich wiederholende Aufgaben ausführen und Änderungen in großen Datenmengen erkennen. Dies ist entscheidend für die Betrugserkennung in viel kürzerer Zeit.

Algorithmen können Hunderttausende von Zahlungen pro Sekunde genau analysieren. Dies reduziert die Kosten sowie den Zeitaufwand für die Analyse von Transaktionen und macht den Prozess somit effizienter.

4. Weniger Fälle von Sicherheitsverletzungen: Durch die Implementierung von Systemen für maschinelles Lernen können Finanzinstitute Betrug bekämpfen und ihren Kunden ein Höchstmaß an Sicherheit bieten. Es vergleicht jede neue Transaktion mit der vorherigen (persönliche Informationen, Daten, IP-Adresse, Standort usw.) und erkennt verdächtige Fälle. Dadurch können Finanzeinheiten Betrug im Zusammenhang mit Zahlungs- oder Kreditkarten verhindern.

Nachdem wir nun die Vorteile des maschinellen Lernens gesehen haben , wollen wir uns mit den maschinellen Lernmodellen befassen, die zur Betrugserkennung verwendet werden.

Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen zur Betrugserkennung

Hier sind die Arten von Modellen und Algorithmen für maschinelles Lernen, die zur Erkennung von Finanzbetrug in der Finanzbranche verwendet werden. Also, lasst sie uns einen nach dem anderen verstehen.

1. Überwachtes Lernen: Überwachtes Lernen funktioniert für Fälle wie die Betrugserkennung in Deep-Learning-Umgebungen im FinTech -Bereich . In diesem Modell müssen alle Informationen als gut oder schlecht gekennzeichnet werden. Und es basiert auf prädiktiver Datenanalyse .

2. Unüberwachtes Lernen: Ein unüberwachtes Lernmodell erkennt anomales Verhalten in Fällen, in denen solche Daten nicht oder nur wenige Transaktionsdaten verfügbar sind. Es analysiert und verarbeitet kontinuierlich neue Daten und aktualisiert seine Modelle basierend auf den Erkenntnissen. Es lernt die Muster im Laufe der Zeit und entscheidet, ob es sich um legitime oder betrügerische Vorgänge handelt.

3. Semi-überwachtes Lernen: Es funktioniert in Fällen, in denen die Kennzeichnung von Informationen entweder unmöglich oder zu teuer ist und menschliches Eingreifen erfordert.

4. Reinforcement Learning: Dieses Modell ermöglicht es Maschinen, ideales Verhalten innerhalb eines bestimmten Kontexts automatisch zu erkennen. Es hilft Maschinen, aus der Umgebung zu lernen und Maßnahmen zu finden, die Risiken minimieren.

Wie funktioniert ein ML-System zur Betrugserkennung?

Der Betrugserkennungsprozess beginnt mit dem Sammeln und Segmentieren der Daten mithilfe von maschinellen Lernsystemen. Dann wird das maschinelle Lernmodell mit Trainingsalgorithmen gefüttert, um die Betrugswahrscheinlichkeit vorherzusagen.

Im Folgenden sind die Schritte aufgeführt, die zeigen, wie ein ML-System zur Betrugserkennung funktioniert:

1. Eingabedaten: Um Betrug zu erkennen, muss das maschinelle Lernsystem zunächst Daten sammeln. Je mehr Daten ein ML-Modell erhält, desto besser kann es lernen und seine Fähigkeiten zur Betrugserkennung verbessern.

2. Merkmale extrahieren: Der nächste Schritt ist die Merkmalsextraktion. In dieser Phase werden Merkmale hinzugefügt, die sowohl gutes als auch betrügerisches Kundenverhalten beschreiben. Zu diesen Merkmalen gehören normalerweise:

• Identität: Sie umfasst die Betrugsrate der IP-Adressen der Kunden, das Alter ihres Kontos, die Anzahl der Geräte, auf denen sie gesehen wurden usw.
• Bestellung: Diese Funktion zeigt die Anzahl der Kundenbestellungen, den durchschnittlichen Bestellwert, die Anzahl der fehlgeschlagenen Transaktionen und mehr.
• Standort: Diese Funktion hilft herauszufinden, ob die Lieferadresse mit der Rechnungsadresse, das Lieferland mit dem Land der IP-Adresse des Kunden und die Betrugsrate am Standort des Kunden übereinstimmt.
• Zahlungsmethoden: Es hilft, die Betrugsraten in Banken, die Kredit-/Debitkarten ausstellen, die Ähnlichkeit zwischen Kundenname und Rechnungsname usw. zu identifizieren.
• Netzwerk: Enthält die Anzahl der E-Mails, Telefonnummern oder Zahlungsmethoden, die innerhalb eines Netzwerks geteilt werden.

3. Algorithmus trainieren: Ein Algorithmus ist eine Reihe von Regeln, die von einem ML-Modell befolgt werden müssen, um zu entscheiden, ob eine Operation betrügerisch oder legitim ist. Je mehr Daten Ihr Unternehmen für ein Trainingsset bereitstellen kann, desto besser wird das ML-Modell sein.

4. Erstellen Sie ein Modell: Nach Abschluss der Schulung erhält Ihr Unternehmen ein maschinelles Lernmodell zur Betrugserkennung. Dieses Modell kann Betrug in kürzester Zeit mit hoher Genauigkeit erkennen. Aber um bei der Betrugserkennung effektiv zu sein, muss ein maschinelles Lernmodell ständig verbessert und aktualisiert werden.

Erkennung von Finanzbetrug durch maschinelles Lernen – Anwendungsfälle

Durch den Einsatz von ML-gestützten modernen Betrugsschutzsystemen reduzieren Finanzinstitute das Risiko von verpassten verdächtigen Transaktionen, menschlichen Fehlern und Fällen von Sicherheitsverletzungen erheblich. Algorithmen für maschinelles Lernen können riesige Datenmengen verarbeiten und vor Betrug schützen.

Compliance.ai ist ein Startup, das adaptive Modelle für maschinelles Lernen in der FinTech verwendet, um die Recherche zu automatisieren und Inhalte zu Finanzvorschriften und Aktualisierungen von Vorschriften auf einer einzigen Plattform zu verfolgen.

Unternehmen wie PayPal nutzen auch maschinelles Lernen, um ihre Fähigkeiten zur Betrugserkennung und zum Risikomanagement zu verbessern. Durch eine Kombination aus linearen, neuronalen Netzwerken und Deep-Learning-Techniken können die Risikomanagement-Engines von PayPal die mit einem Kunden verbundenen Risikostufen innerhalb von Millisekunden bestimmen.

Maschinelles Lernen half solchen großen Unternehmen, Probleme wie gefälschte Konten, Zahlungsbetrug und verdächtige Transaktionen zu verhindern. ML erledigt die ganze Drecksarbeit der Predictive Analytics und Datenanalyse und ermöglicht es Unternehmen, sich vor Betrug zu schützen.

Abschließende Gedanken

Unternehmen auf der ganzen Welt haben damit begonnen, maschinelles Lernen einzusetzen , um Finanzbetrug zu verhindern. Es ist das innovativste Tool, das dazu beitragen kann, betrügerische Operationen zu verhindern, die jedes Jahr zu größeren Verlusten führen.

Maschinelles Lernen ermöglicht die Erstellung komplexerer Algorithmen zur Analyse verschiedener Transaktionen und verdächtigen finanziellen Verhaltens, wodurch das Risiko finanzieller Verluste minimiert wird.

Aus diesem Grund ist die Einstellung von Entwicklungsdiensten für maschinelles Lernen zur obersten Priorität für die Finanzdienstleistungsbranche geworden. Bei Appinventiv unterstützen unsere Experten verschiedene Unternehmen mit verschiedenen innovativen Lösungen und Ansätzen, um ihre Produktivität zu verbessern und finanzielle Risiken zu reduzieren.

Wenn Sie ML-Systeme oder Software zur Erkennung von Finanzbetrug in Ihrem Unternehmen implementieren möchten, können Sie sich gerne an uns wenden . Wir helfen Ihnen, die immensen Vorteile dieser innovativen Technologie zu verstehen und Ihr Unternehmen zu skalieren und gleichzeitig die Gesamtkosten zu senken.