Jak uczenie maszynowe pomaga w wykrywaniu oszustw finansowych w branży FinTech

Sektor usług finansowych przechodzi transformację cyfrową , a jej motorem jest uczenie maszynowe (ML). ML zapewnia systemom możliwość automatycznego uczenia się i doskonalenia na podstawie doświadczenia bez konieczności wyraźnego programowania.

Ponieważ sektor finansowy w każdej sekundzie operuje tonami danych osobowych i miliardami krytycznych transakcji, staje się szczególnie narażony na nieuczciwe działania. Oszuści zawsze starają się złamać serwery, aby uzyskać cenne dane do szantażu.

Według badania Global Economic Crime and Fraud Survey 2020 przeprowadzonego przez PwC , respondenci zgłosili straty sięgające 42 miliardów dolarów w ciągu ostatnich 24 miesięcy z powodu nieuczciwych działań. Banki i instytucje finansowe nie mają innego wyjścia, jak tylko wzmocnić swoje mechanizmy obronne, stosując innowacyjne technologie, takie jak uczenie maszynowe .

Uczenie maszynowe zapewnia sektorowi usług finansowych środki do ochrony ich firm i zwalczania cyberprzestępców. Według raportu Markets and Markets , globalny rynek wykrywania i zapobiegania oszustwom (FDP) ma wzrosnąć do 38,2 mld USD z 20,9 USD do 2025 r., przy CAGR wynoszącym 12,8%.

Obszary wykrywania i zapobiegania oszustwom obejmują pranie pieniędzy, roszczenia ubezpieczeniowe, płatności elektroniczne i transakcje bankowe.

W tym artykule odkryjemy główne sposoby wykorzystania uczenia maszynowego w finansach do wykrywania oszustw. Czytaj!

Główne obszary oszustw finansowych w sektorze finansów

Zanim zagłębimy się w szczegóły uczenia maszynowego w branży finansowej , przejdźmy do różnych obszarów, w których oprogramowanie do wykrywania oszustw finansowych może pomóc przedsiębiorstwom.

1. Wyłudzanie informacji przez pocztę e-mail: jest to rodzaj cyberprzestępczości, w ramach którego osoby atakujące wysyłają użytkownikom fałszywe wiadomości i łącza do witryn za pośrednictwem poczty e-mail. Te e-maile są pozornie legalne i autentyczne, więc każdy może je źle ocenić i wprowadzić wrażliwe dane, które narażają je na ryzyko.

Aby uniknąć takich sytuacji, możesz skorzystać z automatycznych metod wykrywania phishingu za pomocą uczenia maszynowego. Metody te opierają się na klasycznych algorytmach uczenia maszynowego do klasyfikacji i regresji.

2. Oszustwa związane z kartami kredytowymi: W coraz bardziej cyfrowym świecie oszustwa związane z kartami kredytowymi stały się dość powszechne. Ten rodzaj oszustwa finansowego polega na kradzieży numerów kart debetowych lub kredytowych za pośrednictwem niezabezpieczonych połączeń internetowych.

Algorytmy uczenia maszynowego pomagają określić, które działania są autentyczne, a które nielegalne. Jeśli ktoś spróbuje oszukać system, model ML może zaalarmować bank i podjąć kroki w celu zanegowania aktywności.

3. Oszustwa mobilne: integracja uczenia maszynowego z systemami przeciwdziałania oszustwom jest szczególnie istotna, gdy metody płatności wykraczają poza fizyczne karty i obejmują telefony komórkowe.

Smartfony są teraz wyposażone w chipy NFC, dzięki czemu użytkownicy mogą płacić za produkty tylko za pomocą telefonów. Oznacza to, że Twój smartfon jest podatny na włamania i cyberzagrożenia. Uczenie maszynowe w finansach to skuteczne narzędzie do wykrywania nieprawidłowych działań każdego użytkownika, minimalizując w ten sposób ryzyko oszustw mobilnych.

4. Kradzież tożsamości: Informacje takie jak nazwa użytkownika, dane bankowe, hasła, dane logowania i inne niezwykle wrażliwe informacje są zagrożone, jeśli w grę wejdzie cyberprzestępca. Kradzież tożsamości naraża zarówno osoby fizyczne, jak i przedsiębiorstwa.

Uczenie maszynowe w finansach pomaga badać i sprawdzać dokumenty tożsamości, takie jak paszporty lub prawa jazdy, w bezpiecznych bazach danych w czasie rzeczywistym, aby zapewnić wykrycie wszystkich przypadków oszustw. Poza tym ML może być również używany do zwalczania fałszywych dowodów tożsamości, umożliwiając skanowanie biometryczne i rozpoznawanie twarzy.

5. Roszczenia ubezpieczeniowe: Oszustwa ubezpieczeniowe zazwyczaj obejmują fałszywe roszczenia z tytułu uszkodzenia samochodu, mienia, a nawet bezrobocia. Aby ograniczyć takie oszustwa, firmy ubezpieczeniowe poświęcają dużo czasu i zasobów na weryfikację każdego roszczenia. Proces ten jest jednak kosztowny i podatny na włamania .

Uczenie maszynowe dzięki doskonałym możliwościom rozpoznawania wzorców pomaga rozwiązywać roszczenia ubezpieczeniowe z najwyższą dokładnością i znajdować fałszywe roszczenia.

[Przeczytaj również: 5 sposobów, w jakie przemysł Fintech wykorzystuje sztuczną inteligencję do Woo Millennials ]

Dlaczego należy używać uczenia maszynowego do zapobiegania oszustwom ?

Jak wynika z zastosowań uczenia maszynowego w różnych wymienionych powyżej obszarach oszustw finansowych, branża finansowa i bankowa uważa, że ​​uczenie maszynowe jest niezwykle pomocne w wykrywaniu oszustw finansowych. Duża ilość danych transakcyjnych i konsumenckich sprawia, że ​​idealnie nadaje się do stosowania złożonych algorytmów uczenia maszynowego. ML pomaga bankom i instytucjom finansowym identyfikować i oznaczać nieuczciwe działania w czasie rzeczywistym.

Zwiększona dokładność algorytmów uczenia maszynowego zapewnia firmom finansowym znaczne zmniejszenie liczby fałszywych trafień (gdy transakcje są niepoprawnie oznaczane jako odrzucone i fałszywe) oraz fałszywych negatywów (gdy pomijane są prawdziwe przypadki oszustwa). To jest powód, dla którego ML zajęło pierwsze miejsce w sektorze finansowym.

Jeśli nadal masz wątpliwości, w jaki sposób uczenie maszynowe może pomóc w wykrywaniu oszustw w Twojej firmie świadczącej usługi finansowe, przejrzyj pulę korzyści wymienionych poniżej.

1. Szybsze zbieranie danych: Ponieważ prędkość handlu rośnie, ważne jest posiadanie szybszych rozwiązań, takich jak uczenie maszynowe, w celu wykrywania oszustw. Algorytmy uczenia maszynowego mogą oceniać ogromne ilości danych w bardzo krótkim czasie. Mają możliwość ciągłego zbierania i analizowania danych w czasie rzeczywistym oraz błyskawicznego wykrywania nadużyć.

2. Bezproblemowe skalowanie: modele i algorytmy uczenia maszynowego stają się bardziej efektywne wraz z rosnącymi zestawami danych. Uczenie maszynowe poprawia się wraz z większą ilością danych, ponieważ model ML może wykryć podobieństwa i różnice między wieloma zachowaniami.

Po znalezieniu prawdziwych i fałszywych transakcji system może je przeanalizować i zacząć wybierać te, które pasują do wiadra.

3. Zwiększona wydajność: w przeciwieństwie do ludzi, maszyny mogą wykonywać powtarzalne zadania i wykrywać zmiany w dużych ilościach danych. Ma to kluczowe znaczenie dla wykrywania oszustw w znacznie krótszym czasie.

Algorytmy mogą dokładnie analizować setki tysięcy płatności na sekundę. Zmniejsza to koszty, a także czas potrzebny na analizę transakcji, dzięki czemu proces jest bardziej wydajny.

4. Mniejsze przypadki naruszeń bezpieczeństwa: Dzięki wdrożeniu systemów uczenia maszynowego instytucje finansowe mogą zwalczać oszustwa i zapewniać swoim klientom najwyższy poziom bezpieczeństwa. Działa poprzez porównywanie każdej nowej transakcji z poprzednią (dane osobowe, dane, adres IP, lokalizacja itp.) i wykrywanie podejrzanych przypadków. W rezultacie jednostki finansowe mogą zapobiegać oszustwom związanym z kartami płatniczymi lub kredytowymi.

Teraz, gdy widzieliśmy korzyści płynące z używania uczenia maszynowego , przyjrzyjmy się modelom uczenia maszynowego używanym do wykrywania oszustw.

Modele i algorytmy uczenia maszynowego do wykrywania oszustw

Oto rodzaje modeli i algorytmów uczenia maszynowego używanych do wykrywania oszustw finansowych w branży finansowej. Więc zrozummy je jeden po drugim.

1. Uczenie nadzorowane: uczenie nadzorowane działa w przypadkach takich jak wykrywanie oszustw w środowiskach uczenia głębokiego w FinTech . W tym modelu wszystkie informacje muszą być oznaczone jako dobre lub złe. I opiera się na predykcyjnej analizie danych .

2. Uczenie nienadzorowane: Model uczenia się nienadzorowanego wykrywa nieprawidłowe zachowanie w przypadkach, gdy nie ma takich danych lub dostępnych jest niewiele danych transakcyjnych. Nieustannie analizuje i przetwarza nowe dane oraz aktualizuje swoje modele na podstawie ustaleń. Z biegiem czasu uczy się wzorców i decyduje, czy są to legalne czy oszukańcze operacje.

3. Częściowo nadzorowane uczenie się: działa w przypadkach, gdy oznakowanie informacji jest niemożliwe lub zbyt drogie i wymaga interwencji człowieka.

4. Wzmacnianie uczenia: ten model umożliwia maszynom automatyczne wykrywanie idealnego zachowania w określonym kontekście. Pomaga maszynom uczyć się od środowiska i znajdować działania, które minimalizują ryzyko.

Jak działa system ML do wykrywania oszustw?

Proces wykrywania oszustw rozpoczyna się od zebrania i segmentacji danych za pomocą systemów uczenia maszynowego. Następnie model uczenia maszynowego jest zasilany algorytmami uczącymi w celu przewidywania prawdopodobieństwa oszustwa.

Poniżej znajdują się kroki, które pokazują, jak działa system ML do wykrywania oszustw:

1. Dane wejściowe: Aby wykryć oszustwo, system uczenia maszynowego musi najpierw zebrać dane. Im więcej danych otrzyma model ML, tym lepiej może uczyć się i doskonalić swoje umiejętności wykrywania oszustw.

2. Wyodrębnij cechy: Następnym krokiem jest wyodrębnienie cech. Na tym etapie dodawane są cechy opisujące zarówno dobre, jak i oszukańcze zachowania klientów. Te cechy zwykle obejmują:

• Tożsamość: Obejmuje wskaźnik oszustw na adresach IP klientów, wiek ich konta, liczbę urządzeń, na których byli widziani itp.
• Zamówienie: Ta funkcja pokazuje liczbę zamówień złożonych przez klientów, średnią wartość zamówienia, liczbę nieudanych transakcji i inne.
• Lokalizacja: Ta funkcja pomaga dowiedzieć się, czy adres wysyłki jest zgodny z adresem rozliczeniowym, kraj wysyłki jest zgodny z krajem adresu IP klienta oraz wskaźnik oszustw w lokalizacji klienta.
• Metody płatności: Pomaga zidentyfikować wskaźniki oszustw w bankach wydających karty kredytowe/debetowe, podobieństwo między nazwą klienta a nazwą rachunku itp.
• Sieć: Obejmuje liczbę e-maili, numerów telefonów lub metod płatności udostępnianych w sieci.

3. Algorytm uczenia: Algorytm to zestaw reguł, których musi przestrzegać model ML, aby zdecydować, czy operacja jest fałszywa, czy legalna. Im więcej danych Twoja firma może dostarczyć do zestawu szkoleniowego, tym lepszy będzie model ML.

4. Stwórz model: Po zakończeniu szkolenia Twoja firma otrzyma model uczenia maszynowego do wykrywania oszustw. Ten model może szybko i z dużą dokładnością wykrywać oszustwa. Aby jednak skutecznie wykrywać oszustwa, model uczenia maszynowego musi być stale ulepszany i aktualizowany.

Wykrywanie oszustw finansowych za pomocą uczenia maszynowego – przypadki użycia

Korzystając z nowoczesnych systemów ochrony przed oszustwami opartych na ML, instytucje finansowe znacznie zmniejszają ryzyko przeoczenia podejrzanych transakcji, błędów ludzkich i przypadków naruszeń bezpieczeństwa. Algorytmy uczenia maszynowego mogą przetwarzać ogromne ilości danych i chronić je przed oszustwami.

Compliance.ai to startup, który wykorzystuje adaptacyjne modele uczenia maszynowego w FinTech do automatyzacji badań i śledzenia treści regulacji finansowych i aktualizacji regulacyjnych na jednej platformie.

Firmy takie jak PayPal również wykorzystują uczenie maszynowe, aby zwiększyć możliwości wykrywania oszustw i zarządzania ryzykiem. Dzięki połączeniu liniowych sieci neuronowych i technik głębokiego uczenia mechanizmy zarządzania ryzykiem PayPal mogą w ciągu milisekund określić poziom ryzyka związany z klientem.

Uczenie maszynowe pomogło takim dużym korporacjom zapobiegać problemom, takim jak fałszywe konta, oszustwa płatnicze i podejrzane transakcje. ML zajmuje się całą brudną robotą analityki predykcyjnej i analizy danych oraz pozwala firmom uchronić się przed oszustwami.

Końcowe przemyślenia

Przedsiębiorstwa na całym świecie zaczęły wykorzystywać uczenie maszynowe do zapobiegania oszustwom finansowym. Jest to najbardziej innowacyjne narzędzie, które może pomóc w zapobieganiu nieuczciwym operacjom, które każdego roku prowadzą do większych strat.

Uczenie maszynowe pozwala tworzyć bardziej złożone algorytmy do analizy różnych transakcji i podejrzanych zachowań finansowych, minimalizując w ten sposób ryzyko strat finansowych.

Właśnie dlatego zatrudnianie usług rozwoju uczenia maszynowego stało się najwyższym priorytetem dla branży usług finansowych. W Appinventiv nasi eksperci zapewniają różnym firmom różne innowacyjne rozwiązania i podejścia do poprawy ich produktywności i zmniejszenia ryzyka finansowego.

Jeśli chcesz wdrożyć w swojej firmie systemy ML lub oprogramowanie do wykrywania oszustw finansowych, skontaktuj się z nami . Pomożemy Ci zrozumieć ogromne korzyści płynące z tej innowacyjnej technologii i pomożemy w skalowaniu Twojej firmy przy jednoczesnym obniżeniu kosztów ogólnych.