Makine Öğrenimi FinTech Endüstrisinde Finansal Dolandırıcılık Tespitinde Nasıl Yardımcı Oluyor?

Yayınlanan: 2021-12-09

Finansal hizmetler sektörü dijital dönüşüm geçiriyor ve bunun arkasındaki itici güç makine öğrenimi (ML). ML, sistemlere açıkça programlanmadan otomatik olarak öğrenme ve deneyimden iyileştirme yeteneği sağlar.

Finans sektörü her saniye tonlarca kişisel veri ve milyarlarca kritik işlem üzerinde çalıştığı için özellikle dolandırıcılık faaliyetlerine karşı savunmasız hale geliyor. Dolandırıcılar, şantaj için değerli veriler elde etmek için her zaman sunucuları kırmaya çalışırlar.

PwC'nin Küresel Ekonomik Suç ve Dolandırıcılık Anketi 2020'ye göre , katılımcılar dolandırıcılık faaliyetleri nedeniyle son 24 ayda 42 milyar dolarlık büyük kayıp bildirdiler. Bankaların ve finans kurumlarının, makine öğrenimi gibi yenilikçi teknolojileri benimseyerek savunmalarını güçlendirmekten başka seçeneği yok .

Makine öğrenimi, finansal hizmetler sektörüne işlerini koruma ve siber suçluları yenme araçları sağlıyor. Markets and Markets tarafından hazırlanan bir rapora göre , küresel dolandırıcılık tespit ve önleme (FDP) pazarının 2025 yılına kadar 20,9 ABD dolarından 38,2 milyar ABD dolarına, %12,8'lik bir CAGR'ye ulaşması bekleniyor.

Dolandırıcılık tespit ve önleme alanları kara para aklama, sigorta talepleri, elektronik ödemeler ve banka işlemlerini içerir.

Bu makalede, finansta makine öğreniminin dolandırıcılık tespiti için kullanılabileceği ana yolları keşfedeceğiz. Okumaya devam etmek!

Finans sektöründeki başlıca finansal dolandırıcılık alanları

Major areas of financial fraud

Finans sektöründe makine öğreniminin ayrıntılarına dalmadan önce , finansal dolandırıcılık tespit yazılımının işletmelere yardımcı olabileceği farklı alanlara geçelim.

1. E-posta kimlik avı: Bu, saldırganların e-posta yoluyla kullanıcılara sahte mesajlar ve web sitesi bağlantıları gönderdiği bir tür siber suçtur. Bu e-postalar, herkesin onları yanlış değerlendirebileceği ve onları riske atan savunmasız verileri girebileceği görünüşte yasal ve gerçektir.

Bu tür durumlardan kaçınmak için, makine öğrenimini kullanarak kimlik avını tespit etmek için otomatik yöntemler kullanabilirsiniz. Bu yöntemler, sınıflandırma ve regresyon için klasik Makine Öğrenimi algoritmalarına dayanmaktadır.

2. Kredi kartı dolandırıcılığı: Giderek dijitalleşen dünyada, kredi kartı dolandırıcılığı oldukça yaygın hale geldi. Bu tür mali dolandırıcılık, güvenli olmayan internet bağlantıları aracılığıyla banka kartlarının veya kredi kartı numaralarının çalınmasını içerir.

Makine öğrenimi algoritmaları, hangi eylemlerin gerçek hangilerinin yasa dışı olduğunu belirlemeye yardımcı olur. Birisi sistemi aldatmaya çalışırsa, bir ML modeli bankayı uyarabilir ve aktiviteyi reddetmek için önlemler alabilir.

3. Mobil dolandırıcılık: Sahteciliği önleme sistemlerinde makine öğrenimi entegrasyonu, ödeme yöntemleri fiziksel kartların ötesine ve cep telefonlarına uzandığında özellikle önemlidir.

Akıllı telefonlarda artık NFC çipleri bulunuyor ve bu da kullanıcıların ürünler için yalnızca telefonlarıyla ödeme yapmalarını sağlıyor. Bu, akıllı telefonunuzun bilgisayar korsanlığına ve siber tehditlere açık olduğu anlamına gelir. Finance'te makine öğrenimi, her kullanıcı için anormal etkinlikleri tespit etmek ve böylece mobil dolandırıcılık risklerini en aza indirmek için etkili bir araçtır.

4. Kimlik hırsızlığı: Kullanıcı adı, banka bilgileri, parolalar, oturum açma kimlik bilgileri ve diğer son derece hassas bilgiler gibi bilgiler, bir siber suçlunun devreye girmesi durumunda büyük tehdit altındadır. Kimlik hırsızlığı hem bireyleri hem de işletmeleri riske sokar.

Finance'te makine öğrenimi, tüm dolandırıcılık vakalarının tespit edildiğinden emin olmak için pasaportlar veya ehliyetler gibi kimlik belgelerini gerçek zamanlı olarak güvenli veritabanlarına karşı incelemeye ve kontrol etmeye yardımcı olur . Ayrıca ML, biyometrik tarama ve yüz tanımayı etkinleştirerek sahte kimliklerle mücadele için de kullanılabilir.

5. Sigorta talepleri: Sigorta dolandırıcılığı genellikle sahte araba hasarı, mülk ve hatta işsizlik iddialarını içerir. Bu tür sahtekarlıkları azaltmak için sigorta şirketleri, her bir talebi doğrulamak için çok fazla zaman ve kaynak harcar. Ancak bu işlem hem pahalı hem de hacklenmeye yatkındır .

Üstün model tanıma yetenekleri sayesinde makine öğrenimi, sigorta taleplerinin en yüksek doğrulukla çözülmesine ve sahte iddiaların bulunmasına yardımcı olur.

[Ayrıca Okuyun: Fintech Endüstrisinin Y Kuşağına Yön Vermek için Yapay Zekayı Kullanmasının 5 Yolu ]

Dolandırıcılığı önlemek için neden makine öğrenimini kullanmalısınız ?

Yukarıda bahsedilen farklı finansal dolandırıcılık alanlarındaki ML kullanımlarından da anlaşılacağı gibi, finans ve bankacılık sektörü, makine öğreniminin finansal dolandırıcılık tespitinde son derece yararlı olduğunu düşünmektedir. Yüksek hacimli işlem ve tüketici verileri, onu karmaşık makine öğrenimi algoritmalarının uygulanması için ideal hale getirir. ML, bankaların ve finans kurumlarının dolandırıcılık faaliyetlerini gerçek zamanlı olarak belirlemesine ve işaretlemesine yardımcı olur.

Makine öğrenimi algoritmalarının artan doğruluğu, finansal firmalara yanlış pozitiflerin (işlemlerin yanlışlıkla reddedildi ve hileli olarak işaretlendiği) ve yanlış negatiflerin (gerçek sahtekarlık örneklerinin kaçırıldığı) sayısında önemli bir azalma sağlar. ML'nin finans sektöründe birinci sırayı almasının nedeni budur.

Makine öğreniminin finansal hizmetler işletmeniz için sahtekarlıkları tespit etmede nasıl yardımcı olabileceği konusunda hala şüpheniz varsa, aşağıda belirtilen avantajlar havuzunu gözden geçirin.

1. Daha hızlı veri toplama: Ticaretin hızı arttıkça dolandırıcılığı tespit etmek için makine öğrenimi gibi daha hızlı çözümlere sahip olmak önemlidir. Makine öğrenimi algoritmaları, çok büyük miktarda veriyi çok kısa sürede değerlendirebilir. Gerçek zamanlı olarak sürekli olarak veri toplama ve analiz etme ve dolandırıcılıkları anında tespit etme yeteneğine sahiptirler.

2. Zahmetsiz ölçekleme: Makine öğrenimi modelleri ve algoritmaları, artan veri kümeleriyle daha etkili hale gelir. Makine öğrenimi, daha fazla veriyle iyileşir, çünkü makine öğrenimi modeli birden çok davranış arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları seçebilir.

Gerçek ve sahte işlemler bulunduğunda, sistem bunları inceleyebilir ve uygun olanları seçmeye başlayabilir.

3. Artan verimlilik: İnsanların aksine, makineler tekrarlayan görevleri gerçekleştirebilir ve büyük hacimli verilerdeki değişiklikleri algılayabilir. Bu, çok daha kısa sürede dolandırıcılık tespiti için kritik öneme sahiptir.

Algoritmalar, saniyede yüz binlerce ödemeyi doğru bir şekilde analiz edebilir. Bu, işlemleri analiz etmek için harcanan zamanın yanı sıra maliyetleri de azaltır, böylece süreci daha verimli hale getirir.

4. Azaltılmış güvenlik ihlali vakaları: Makine öğrenimi sistemlerinin uygulanmasıyla finans kurumları dolandırıcılıklarla mücadele edebilir ve müşterilerine en üst düzeyde güvenlik sağlayabilir. Her yeni işlemi bir öncekiyle (kişisel bilgiler, veriler, IP adresi, konum vb.) karşılaştırarak ve şüpheli durumları tespit ederek çalışır. Sonuç olarak finans birimleri , ödeme veya kredi kartlarıyla ilgili dolandırıcılığın önüne geçebilmektedir .

Learn more

Artık makine öğrenimi kullanmanın faydalarını gördüğümüze göre , dolandırıcılık tespiti için kullanılan makine öğrenimi modellerine geçelim.

Dolandırıcılık tespiti için makine öğrenimi modelleri ve algoritmaları

İşte finans sektöründe finansal dolandırıcılığı tespit etmek için kullanılan makine öğrenmesi modelleri ve algoritmaları türleri. Öyleyse, onları birer birer anlayalım.

1. Denetimli öğrenme: Denetimli öğrenme FinTech'te derin öğrenme ortamlarında dolandırıcılık tespiti gibi durumlar için çalışır . Bu modelde, tüm bilgiler iyi veya kötü olarak etiketlenmelidir. Ve tahmine dayalı veri analizine dayanır .

2. Denetimsiz öğrenme: Denetimsiz öğrenme modeli, bu tür verilerin olmadığı veya çok az işlem verisinin bulunduğu durumlarda anormal davranışı algılar. Sürekli olarak yeni verileri analiz eder, işler ve bulgulara göre modellerini günceller. Zaman içinde kalıpları öğrenir ve bunların yasal mı yoksa hileli işlemler mi olduğuna karar verir.

3. Yarı denetimli öğrenme: Etiketleme bilgilerinin imkansız veya çok pahalı olduğu ve insan müdahalesi gerektirdiği durumlarda çalışır.

4. Takviyeli öğrenme: Bu model, makinelerin belirli bir bağlamda ideal davranışı otomatik olarak algılamasını sağlar. Makinelerin çevreden öğrenmesine ve riskleri en aza indiren eylemleri bulmasına yardımcı olur.

Bir ML sistemi dolandırıcılık tespiti için nasıl çalışır?

Dolandırıcılık tespit süreci, makine öğrenimi sistemlerini kullanarak verilerin toplanması ve bölümlere ayrılmasıyla başlar. Ardından, makine öğrenimi modeli, dolandırıcılık olasılığını tahmin etmek için eğitim algoritmalarıyla beslenir.

Aşağıda, bir ML sisteminin dolandırıcılık tespiti için nasıl çalıştığını gösteren adımlar verilmiştir:

how an ML system works

1. Girdi verileri: Sahtekarlığı tespit etmek için makine öğrenimi sisteminin önce veri toplaması gerekir. Bir makine öğrenimi modeli ne kadar çok veri alırsa, dolandırıcılık tespit becerilerini o kadar iyi öğrenebilir ve geliştirebilir.

2. Özellik çıkarma: Bir sonraki adım özellik çıkarmadır. Bu aşamada hem iyi hem de hileli müşteri davranışlarını tanımlayan özellikler eklenir. Bu özellikler genellikle şunları içerir:

  • Kimlik: Müşterilerin IP adreslerinin dolandırıcılık oranını, hesaplarının yaşını, görüldükleri cihaz sayısını vb. içerir.
  • Sipariş: Bu özellik, müşterilerin verdiği sipariş sayısını, ortalama sipariş değerini, başarısız işlem sayısını ve daha fazlasını gösterir.
  • Konum: Bu özellik, gönderim adresinin fatura adresiyle, gönderim ülkesinin müşterinin IP adresinin ülkesiyle eşleşip eşleşmediğini ve müşterinin bulunduğu yerdeki dolandırıcılık oranını bulmaya yardımcı olur.
  • Ödeme yöntemleri: Kredi/banka kartı veren bankalardaki dolandırıcılık oranlarını, müşteri adı ile fatura adı arasındaki benzerliği vb. belirlemeye yardımcı olur.
  • Ağ: Bir ağ içinde paylaşılan e-postaların, telefon numaralarının veya ödeme yöntemlerinin sayısını içerir.

3. Tren algoritması: Algoritma, bir işlemin hileli veya meşru olup olmadığına karar vermek için bir ML modeli tarafından takip edilmesi gereken bir kurallar dizisidir. İşletmeniz bir eğitim seti için ne kadar fazla veri sağlayabilirse, makine öğrenimi modeli o kadar iyi olacaktır.

4. Bir model oluşturun: Eğitim bittiğinde, şirketinize dolandırıcılık tespiti için bir makine öğrenimi modeli verilecektir. Bu model, dolandırıcılığı kısa sürede yüksek doğrulukla tespit edebilir. Ancak dolandırıcılık tespitinde etkili olması için bir makine öğrenimi modelinin sürekli olarak iyileştirilmesi ve güncellenmesi gerekir.

Makine öğrenimini kullanarak finansal dolandırıcılık tespiti - Kullanım senaryoları

Finans kurumları, makine öğrenimi destekli modern dolandırıcılık koruma sistemlerini kullanarak şüpheli işlemleri kaçırma, insan hataları ve güvenlik ihlali vakalarını büyük ölçüde azaltır. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük hacimli verileri işleyebilir ve sahtekarlıktan koruyabilir.

Compliance.ai, araştırmayı otomatikleştirmek ve finansal düzenleyici içeriği ve düzenleyici güncellemeleri tek bir platformda izlemek için FinTech'te uyarlanabilir makine öğrenimi modellerini kullanan bir girişimdir.

PayPal gibi şirketler de dolandırıcılık tespit ve risk yönetimi yeteneklerini geliştirmek için makine öğrenimini kullanıyor. Doğrusal, sinir ağları ve derin öğrenme tekniklerinin bir kombinasyonu sayesinde PayPal'ın risk yönetimi motorları, bir müşteriyle ilişkili risk seviyelerini milisaniyeler içinde belirleyebilir.

Makine öğrenimi, bu tür büyük şirketlerin sahte hesaplar, ödeme sahtekarlıkları ve şüpheli işlemler gibi sorunları önlemesine yardımcı oldu. ML, tahmine dayalı analitik ve veri analizinin tüm kirli işlerini halleder ve şirketlerin dolandırıcılıktan güvenli bir şekilde büyümesini sağlar.

Contact us

Son düşünceler

Dünyanın her yerindeki şirketler, finansal dolandırıcılığı önlemek için makine öğrenimini kullanmaya başladı . Her yıl daha büyük kayıplara yol açan dolandırıcılık operasyonlarını önlemeye yardımcı olabilecek en yenilikçi araçtır.

Makine öğrenimi , çeşitli işlemleri ve şüpheli finansal davranışları analiz etmek için daha karmaşık algoritmalar oluşturmaya izin vererek finansal kayıp risklerini en aza indirir.

Bu nedenle, makine öğrenimi geliştirme hizmetlerini işe almak , finansal hizmetler endüstrisi için en büyük öncelik haline geldi. Appinventiv'de uzmanlarımız, üretkenliklerini artırmak ve finansal riski azaltmak için farklı şirketlere çeşitli yenilikçi çözümler ve yaklaşımlar sunar.

İşletmenize ML sistemleri veya finansal dolandırıcılık tespit yazılımı uygulamak istiyorsanız, bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin . Bu yenilikçi teknolojinin muazzam faydalarını anlamanıza ve genel maliyetleri düşürürken işinizi büyütmenize yardımcı olacağız .