Cuprins:
Detectarea și prevenirea fraudei este o adevărată durere pentru industria bancară. Industria cheltuiește milioane de tehnologii pentru reducerea fraudei, dar majoritatea mecanismelor actuale se bazează pe date istorice statice. Și se bazează pe potrivirea modelelor și semnăturilor pe baza acestor date istorice, astfel încât actele frauduloase pentru prima dată sunt foarte dificil de detectat și pot provoca o mulțime de pierderi financiare. Singura soluție este implementarea unui mecanism bazat atât pe date istorice cât și în timp real. Aici intră în joc platforma Hadoop și învățarea automată.
Frauda și băncile
Băncile sunt foarte vulnerabile la fraudă, deoarece frauda este principala cauză a pierderii de bani. O estimare sugerează că peste 1, 7 trilioane de dolari se pierd în fiecare an din cauza fraudei bancare. Pentru a preveni acest lucru, băncile cheltuiesc foarte mulți bani pentru prevenirea fraudei. Cu toate acestea, ei nu cheltuiesc mult pentru a se proteja. Prin urmare, tehnologiile actuale cu care sunt dotate băncile de astăzi nu sunt suficient de puternice. Cu toate acestea, datele mari și învățarea mașină pot ajuta la reînnoirea sistemului actual și la reducerea fraudei la niveluri la un nivel minim.
Abordările actuale de detectare a fraudei au următoarele limitări:
