یادگیری ماشین چگونه تشخیص تقلب در بخش مالی را حل می کند؟

برنامه های مالی را در ا،ر گوشی های هوشمند خواهید یافت. ما اغلب برای انجام تراکنش های بانکی آنلاین یا بررسی موجودی بانک خود به تلفن های خود دست می یابیم. اپلیکیشن‌های موبایل نحوه انجام فعالیت‌های مالی را تغییر می‌دهند و راحتی و انعطاف‌پذیری را به زندگی مردم می‌آورند. بانک ها تقریباً هر سرویس ممکنی را که کاربر می خواهد به طور مستقیم به برنامه های تلفن همراه خود ارائه می دهند. از این پس نیاز به مراجعه به بانک به میزان قابل توجهی کاهش یافته است و مشتریان زیادی هستند که ماه ها یا حتی سال ها به بانک مراجعه نکرده اند.

پلتفرم های دیجیتال در امور مالی

با این حال، تزریق پلت‌فرم‌های دیجیتال در صنعت مالی همچنین فعالیت‌های کلاهبرداری متعددی را که صنعت مالی باید برای کاربران حل کند، بسته می‌کند. یک راه حل کلیدی برای شناسایی و پیشگیری از کلاهبرداری مالی، یادگیری ماشینی است.

یادگیری ماشین در امور مالی به طور فعال به ،وان یک م،ع در برابر فعالیت های مجرمانه ای عمل می کند که ،ب پول از طریق فریب را هدف قرار می دهد. به ،وان یک تجارت، موسسات مالی در حال ایجاد راه حل های قوی برای ارائه امنیت بهینه به مشتریان خود هستند و یادگیری ماشینی نقش کلیدی در این فرآیند ایفا می کند. در نتیجه، توسعه‌دهندگان برنامه‌های تلفن همراه به طور فعال الگوریتم‌های متعدد و برنامه‌نویسی صریح را با هم ادغام می‌کنند تا برنامه‌های خود را برای موسسات مالی عاری از تقلب کنند.

پیش بینی می شود تا سال 2026، اندازه بازار جه، کشف و پیشگیری از تقلب به 65.8 میلیارد دلار برسد. علاوه بر این، CAGR همان 21.5٪ خواهد بود، که در آن یادگیری ماشینی نقش کلیدی در ساخت برنامه های مالی بدون کلاهبرداری ایفا می کند. این سوال که چگونه یادگیری ماشینی از تقلب جلوگیری می کند، برای کارآفرینان یک کنجکاوی باقی می ماند. بنابراین، این مقاله موارد زیر را بررسی خواهد کرد:

• انواع عمده فعالیت هایی که یادگیری ماشینی از آنها جلوگیری می کند چیست؟
• یادگیری ماشینی برای پیشگیری از کلاهبرداری مالی چقدر مهم است؟
• مدل های یادگیری ماشینی در پیشگیری از کلاهبرداری چیست؟
• موارد واقعی پیشگیری از کلاهبرداری در برنامه های تلفن همراه مالی

با مفهوم فوق، دانش لازم برای درک تشخیص تقلب در برنامه های مالی از طریق یادگیری ماشینی را خواهید داشت.

انواع عمده کلاهبرداری هایی که یادگیری ماشینی می تواند در برنامه های مالی از آن جلوگیری کند چیست؟

یادگیری ماشینی به سرعت در حال پیشرفت است و هیچ محدودیتی برای رشد آن وجود ندارد. دامنه کشف و پیشگیری از تقلب طیف وسیعی از فعالیت‌هایی را که کلاهبرداران انجام می‌دهند را در بر می‌گیرد. پول شویی، کلاهبرداری های بیمه ای، کلاهبرداری های فیشینگ و موارد دیگر. در اینجا برخی از انواع مالی مکرر وجود دارد که یادگیری ماشینی به سرعت سعی در حل آنها دارد:

کلاهبرداری فیشینگ ایمیل

برخی از افراد برای استفاده حرفه ای و شخصی به ایمیل خود متکی هستند. با استفاده گسترده و قابلیت اطمینان افراد در ایمیل ها، کلاهبرداران کلاهبرداری های فیشینگ ایمیل را از طریق چندین روش انجام می دهند. هنگامی که یک مجرم سایبری هر،مه یا ب،زاری را در یک ایمیل ارسال می کند، به ،وان Email Phi،ng Fraud شناخته می شود. 96 درصد از حملات فیشینگ از طریق ایمیل انجام می شود.

چنین ایمیل هایی ممکن است حاوی موارد زیر باشد:

• لینک های ناامن
• درخواست otps بانکی (رمزهای یکبار مصرف)
• رمزهای عبور بانکی خالص

روش‌های خودکار با یادگیری ماشینی به سیستم اجازه می‌دهد تا تلاش‌های فیشینگ را از قبل شناسایی کند تا به کاربران هشدار دهد. یک مثال عالی از همین Gmail است. الگوریتم ها ایمیل ها را شناسایی کرده و به اسپم ارسال می کنند.

کلاهبرداری از کارت اعتباری

اقتصاد بدون پول نقد استفاده از کارت‌های نقدی و اعتباری را افزایش می‌دهد، جایی که کارت اعتباری به منبع اصلی ،ید برای کاربران تبدیل شده است. و سرقت اطلاعات کارت های اعتباری در حال تبدیل شدن به یک کلاهبرداری بسیار محبوب در بین کاربران است. قرب، می تواند متوجه ،یدهای ناشناس از طرف کارت اعتباری خود شود. سالانه هزاران پرونده با ذکر کلاهبرداری از کارت اعتباری تشکیل می شود. یادگیری ماشینی می تواند به ،وان یک لایه امنیتی عمل کند تا تشخیص دهد که آیا شخص مجاز تراکنش را انجام می دهد یا خیر.

کلاهبرداری از تلفن همراه

تلفن های همراه مستعد حملات سایبری هستند. با فناوری NFC در گوشی های هوشمند، هکرها می توانند به داده های خصوصی شما نفوذ کرده و اطلاعات را سرقت کنند. یادگیری ماشینی می‌تواند از تراکنش‌های مبتنی بر وای‌فای با از پیش تعیین دسترسی غیرمجاز جلوگیری کند. علاوه بر این، فناوری‌های هوشمند مانند امنیت مبتنی بر بیومتریک می‌توانند از کلاهبرداری مبتنی بر تلفن همراه جلوگیری کنند.

دزدی هویت

وب سایت ها دارای اعتبار حساس کاربران هستند. علاوه بر این، اگر یک هکر اطلاعات حساس را بدزدد، می‌تواند وانمود کند که شما هستید و می‌تواند از طرف هویت شما معاملات را آغاز کند. علاوه بر این، کاربران همچنین از پلتفرم های اجتماعی برای ورود به سیستم عامل های متعدد با یک کلیک استفاده می کنند. در نتیجه، یادگیری ماشینی می‌تواند فرآیندی امن را برای جلوگیری از شناسایی اشتباه در موسسات مالی ارائه دهد.

یادگیری ماشینی برای پیشگیری از کلاهبرداری مالی چقدر مهم است؟

پیاده سازی یادگیری ماشینی مزایای متعددی برای کشف تقلب در صنعت مالی به همراه دارد. در اینجا مزایای قابل توجهی است که یادگیری ماشین ارائه می دهد:

جمع آوری سریع داده ها

امروزه داده ها یک دارایی برای مشاغل است. وقتی موسسات مالی داده ها را جمع آوری می کنند، به ویژه از قرب،ان فعالیت های کلاهبرداری، ال،ایی را برای شناسایی علت کلاهبرداری درک می کنند. در نتیجه، ML می‌تواند داده‌های مرتبط را جمع‌آوری کند، دسته‌ها را آماده کند و اقدامات روشنگرانه‌ای برای هشدار یا جلوگیری از فعالیت‌های کلاهبرداری ارائه دهد.

سطح کارایی بالا

ML می تواند برنامه ها/توابع بی پایان را بدون هیچ خطایی اجرا کند. می‌تواند به راحتی مجموعه‌های داده‌های عظیم را مدیریت کند و منبع فعالیت‌های متقلبانه را بیابد، بدون اینکه کارایی و تلاش سازمان‌ها را مختل کند. علاوه بر این، هزینه های شرکت را نیز کاهش می دهد.

افزایش مقیاس پذیری

موسسات مالی می‌توانند با قابلیت‌های فناوری کلان داده، داده‌های مورد نظر خود را پردازش کنند. در نهایت، ML می تواند حتی کوچکترین تفاوت را در مجموعه داده ها متمایز کند تا اقدامات بهینه را به کاربران ارائه دهد. در نتیجه، وقتی موسسات مالی می توانند از مجموعه داده های عظیم استفاده کنند، مقیاس پذیری آنها را افزایش می دهد.

نوآورانه و بهبود سریع

مزیت بزرگ ساخت راه‌حل‌های یادگیری ماشین این است که می‌تو،د آن‌ها را بر اساس نیاز خود در هر زمان تغییر دهید. هرگز سرمایه گذاری یکباره نیست. علاوه بر این، می تو،د به نوآوری الگوریتم های یادگیری ماشینی خود ادامه دهید تا آ،ین روندهای مورد استفاده توسط کلاهبرداران را برای بهبود سریع رویکرد تشخیص تقلب خود تزریق کنید.

مدل های یادگیری ماشینی در پیشگیری از کلاهبرداری چیست؟

فناوری یادگیری ماشین به طور مداوم در حال تکامل است، با این حال برخی از مدل‌های بسیار قوی ML برای صنعت مالی در جلوگیری از تقلب مفید هستند.

یادگیری تحت نظارت

یادگیری تحت نظارت یکی از محبوب ترین رویکردهای یادگیری ماشینی صنعت مالی است. مدل یادگیری نظارت شده مبتنی بر تجزیه و تحلیل داده‌های پیش‌بینی‌کننده و مدیریت پایگاه‌داده است که بر روی داده‌های دریافتی از منابع متعدد کار می‌کند. علاوه بر این، داده ها بر،ب گذاری شده و به دسته های مختلف طبقه بندی می شوند. برای تشخیص تقلب، یادگیری تحت نظارت می‌تواند بین دو مجموعه داده مشابه برای آموزش الگوریتم یادگیری ماشین تمایز قائل شود.

یادگیری بدون نظارت

هنگامی که اطلاعات بسیار کمی برای تجزیه و تحلیل در دسترس باشد، یادگیری بدون نظارت نقش کلیدی در کشف تقلب بازی می کند. این به طور مداوم بر تکه‌های اطلاعات در چند تمبر و تغییرات زم، نظارت می‌کند و از آنها یاد می‌گیرد. در نهایت، زم، که الگوریتم داده های کافی را جمع آوری کرد، اقدام را آغاز می کند.

یادگیری نیمه نظارتی

یادگیری نیمه نظارتی هر دو الگوی یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را برای ایجاد نتایج بهینه ،یب می کند. مدل یادگیری به طور خودکار با توجه به ا،امات به یادگیری نیمه نظارتی یا تحت نظارت تغییر می کند.

چگونه PI (راه حل تشخیص تقلب) توسط PayTm با استفاده از یادگیری ماشین کار می کند؟

Pi یک مدل تشخیص تقلب مالی است که توسط PayTm برای جلوگیری از کلاهبرداری برای مشاغل و کاربران ساخته شده است. (Pi PI.Exchange است) و مدل هوشمند آن به شدت از رویکرد یادگیری ماشینی برای ارائه بهینه پیشگیری از خطر به کاربران استفاده می کند.

Pi اینگونه کار می کند:

1. تشخیص: امتیازدهی هوشمند ریسک با رویکرد شخصی. هر کاربر امتیاز ریسک خود را برای چندین فعالیت مرتبط با امور مالی دارد.
2. تشخیص: با استفاده از رویکرد یادگیری ماشینی بدون نظارت، مدل تشخیص تقلب فعالانه فعالیت‌ها را 24 ساعته نظارت می‌کند و مجموعه قو،ن و هشدارهای کاربر را توصیه می‌کند.

PI از الگوریتم های هوشمند سطح بالا برای ارائه یک ابزار تشخیص تقلب قوی استفاده می کند:

• بلع داده ها
• تشخیص ناهنجاری
• امتیازدهی ریسک پویا
• استودیوی یادگیری ماشینی
• شبیه سازی هوشمند
• مدیریت پرونده

PI یک نمونه واقعی واقعی از ابزار تشخیص تقلب برای بخش مالی است که استفاده کارآمد از رویکرد یادگیری ماشین را به نمایش می گذارد.

آیا می خواهید الگوریتم های ML تشخیص و پیشگیری از تقلب را در برنامه مالی خود ادغام کنید؟

اگر می‌خواهید یک برنامه مالی بسازید یا می‌خواهید امنیت برنامه مالی خود را افزایش دهید، یک ارائه‌دهنده راه‌حل فناوری اطلاعات می‌تواند راه حل بهینه شناسایی و پیشگیری از تقلب را برای برنامه شما ارائه دهد. متخصصان یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (trickyenough dotcom — ادغام ai در تلفن همراه) علاقه زیادی به ادغام راه حل های هوشمند در راستای برنامه های مالی شما دارند. این کارشناسان در الگوریتم‌های یادگیری ماشینی نظارت‌شده، بدون نظارت و نیمه‌نظارت‌شده با توجه به نیازهای توسعه برنامه شما بسیار برجسته هستند.

اعتبار تصویر: ارائه شده توسط نویسنده. متش،!