Contenu
- Fraude et banques
- Comment l'apprentissage automatique dans Hadoop peut-il prévenir la fraude?
- Outils de prévention de la fraude bancaire
- Inconvénients de l'apprentissage automatique
- Conclusion
Source: Ajv123ajv / Dreamstime.com
À emporter:
La détection des fraudes a toujours été une priorité dans le secteur bancaire, mais avec l’ajout d’outils modernes comme Hadoop et l’apprentissage automatique, elle peut être plus précise que jamais.
La détection et la prévention de la fraude constituent un réel problème pour le secteur bancaire. L'industrie dépense des millions de dollars en technologies pour réduire la fraude, mais la plupart des mécanismes actuels reposent sur des données historiques statiques. Et elle repose sur une correspondance de modèle et de signature basée sur ces données historiques, de sorte que les actes frauduleux pour la première fois sont très difficiles à détecter et peuvent entraîner de nombreuses pertes financières. La seule solution consiste à mettre en œuvre un mécanisme basé à la fois sur des données historiques et en temps réel. C'est ici qu'interviennent la plate-forme Hadoop et l'apprentissage automatique.
Fraude et banques
Les banques sont très vulnérables à la fraude, la fraude étant leur principale cause de perte d’argent. Une estimation suggère que plus de 1,7 billion de dollars sont perdus chaque année en raison d'une fraude bancaire. Pour éviter cela, les banques dépensent beaucoup d’argent dans la prévention de la fraude. Cependant, ils ne dépensent pas beaucoup pour se protéger. Par conséquent, les technologies actuelles avec lesquelles les banques sont équipées ne sont pas assez puissantes. Cependant, le Big Data et l’apprentissage automatique peuvent aider à réorganiser le système actuel et à réduire le nombre de fraudes à un niveau sans précédent.
Les approches actuelles en matière de détection de fraude ont les limitations suivantes:
Dans le cas des méthodes actuelles de prévention de la fraude, il est nécessaire de mettre à jour correctement un algorithme en fonction des cas de fraude les plus récents. Cependant, ces modèles sont souvent mis à jour chaque année en raison des coûts et des délais nécessaires. Il est également très difficile de dériver un algorithme précis et de l’utiliser. Ainsi, si l'algorithme n'est pas mis à jour régulièrement, la fraude peut passer inaperçue jusqu'à la mise en œuvre du nouvel algorithme, qui peut être déployé des mois, voire des années plus tard.
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Comment l'apprentissage automatique dans Hadoop peut-il prévenir la fraude?
Traiter de grandes quantités de données avec précision était jadis une tâche herculéenne, mais avec l’avènement du Big Data, plusieurs applications de traitement de données plus rapides et plus puissantes ont été créées. L'une des plus puissantes de ces applications est la plate-forme Hadoop. Hadoop est extrêmement puissant en raison de sa fonctionnalité MapR, qui lui permet de traiter facilement de grandes quantités de données en temps réel et à très moindre coût.
Comme Hadoop peut facilement traiter simultanément de grandes quantités de données, il peut être utilisé pour traiter tous les anciens enregistrements de transaction et signatures, et créer un modèle mathématique extrêmement précis. Ces détails de transaction peuvent également être utilisés pour extraire des signatures, ce qui permettra à la banque d'intercepter les transactions frauduleuses pour la première fois. Cependant, la question qui se pose maintenant est de savoir quel outil peut être utilisé pour traiter les données et concevoir un algorithme parfait?
Outils de prévention de la fraude bancaire
Avec l'augmentation de la fraude bancaire, une bonne application de gestion de la fraude est la nécessité du moment. Skytree est l’un de ces outils. Skytree est en fait une plate-forme spéciale d'apprentissage automatique qui promet d'offrir une précision et des performances élevées, même lorsque le problème est de traiter des enregistrements de données de transactions bancaires de grande taille. Il s’appuie sur les clusters de données de type MapR de Hadoop, qui assurent le traitement des données volumineuses en temps réel. Il peut également utiliser une grande variété de procédures d'apprentissage automatique, y compris des méthodes supervisées et non supervisées. Grâce à des procédures d’apprentissage automatique aussi efficaces, Skytree est en mesure d’arrêter les transactions frauduleuses à l’aide d’un modèle avancé et même d’arrêter les fraudes initiales grâce à sa capacité à intercepter les transactions suspectes. Skytree peut sélectionner automatiquement les meilleures informations et les utiliser pour créer un modèle extrêmement précis. Il peut également analyser facilement de grandes quantités de données. Il est donc plus facile de mettre à jour le modèle actuel avec son aide.
Inconvénients de l'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique peut être une solution très puissante pour la détection des fraudes, mais il peut également constituer un défi majeur. Le concept est directement lié à l'intelligence artificielle. Le fait que nos machines prennent les décisions à notre place peut avoir des conséquences morales. Cependant, il n'y a pas lieu de s'inquiéter, car l'application fonctionnera pour nous et prendra les meilleures décisions lorsqu'elle est supervisée par un employé humain. Soyez assuré que l'apprentissage automatique produira des techniques de prévention de la fraude plus intelligentes et contribuera à prévenir les pertes d'argent à l'avenir.
Conclusion
La meilleure application de gestion de la fraude doit être puissante, rapide et précise et doit s’adapter à diverses situations. Pour ce faire, l’application doit être en mesure de fournir les détails de la transaction et les signatures tout en maintenant à jour la base de données avec les types de fraude les plus récents. Seule une plate-forme basée sur Hadoop pourra le faire, car les plates-formes basées sur Hadoop sont des applications d’apprentissage automatique extrêmement rapides pouvant prendre en charge de nombreux types différents d’algorithmes d’apprentissage automatique. Parallèlement à cela, les plates-formes basées sur Hadoop sont également très précises, elles peuvent donc facilement empêcher de nombreuses fraudes, car elles peuvent détecter les fraudes en temps réel. Cela signifie que si une application d’apprentissage automatique dédiée est à ses côtés, cette banque a le pouvoir d’être presque invulnérable à la fraude!