Turinys:
Sukčiavimo aptikimas ir prevencija yra tikras skausmas bankų pramonei. Pramonė išleidžia milijonus technologijų, skirtų sukčiavimui sumažinti, tačiau dauguma dabartinių mechanizmų yra pagrįsti statiniais istoriniais duomenimis. Tai remiasi modeliu ir parašų suderinimu, pagrįstu šiais istoriniais duomenimis, todėl pirmą kartą padarytus nesąžiningus veiksmus yra labai sunku nustatyti ir jie gali sukelti daug finansinių nuostolių. Vienintelis sprendimas yra įgyvendinti mechanizmą, pagrįstą tiek istoriniais, tiek realiojo laiko duomenimis. Čia žaidžia Hadoop platforma ir mašinų mokymasis.
Sukčiavimas ir bankai
Bankai yra labai pažeidžiami sukčiavimo, nes sukčiavimas yra pagrindinė jų nuostolių priežastis. Apskaičiuota, kad dėl bankų sukčiavimo kasmet prarandama daugiau nei 1, 7 trilijono USD. Norėdami to išvengti, bankai išleidžia daug pinigų sukčiavimo prevencijai. Tačiau jie neišleidžia daug, kad apsisaugotų. Todėl dabartinės technologijos, kuriomis šiandien aprūpinami bankai, nėra pakankamai galingos. Tačiau dideli duomenys ir kompiuterinis mokymasis gali padėti atnaujinti dabartinę sistemą ir sumažinti sukčiavimą iki visų laikų lygio.
Dabartiniai sukčiavimo nustatymo metodai turi šiuos apribojimus:
