В последние годы мошенничество стало серьезной проблемой в банковском, медицинском, страховом и ИТ-секторах. Увеличилось количество онлайн-транзакций с использованием различных способов оплаты, таких как кредитные / дебетовые карты, PhonePe, Gpay, Paytm и т. Д. В связи с этим также увеличилось количество мошеннических действий. Более того, мошенники научились находить лазейки, которыми затем злоупотребляют. Следовательно, создание безопасной системы для аутентификации и предотвращения мошенничества стало сложной задачей.
Именно здесь оказываются полезными алгоритмы обнаружения мошенничества, основанные на машинном обучении.
Алгоритмы обнаружения мошенничества на основе машинного обучения
В подходе, основанном на правилах, алгоритмы не могут идентифицировать невидимые шаблоны и, следовательно, не могут предсказать мошенничество. Но в реальном мире мошенники очень искусны и каждый раз могут применять новые методы. Следовательно, существует необходимость в системе, которая может анализировать закономерности в данных, а также предсказывать и реагировать на новые условия, для которых она не обучена или специально не запрограммирована.
Здесь робот работает, чтобы учиться самостоятельно и становится лучше с опытом. Следовательно, мы используем машинное обучение для обнаружения мошенничества. Это эффективный способ обнаружения мошенничества из-за его быстрых вычислений и даже не требует наблюдения аналитика по мошенничеству. Машинное обучение помогает уменьшить количество ложных срабатываний для транзакций, поскольку шаблоны обнаруживаются автоматизированной системой для потоковой передачи транзакций в огромных объемах.
6 применений машинного обучения для обнаружения мошенничества
Давайте рассмотрим шесть применений ML в случаях мошенничества, существующих в реальном мире. Вы, возможно, испытали эти мошенничества в той или иной форме.
1. Электронный фишинг
Это случай мошенничества, когда мошенники обманом заставляют людей отвечать на электронные письма со своими данными. Используя эту информацию, они могут взломать вашу систему и украсть ваши деньги.
Машинное обучение использует свой алгоритм, чтобы различать фактические и спам-адреса электронной почты, тем самым предотвращая мошенничество. Они изучат строки темы, содержание электронного письма и данные электронной почты отправителя, прежде чем разделить их на подлинные или мошеннические электронные письма.
2. Кража личных данных
В этом случае мошенничества преступники обманывают вашу личность, связанную с вашими банковскими счетами. Они изменят идентификаторы или пароли, тем самым заблокировав вход в эти учетные записи.
Машинное обучение гарантирует, что никто не сможет изменить пароль или обновить идентификатор, связанный с учетной записью. Вы будете уведомлены, как только кто-либо попытается взломать вашу учетную запись: двухфакторная аутентификация и другие меры, наряду с человеческим интеллектом, помогают гарантировать лучшее предотвращение мошенничества.
3. Кража кредитной карты
С помощью таких методов, как фишинг, мошенники могут получить доступ к данным вашей кредитной карты и использовать их не по назначению. Вам придется заплатить за покупки, которые вы не сделали.
Обнаружение мошенничества с кредитными картами с помощью машинного обучения может предотвратить такие компромиссы.
4. Подделка документов
Поддельные идентификаторы также доступны в сфере электронной коммерции, что может вызвать много проблем для владельца этих идентификаторов. Машинное обучение может быстро идентифицировать поддельные удостоверения.
Алгоритм обучил свою нейронную сеть различать мошенническую и подлинную личность, создав таким образом систему полной проверки.
5. Форма для взломов данных кредитной карты
Взлом формы — это кража данных вашей кредитной карты. При вводе данных в определенную онлайн-форму хакер будет оснащен своими средствами для захвата информации и использования ее в другом месте.
Это можно определить с помощью алгоритмов машинного обучения, встроенных в ваш сайт. Это защитит данные и гарантирует, что они не попадут в руки злоумышленников.
6. Поддельные приложения
Если у мошенников есть доступ к вашим идентификаторам и другим данным, они могут легко использовать их для создания кредитной карты или любого другого поддельного приложения на ваше имя. Именно по этой причине были разработаны модели обнаружения мошенничества, которые обращаются к нейронным моделям, чтобы понять, является ли приложение подлинным или мошенническим.
Заключение
Чтобы разоблачить сомнительную деятельность и, что более важно, отличить ложные тревоги от подлинного мошенничества, такие компании, как PayPal, используют собственный механизм искусственного интеллекта, созданный с помощью инструментов с открытым исходным кодом. С помощью этого решения для человека и искусственного интеллекта Paypal удалось вдвое сократить количество ложных срабатываний.
Методы машинного обучения, безусловно, более надежны, чем проверка человеком и правила транзакций. Решения для машинного обучения являются динамичными, масштабируемыми и обрабатывают значительное количество транзакций в режиме реального времени.
Maruti Techlabs, поставщик решений для искусственного интеллекта и машинного обучения, нацелена на улучшение качества обслуживания клиентов с помощью технологий. Работая над несколькими сложными проектами по всему миру, мы понимаем, как преодолевать строгие законы и риск замены существующих технологий, когда речь идет об автоматизации.
