Машинное обучение - одна из самых популярных вещей в современном мире высоких технологий. Ряд предприятий, от электронной коммерции до банковских и финансовых решений для разработки приложений, стремятся нанять разработчиков машинного обучения из ведущих компаний, которые могут разрабатывать потрясающие приложения машинного обучения для своего бизнеса. По данным builtwith.com, 45% технологических компаний предпочитают использовать ИИ и машинное обучение в своих текущих проектах.

Сила машинного обучения, позволяющая импровизировать в различных отраслях по всему миру, даже без явного программирования. Итак, финансовая отрасль находится в авангарде внедрения инноваций.

В этом блоге мы обсудим, как приложения для машинного обучения могут предотвратить мошенничество в компаниях, занимающихся разработкой финансовых услуг и мобильного банкинга. Перед этим вы должны знать основы приложения для машинного обучения, как описано ниже.

Что такое приложение для машинного обучения и как оно работает?

Когда дело доходит до концепции машинного обучения, как следует из названия, это способность машин учиться и импровизировать соответственно. Приложение машинного обучения учится на собственном опыте без явного программирования. Эти приложения могут получать доступ к информации и использовать эти данные, чтобы учиться и совершенствоваться.

Некоторые отрасли также используют машинное обучение для таких операций, как обнаружение нежелательной электронной почты, предоставление клиентам адекватных рекомендаций по продукту и постановка точного медицинского диагноза. Например, компания Coca Cola использует машинное обучение для разработки продуктов. Используя данные, собранные из различных источников газированной воды, они смогли сказать, какой вкус предпочитает большинство людей. Это то, что помогло им запустить «Cherry Sprite» в стране.

Вот еще один пример того, как приложения машинного обучения используются для предотвращения мошенничества. Huawei Technologies использует аналитическую базу данных для выявления мошенничества в режиме реального времени. Они используют модель автоматического обучения, которая анализирует одобренные или отклоненные транзакции. Система может легко обнаружить мошеннические транзакции, используя эти данные.

Таким образом, приложение машинного обучения помогает раскрыть серьезное мошенничество в любом бизнесе. С появлением машинного обучения и искусственного интеллекта предотвращение мошенничества в современном бизнесе стало намного проще. Денежные онлайн-транзакции теперь безопасны и безопасны.

Подробнее: Какие репозитории GitHub для машинного обучения лучше всего искать в 2019 году?

Ниже описан процесс обнаружения мошенничества с использованием машинного обучения:

Процесс начинает сбор и сегментирование данных. После этого в модель машинного обучения добавляются обучающие наборы для прогнозирования вероятности мошенничества. Это трехэтапный процесс, описанный ниже:

Первый шаг: извлечение данных

Извлеченные данные будут разделены на три разных сегмента: обучение, тестирование и перекрестная проверка. Алгоритм будет обучен на частичном наборе данных и настроит параметры в тестовом наборе. Эффективность данных измеряется с помощью набора для перекрестной проверки. Высокопроизводительные модели будут протестированы для нескольких случайных разделов данных, чтобы гарантировать согласованность результатов.

Второй шаг: предоставление учебных наборов

Прогнозирование - это основное приложение машинного обучения, которое используется для обнаружения мошенничества. Данные, используемые для обучения моделей машинного обучения, состоят из записей с двумя выходными значениями для нескольких входных значений. Записи часто берутся из исторических данных.

Третий шаг: построение моделей

Построение модели - важный шаг в прогнозировании мошенничества или аномалии в наборах данных. Во-первых, определите, как сделать этот прогноз на основе предыдущих примеров входных и выходных данных. Теперь вы можете разделить задачу прогнозирования на два типа задач:

- Классификация
- Регрессия

Давайте перейдем к списку пунктов о том, как это предотвращает мошенничество в компаниях, занимающихся разработкой финансовых услуг и мобильного банкинга:

1) Рентабельность и простота обслуживания

Приложение машинного обучения может работать лучше, если вы вводите большой объем данных. В системах, основанных на правилах, для поддержания системы обнаружения мошенничества Компании по развитию финансового и мобильного банкинга должны тратить много денег.

Но когда дело касается машинного обучения, все будет намного проще и прибыльнее. Чем больше данных вы собираетесь передать в системы, тем выше будет эффективность работы машин. Когда вы это сделаете, различать хорошие и плохие транзакции станет намного проще.

2) Быстрая проверка

В системе, которая в основном полагается на правила, все может стать слишком сложным, и проверка больших данных займет много времени. Продавцы предпочитают получать свои деньги быстрее и будут очень счастливы, когда появится внедренная система, которая может проверять огромные объемы данных всего за несколько миллисекунд.

Если вы выберете эту опцию, обнаружение мошенничества станет легким и простым делом. Проверка большого количества транзакций в реальном времени возможна только с помощью системы на основе машинного обучения.

3) Футуристическое решение

Когда дело доходит до киберпреступников, они сообразительны и используют передовые инструменты и стратегии для выполнения своих мошеннических действий. Независимо от того, насколько эффективна ваша внутренняя команда по борьбе с мошенничеством, вам будет нелегко обнаружить мошеннические транзакции, поскольку все будет усложняться.

Будущее за искусственным интеллектом и машинным обучением, поэтому финансовые учреждения и другие отрасли должны полагаться на машинное обучение, когда дело касается предотвращения мошенничества. Эти системы могут быстро изучать модели и поведение людей, совершающих мошенничество, и защищать свою организацию от таких вещей.

4) Эффективный

Машины, прошедшие соответствующую подготовку, будут работать лучше людей. Они могут с легкостью выполнять повторяющуюся работу по анализу данных. Машины быстро масштабируют все случаи, когда требуется вмешательство человека. Предотвратить мошеннические транзакции будет легко, потому что они без труда распознают неинтуитивные и тонкие закономерности.

5) Масштабируемость

Алгоритмы в моделях машинного обучения становятся более эффективными с увеличением наборов данных. В то время как в моделях, основанных на правилах, стоимость обслуживания системы обнаружения мошенничества многократно увеличивается по мере увеличения клиентской базы.

Услуги по разработке программного обеспечения для банковских и финансовых услуг наряду с машинным обучением улучшаются благодаря большему количеству данных, поскольку модель машинного обучения может обнаруживать различия и сходства между различными типами поведения. Как только им сообщают, какие транзакции являются подлинными, а какие мошенническими, системы могут работать с ними и начинать выбирать те, которые подходят любой из них.

Они также могут предсказать их в будущем при работе с новыми транзакциями. Риск растет быстрыми темпами. Если в машине обучающих данных не обнаружено мошенничества, обучение позволит системе игнорировать этот тип мошенничества в будущем.

Примечание по упаковке:

Многие компании все еще задаются вопросом, стоит ли инвестировать в AI и ML. Тогда ответ - большое да. Фактически, это будет плодотворное вложение для бизнеса в 2019 году. Однако, учитывая все преимущества, которые организация или учреждение получит, и деньги, которые они сэкономят в будущем, используя решения для мобильных приложений для банковских операций непонятно. Поэтому пришло время внедрить ML, чтобы защитить деньги и данные клиентов, а также репутацию бренда.

Теперь, если вам интересно разработать свой следующий проект с использованием машинного обучения или какой-либо из его структур, то самое время начать. Вы также можете нанять опытных веб-разработчиков машинного обучения в надежной компании по разработке программного обеспечения, такой как ValueCoders.

Первоначально опубликовано на www.valuecoders.com 5 марта 2019 г.