Машинное обучение в обнаружении мошенничества: простое руководство

Будущее наступило, поэтому мы все больше и больше полагаемся на современные технологии и компьютерное программное обеспечение для решения таких вопросов, как хранение конфиденциальной информации, проведение финансовых операций и многие другие. В настоящее время искусственный интеллект не просто демонстрирует большой потенциал, но уже используется в сферах, не ограничивающихся информационными технологиями. ИИ помогает обнаруживать мошеннические транзакции, блокирует спам-письма, дает личные рекомендации продуктов или услуг и даже помогает с точным медицинским диагнозом.

Машинное обучение является частью ИИ и широко используется для предотвращения мошеннических действий. Вот почему, когда вы ищете способы защиты своего программного обеспечения, защиты платежной системы и т. д., использование систем машинного обучения — отличный способ сэкономить время, деньги и человеческие ресурсы.

В этой статье мы собираемся разобраться, что такое машинное обучение и как оно может защитить наши данные, а также значительно сократить количество мошеннических транзакций. Поэтому, если вы хотите узнать, как защитить личную информацию и снизить риски, которые приводят к потере денег, следите за обновлениями!

Принципы работы антифрод-системы

Прежде всего, давайте взглянем на антифрод-системы, чтобы понять, как они работают, какие модели сейчас присутствуют и их основные особенности.

Не существует единого алгоритма или метода машинного обучения, который обязательно работает в каждой сфере. Успех достигается за счет объединения методов, основанных на машинном обучении, пробования различных вариантов и их тестирования на нескольких наборах данных.

Основные возможности антифрод-систем

Как уже упоминалось, в настоящее время для предотвращения онлайн-мошенничества используются различные алгоритмы, однако основные принципы остаются прежними. Собираетесь ли вы использовать старый хорошо спроектированный паттерн или создать новый с нуля, в обоих случаях следует использовать базовый набор действий. Таким образом, в случае любой нетипичной активности система распознает ее и будет действовать в соответствии с установленным шаблоном.

Вот основные шаги, которые необходимо предпринять для настройки системы обнаружения мошенничества:

  • Сформировать алгоритм действий обычных пользователей;
  • Настроить систему автоматических уведомлений;
  • Если есть какие-либо признаки нетипичной активности, система отправит уведомление.

Как работает система обнаружения мошенничества

функция защиты от мошенничества-1.png
Основные элементы системы обнаружения мошенничества

К основным элементам системы противодействия мошенничеству относятся:

  • ядро системы;
  • база данных;
  • клиентские модули;
  • серверы.

Кроме того, от вашей компании и требований клиентов зависит, какие другие элементы следует включить при разработке приемлемой системы.

Способ совмещения машинного обучения и обнаружения мошенничества

Основное преимущество машинного обучения заключается в том, что система работает над собственным развитием — безостановочный процесс самообучения. Накопление данных позволяет снизить вероятность ложного срабатывания (обычная транзакция определяется как опасная и блокируется) и ложноотрицательного мошенничества (злоумышленная деятельность игнорируется системой и приводит к финансовым потерям) в бизнес-секторе. Безусловно, процесс самообучения положительно влияет на эффективность системы, поскольку она становится все более и более эффективной.

К сожалению, даже использование продвинутой системы не может гарантировать ее безупречную работу. Киберпреступники находятся начеку и постоянно работают над новыми, более эффективными способами атак на банковские и платежные системы. Однако, если вы собираетесь инвестировать деньги в программное обеспечение для защиты, самообучающаяся система станет отличным подспорьем для защиты вашей компании от информационных и финансовых манипуляций.

Алгоритмы машинного обучения

В области машинного обучения есть две основные модели:

Модель под наблюдением — это наиболее распространенный тип машинного обучения, который пытается получить новые данные из идентифицированных записей. В начале использования контролируемой модели вы добавляете мошеннические и немошеннические записи, чтобы увидеть, может ли система определить, присутствует ли мошенничество или нет.

Неконтролируемая машина Модель обучения отличается тем, что ее выполнение связано с выявлением аномальной активности путем сопоставления полученных данных с заранее заданным количеством инструкций и шаблонов. Однако недостатком неконтролируемой модели является оценка точности подхода до тех пор, пока данный результат не будет проверен и проверен специалистами.

Как предотвратить мошенничество с помощью машинного обучения

При создании собственной антифрод-системы вы должны знать, как предотвратить финансовое мошенничество, и здесь мы упомянем основные способы сделать это.

Знакомство с базовым поведением клиентов
«Знай своего клиента» (KYC) — это широко используемый процесс проверки личности клиента и прогнозирования рисков, которые они могут принести вашей компании. Система обнаружения, основанная на этой модели поведения, отслеживает действия клиентов с помощью баз данных и науки о данных. Банк создает определенный шаблон для каждого типа клиентов, и после внедрения системы, основанной на поведении «Знай своего клиента», он делит все действия клиентов на обычные и подозрительные. Так, например, если клиент совершил необычную транзакцию, далекую от привычной, система отправит уведомление, привлекающее ваше внимание к случившемуся.

Анализ данных
Второй метод обнаружения мошеннических действий зависит от процесса анализа всех доступных данных. Такой подход более качественный и дает более точные результаты, поскольку реализованная система обучения работает более эффективно.
Тем не менее, даже такая хорошо развитая система обнаружения мошенничества требует, чтобы за ней следил специалист — чтобы проверить наличие ложных транзакций и убедиться, что они действительно являются мошенническими, и устранить проблему ложного срабатывания.

Анализ социальных графов
Анализ социальных сетей помогает выявить большое количество опасных финансовых операций, визуализируя все учетные записи как в социальной сети и проверяя подозрительные транзакции. В случае с одним специальный алгоритм определяет, куда пропадают деньги, чтобы предотвратить один из самых популярных обманов в банковской сфере.

Автоматизация основных процессов
Машинное обучение помогает не только выявлять злонамеренные действия пользователей, но и автоматизировать повседневные действия, такие как подготовка отчетов, работа с почтой, учетные процессы. Таким образом, система помогает не только экономить наше время, но и повышать эффективность и трудоемкость.

Однако в настоящее время машинное обучение используется не во всех финансовых учреждениях, поскольку его нельзя оставить без людей, которые контролируют его работу и устраняют проблемы, если таковые имеются. Будем надеяться, что однажды система машинного обучения достигнет 100% точности в обнаружении незаконной деятельности и сможет работать самостоятельно.

Идентификация пользователя
Машинное обучение используется не только для заполнения отчетов или проверки истории транзакций пользователей. Внедрение современных технологий приводит к разработке нового уровня безопасности, поэтому благодаря современным алгоритмам все больше и больше финтех-компаний используют технику биометрической аутентификации своих клиентов.

Таким образом, перед созданием учетной записи клиент фотографирует свое лицо с помощью фронтальной камеры. Пока изображение загружается на платформу, программа анализирует глаза клиента и карту лицевых вен. Хакеры могут украсть данные вашей кредитной карты, PIN-код или удостоверение личности, но не ваше лицо или глаза, поэтому такой подход выгоден как для компании, так и для их клиентов.

В каких сферах используется антифрод-система

Мы уже обсудили, что такое антифрод-системы и как они работают, а теперь пора определить, кто и для чего использует эти системы.

В настоящее время системы обнаружения мошенничества используются в:

1. Банковская сфера
Работа с деньгами клиентов подразумевает большую ответственность, поэтому банкам необходимо выявлять мошеннические операции в режиме реального времени, чтобы предотвратить денежные потери. ИИ в финтех важен для выявления онлайн-мошенничества, так как анализирует данные, используемые в банковских системах, во время транзакций и т. д.

2. Государственные учреждения
ИИ очень помогает предотвратить не только потерю денег, но и данных, прогнозировать вторжения и выявлять налоговые махинации, а также выявлять ненормальное поведение. Все это помогает нашему правительству решать вопросы не отвлекаясь – быстрее и эффективнее.

3. Медицина
Сфера здравоохранения работает как с платежами, так и с личными данными и тратит миллионы в год на обеспечение безопасности этой информации. Кстати, машинное обучение используется и для постановки правильного диагноза, что очень помогает медицинскому персоналу.

4. Страхование
Система защиты от мошенничества идентифицирует подозрительную активность, выявляет мошеннические схемы и шаблоны на ранней стадии рассмотрения претензий с использованием нескольких методов в режиме реального времени. Развитый скоринговый движок позволяет специалистам быстро подтверждать, какие претензии действительны, а какие нет, и эти действия фиксируются системой и используются для ее дальнейшего совершенствования.

Итак, что мы делаем с системами защиты от мошенничества? Однозначно, дайте им зеленый свет! Такая система является большим преимуществом для любой компании или учреждения, которые хранят конфиденциальные данные, работают с платежами или автоматизируют рабочий процесс. Вопреки распространенному заблуждению, антифрод-система с элементами машинного обучения может применяться не только в ИТ-сфере, но и широко используется в онлайн-банкинге, здравоохранении, страховых компаниях и даже государственных учреждениях, поскольку эти системы облегчают нашу жизнь и выполнять задачи, на которые люди тратят много времени. Конечно, антифрод-программы, особенно без присмотра человека, не могут работать идеально, однако, принимая во внимание текущую скорость развития технологий, мы уверены, что через несколько лет ИИ и машинное обучение будут использоваться повсеместно для самых разных задач. Да будет так!

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *