Wie man das maschinelle Lernen in Betrugserkennung verwendet

Betrugserkennung und Präventionsprozess umfassen Identifikation von Anzeichen und Erkennungsmarken der finanziellen Cybersicherheit-Bedrohung und hindern diese an Verwirklichung. Der Betrugserkennungsprozess, wenn es überaus vom manuellen Prozess abhängig ist, kann aufwändig und ungenau sein. Daher wenden mehr Teams das maschinelle Lernen in Betrugsprävention an.

Das maschinelle Lernens-Betrugserkennungssysteme sind bei der Analyse der größeren Datenbestände ohne Ermüdung effizienter, und können schnell und präziser die Anzeichen der betrügerischen Aktivitäten erkennen, bevor dies geschieht. Wenn Sie erfahren wollen, wie Sie das maschinelle Lernen in Betrugserkennung implementieren können, sollten Sie weiterlesen. Wir besprechen, wie das maschinelle Lernen in Betrugserkennung arbeitet sowie die Vorteile und Nachteile für die bessere Entscheidungsfindung darstellen.

Was ist das maschinelle Lernen in Betrugserkennung?

Das maschinelle Lernen in Betrugserkennung umfasst Daten aus vorherigen Vorfällen, um die maschinellen Lernalgorithmen betreffs authentischer betrügerischer Aktivitäten und regelmäßiger rechtlicher Aktivitäten zu führen, so dass dies die zukünftigen Fälle erkennen und markieren kann. Das maschinelle Lernen lässt sich in zwei Klassen einteilen, und sie als überwachtes Lernen (supervised learning) und unüberwachtes Lernen (unsupervised learning) genannt werden.

Das überwachtes Lernen braucht von Ihnen, die vom System für Lernen und Eingabe ins maschinelle Lernsystem notwendigen Daten zu bezeichnen und einzuteilen, so dass dieses den Betrugserkennung anonym starten kann. Andererseits benötigt unüberwachtes Lernen keine Datenbezeichnung oder -Einteilung. Anstatt liefern Sie Daten und lassen den Algorithmus die Gruppierung ohne menschlichen Eingriff tun.

Unüberwachtes maschinelles Lernen ist besonders nutzbringend bei den unerkennbaren Bedrohungen. Dies braucht jedoch mehr Rechenkapazität, um reibungslos zu funktionieren.

Vergleich der internen maschinellen Lernens-Betrugserkennung und Outsourcing

Es gibt keine generische Methode dafür, ob Sie ein internes maschinelle Lernens-Team sammeln oder Ihr maschinellen Lernens-Betrugserkennungssystem auf Outsourcing lassen.

1. Preis: Bildung eines internen Teams für die Erstellung eines kundenspezifischen maschinellen Lernmodells müsste die Einstellung der maschinellen Lernen-Experte bedeuten. Währenddem sieht Outsourcing vor, dass Sie jemand anderen bezahlen, das Knochenjob zu machen.
2. Datenaufbereitung ist zeitaufwendig: Eventuell müssen Sie Daten vorbereiten, die das maschinelle Lernmodell darüber belehren wird, was betrügerische Aktivität und nicht betrügerische Aktivität ist. Dies ist ein langwieriger Prozess, dafür Sie keine Zeit haben können. Daher wäre Outsourcing effizienter.
3. Reihe von Datenquellen: Mit internen maschinellen Lernmodellen und Betrugserkennung haben Sie nur den Zugriff auf die Ihnen erreichbare Information, aber dies kann nicht ausreichend sein, um die Regel und Schwellenwerte korrekt zu formieren. In Gegensatz dazu haben die ausgelagerten Teams den Zugriff auf mehr Daten von den vorherigen Kunden und können anwenden, was Sie in Ihrem Fall erfahren haben, um präzisere Ergebnisse zu liefern.

Wie funktioniert die maschinelle Lernens-Betrugserkennung?

Ob Sie entscheiden, Ihre maschinellen Lernens-Operationen zur Betrugserkennung auszulagern oder Sie ein internes Team haben, um diese zu erledigen, befolgt das maschinelle Lernen zur Betrugserkennung eine Reihe der Schritte, die sicherstellen, dass kein betrügerischer Versuch hinter Ihnen vorbeigeht:

1. Dateneingabe für Quellenmaterial: Erstens braucht der maschinelle Lernalgorithmus Information, um seine Ansichten zu bilden. Versorgen Sie ihn mit Informationen wie Kreditkarteninformationen und Finanztätigkeitsursprung. Auch versuchen Sie nicht, ihn nur durch die Versorgung von wesentlichen Informationen zu überlasten.
2. Generierung der Systemregeln: Stellen Sie Ihres maschinelle Lernsystem ein, die komplexen oder einfachen Regeln für die Markierung und Blockierung der verdächtigen Aktivitäten im Finanzkonto durchzuführen. Hier wählen Sie auch den Schwellenwert und Ablehnung, und Genehmigungsrate.
3. Überprüfung und Aktivierung der Algorithmus-Regeln: Als Sie die Regeln einstellen, darauf der maschinelle Lernalgorithmus funktionieren wird, müssen Sie die Regeln überprüfen und dann dies aktivieren, wenn Sie sicher werden, dass alles Ihren Qualitätsüberprüfungen entspricht. Um den Schwellenwert anzupassen, können Sie dies manuell oder automatisch durch Einstellung mit dem maschinellen Lernen tun.
4. Trainieren Sie den Algorithmus: Zuerst versucht doch der Algorithmus, zu lernen, was eine betrügerische Transaktion und was nicht ist. Deshalb, wenn Sie gerade erst anfangen, soll Ihr Team das Feedback über die frühen Ergebnisse der Maschine durch die Annahme, Rückgang oder Ergebnisüberprüfung liefern. Mit der Zeit müssten Sie dies nicht so häufig wie vorher tun.
5. Historische Sandbox-Testierung: Dieser Schritt enthält die Überprüfung und Testierung der bisherigen erfolgreichen Betrugsversuche innerhalb Sandbox-Umgebung. Hier können Sie die Regeln aus- oder einschalten und die Präzision Ihres Systems testieren.

Typen der Betrugsaktivitäten und wie das maschinelle Lernen diese verhindern kann

Vor der Besprechung einer Lösung, lassen Sie uns einige die mit Betrugserkennung und maschinellem Lernen zusammenhängenden Szenarien untersuchen:

Steuerbetrug

Einige Privatpersonen und Unternehmen versuchen, das System durch die Nichtzahlung von Steuern mittels Verheimlichung der Vermögensgegenstände oder inkompletter Erteilung von Einkommens- und Kosteninformationen zu betrügen. Maschinelles Lernen verwendet verschiedene Marker, um zu sagen, ob die Person lügt oder nicht.

Versicherungsansprüche-Betrug

Maschinelles Lernen in Betrugserkennung kann die falschen Versicherungsleistungsansprüche durch die von Geschädigten, Ärzten und Krankenpflegerinnen ausgefüllten Formulare begrenzen. Dieses entdeckt die Abweichungen und Unregelmäßigkeiten darin, wie die Formulare ausgefüllt werden.

Identitätsdiebstahl

Aufstellung der E-Commerce-Betrüge und Kreditanträge sind die Beispiele davon, wie Identitätsdiebstahl passiert. Maschinelles Lernen kann das ungewöhnliche Verhalten im Konto durch die Verhaltensdetektionsverfahren feststellen.

Kreditkartenbetrug

Maschinelle Lernsysteme können den Kreditkartenbetrug durch die Aufdeckung des Kaufs von Luxusgütern und unerwarteter wiederkehrender Käufe nach der Karte aufdecken, die kurz vor dem Ablaufdatum ist. Anderes Beispiel ist, wenn der Algorithmus die zu der Karte innerhalb kurzer Zeit eingefügten zahlreichen Ausgaben oder Zahlungsoptionen entdeckt. Um solche Aktivitäten zu begrenzen und weitere Aktivitäten zu vermeiden, wird das maschinelle Lernsystem solche Transaktionen anhalten.

Geldwäsche

Maschinelles Lernen in Betrugserkennung für Geldwäsche-Fälle ist auf die Aufdeckung drei Transaktionstypen gezielt: Geldwäsche, die von der Bank wegen ungewöhnlicher Warnungen markierten Geldüberweisungen, und normale Rechtsgeschäfte. Der maschinelle Lernalgorithmus deckt die Absender- und Empfängerinformationen und ihre Ausgabegewohnheit auf, und schlägt Alarm in Zukunft bei einer ähnlichen, wiederholenden Transaktion.

Marktmanipulation

Marktmanipulation bezieht sich darauf, wann jemand absichtlich die Versorgung- Nachfragedynamik beeinflusst, um die Gewinne von Preisänderungen zu erhalten. Maschinelles Lernen hat die Funktion, die Marktmanipulation durch die Verfolgung des Aktienverkäufers und Brokerinformationen zu verhindern, um die möglichen Hinweise der Marktmanipulation aufzudecken.

Was sind die Vorteile des maschinellen Lernens in Betrugserkennung?

Die Unternehmen, die maschinelles Lernen in ihrer Betrugsprävention implementieren, werden die folgenden Vorteile erfahren:

Die Algorithmen können 24/7 laufen; Menschen können nicht

Betrüger und von ihnen begehende Finanzverbrechen machen keine Pausen nur dadurch, dass Joe, Betrugsdetektor, mit der Arbeit für einen Tag wegen des Betrugspräventionsjobs beendet hat. Im Gegensatz zu Joe machen die maschinellen Lernsysteme keine Pausen, gehen ins Bett nicht oder beenden Ihre Schicht.

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Diese Systeme und Algorithmen können funktionierend bleiben, solange sie dafür entworfen sind.  Sie werden nie krank, nie schlafen, nehmen keine Feiertage und freie Tage, um sich um eigenen Sachen zu kümmern, weil die Betrugserkennung nur ihre einzige Sache ist, und daher können sie betrügerische Aktivitäten effizienter als die Menschen verhindern.

Maschinelles Lernen ist kosteneffektiver

Insgesamt können die maschinellen Lernsysteme Sie von Einstellung des zusätzlichen Personals für RiskOps fernhalten. Insbesondere gibt es die Unternehmen, deren Operationen jahreszeitlich oder periodisch erhöhen, and dies kann unverhältnismäßig sein, zusätzliche Betrugsanalytiker und Betrugserkennungsspezialisten nur für diese Periode einzustellen.

Einstellung der Mitarbeiter je nach der Jahreszeit würde mehr Ressourcen bedeuten, die auf Einstellung und Sicherstellung ihrer schnellen Adaptierung im Unternehmen ausgegeben wurden. Während die maschinellen Lernsysteme rund um die Uhr und ganzjährig unabhängig vom Verkehr funktionieren. Auch, wenn das Unternehmen will, während der gestiegenen Betrugsversuche zu skalieren, müssen sie nur das System skalieren.

Präzisere Prognosen mit größeren Datenbeständen

Bevor Sie voraussagen können, wie etwas funktioniert oder sich verhaltet, müssen Sie dies oft genug in vollem Betrieb ansehen. Die gleiche Situation betrifft die Betrugserkennung. Leider ist der Nachteil der Drehung rund um menschliche Anstrengung darin, dass Menschen die begrenzte Kapazität haben, um die Information zu verbrauchen und zu bewerten.

Aber die maschinellen Lernsysteme sind auf die Verarbeitung der größeren Datenbestände programmiert, die menschlichen Fähigkeiten überschreiten. Vor allem, weil die maschinellen Lernsysteme größere Kapazität haben, können sie den Betrug exakt innerhalb der kürzeren Periode voraussagen.

Schnellere manuelle Überprüfungszeiten

Ohne maschinelle Lernsysteme würden wir mit manueller und sorgfältiger stückweiser Datenüberprüfung hängenbleiben. Das Ergebnis wird die Erhöhung der Arbeitsbelastung, Anstrengung und Zeit, die mit der Technologie effizienter und effektiver hätten genutzt werden können. Mit maschinellem Lernen kann der Algorithmus durch gleiche Datenbestände viel schneller als der Mensch laufen.

Der Schlüssel kann darin sein, die diese beide zu kombinieren. Also, wenn der Betrugsdetektor manuell Daten im Zusammenhang mit ML-Technologie überprüft, nutzen sie nicht zu viel Anstrengungen. Also wird es einfacher, schneller und weniger anspruchsvoll.

Was sind die Nachteile des maschinellen Lernens in Betrugserkennung?

Primärer und theoretischer Zweck der Technologie besteht darin, um Benutzerleben leichter und effizienter zu machen. Dies ist auch die Geschichte des maschinellen Lernens in Betrugserkennung. Aber wie mit jeder Technologie hat das maschinelle Lernen seine Nachteile, die Ihre Wahl beeinflussen können.

Sie sind schon darüber im Klaren, wie vorteilhaft das maschinelle Lernen für Ihre Betrugserkennungsversuche ist. Die Kenntnis seiner Nachteile kann Ihnen helfen, den Menscheneingriff und technologische Weiterentwicklung in einen reibungslosen Prozess zu kombinieren, der für Sie wirkt.

Einige Nachteile bei der Nutzung vom maschinellen Lernen in Betrugserkennung enthalten folgend:

Nicht 100% zuverlässig sein

Ganz gleich, wie viel der maschinelle Lernalgorithmus aus Datenbeständen erlernt, kann er nicht 100% den Betrug aufdecken. Denn die menschliche doch vorhersehbare Psychologie ist dynamisch ihrem Wesen nach und kann auf den Weisen winden und drehen, die der Computer nicht verstehen oder voraussehen kann.

Aus diesem Grund kann maschinelles Lernen nicht komplett die menschliche Berührung zu übertreffen und wie andere Menschen wirken. Für diese Grauzone brauchen Sie menschliche Betrugsdetektor, um die betrügerischen Versuche aufzudecken, wo die Maschine kann nicht.

Falsch positive Ergebnisse können den Rest des Ergebnisses beeinflussen

Betriebsweise der maschinellen Lernsysteme besteht darin, dass sie von Ihnen gelieferten Daten lernen können, und welches Verhalten positiv betrügerisches Verhalten oder falsch betrügerisches Verhalten ist. Aber als wir schon früher hingewiesen haben, kann dieses nicht 100% voraussehen.

Ab und zu kann der maschinelle Lernalgorithmus eine rechtliche Tätigkeit aufdecken, und sie als „positives“ betrügerisches Verhalten zu markieren. Wenn dies unbeachtet vor den Menschenaugen bleibt, wird dies den Rest der Ergebnisse beschädigt und andere rechtliche Tätigkeiten als das betrügerische Verhalten markieren.

Weniger Kontrolle über Fehler

Während das maschinelle Lernen eine größere Chance auf Präzision hat, kann dieses manchmal die Fehler machen. Dies gibt Ihnen weniger Kontrolle über den Ausgang Ihrer Ergebnisse, insbesondere wenn Sie dies ungeprüft funktionieren lassen.

Fazit

Je mehr wir uns in den technologischen Lösungen weiterentwickeln, desto verfeinerter werden die betrügerischen Transaktionen und Versuche. Während viele Menschen immer noch über die ethische Lebensfähigkeit des maschinellen Lernens und künstlicher Intelligenz skeptisch sind, bleiben die maschinellen Lernalgorithmen die Top-Option für die Erkennung der betrügerischen Transaktionen wie Identitätsdiebstahl, Kreditkartenbetrug, Steuerbetrug und Geldwäsche.

Die Branche könnte besser werden, wenn sie sich auf die Entwicklung einer Bilanz zwischen einem Menschen und einer Maschine konzentriert, den Bedürfnissen jeder Situation anpassen. Maschinelles Lernen hat seine Mängel und nur die menschliche Berührung zusammen mit Regeleinstellung, Schwellenwerten und Überprüfungsparameter kann die Software und System-Metamorphose zusammen mit den betrügerischen Versuchen ändern.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Was ist das maschinelle Lernen?

Maschinelles Lernen kann als der Prozess der Entwicklung und Verwendung von einem Satz der Computeralgorithmen und statistischer Modelle zum Lernen, Adaptierung, Analyse und Ergebnisfassungen aus Datenbanken für die spezifischen Zwecke definiert werden.

Was sind die Typen des maschinellen Lernens?

Die Typen des maschinellen Lernens sind überwachtes Lernen (supervised learning) und unüberwachtes Lernen (unsupervised learning). Unüberwachtes Lernen ist die auf der anspruchsvolleren Methode basierten Berechnungsanforderungen.

Sollten Sie die internen oder ausgelagerten Betrugserkennungsmodelle des maschinellen Lernens verwenden?

Dies hängt von Ihren Bevorzugungen hinsichtlich des Preises, Verfügbarkeit für die Datenvorbereitungsdurchführung und Vielfalt von den an den Händen habenden Daten ab. Meistens könnte es besser sein, auszulagern als das interne Team zu sammeln.

Wenn Sie mit dem Gedanken spielen, ein neues Projekt zum maschinellen Lernen zu starten, kontaktieren Sie uns jetzt!