機器學習是當前技術世界中最流行的事物之一。從電子商務到銀行與金融應用程序開發(fā)解決方案的許多企業(yè)正在尋求聘請頂尖公司的ML開發(fā)人員，這些公司可以為其業(yè)務開發(fā)出色的ML應用程序。數(shù)據(jù)顯示，有45%的技術公司更喜歡在其正在進行的項目中使用人工智能和機器學習。機器學習的力量即使沒有經(jīng)過明確的編程也可改善世界各地的各個行業(yè)。因此，金融業(yè)處于創(chuàng)新的前沿。那么機器學習能否防止銀行業(yè)欺詐？在此之前，您必須了解如下所述的機器學習應用程序基礎知識。

　　什么是機器學習應用程序及其工作方式？

顧名思義，談到機器學習概念時，機器學習的力量就是相應地學習和即興創(chuàng)作。機器學習應用無需明確編程即可從自己的經(jīng)驗中學習。這些應用可以訪問信息并使用這些數(shù)據(jù)來學習和提高自己。

一些行業(yè)還使用ML進行操作，例如識別不需要的電子郵件，向客戶提供適當?shù)漠a(chǎn)品推薦以及提供準確的醫(yī)學診斷。例如，可口可樂公司正在使用機器學習進行產(chǎn)品開發(fā)。利用他們從各種蘇打水來源中收集的數(shù)據(jù)，他們能夠判斷出最大的人群偏愛哪種口味。這就是幫助他們在全國推出“櫻桃雪碧”的原因。

這是如何使用ML應用程序減輕欺詐的另一個示例。華為技術有限公司正在使用分析數(shù)據(jù)庫實時識別欺詐行為。他們正在使用一種自動學習模型來分析批準或拒絕的交易。系統(tǒng)很容易使用此數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)欺詐性交易。

因此，機器學習應用程序有助于解決任何業(yè)務的重大欺詐行為。機器學習和人工智能的出現(xiàn)使如今預防企業(yè)欺詐變得更加容易。在線貨幣交易現(xiàn)在安全且無風險。

　　使用機器學習進行欺詐檢測的過程說明如下：

該過程開始收集和分段數(shù)據(jù)。此后，將機器學習模型與訓練集一起提供，以預測欺詐可能性。這是一個3步驟的過程，如下所述：

　　第一步：提取數(shù)據(jù)

提取的數(shù)據(jù)將分為三個不同的部分：訓練，測試和交叉驗證。該算法將在部分數(shù)據(jù)集中進行訓練，并在測試集中調(diào)整參數(shù)。使用交叉驗證集測量數(shù)據(jù)的性能。高性能模型將針對數(shù)據(jù)的多個隨機劃分進行測試，以確保結果的一致性。

　　第二步：提供訓練集

預測是用于欺詐檢測的機器學習的主要應用。用于訓練ML模型的數(shù)據(jù)包括具有兩個輸入值的幾個輸入值的記錄。記錄通常是從歷史數(shù)據(jù)中獲得的。

　　第三步：構建模型

建立模型是預測數(shù)據(jù)集中欺詐或異常的必不可少的步驟。首先，根據(jù)先前的輸入和輸出數(shù)據(jù)示例，確定如何進行預測。現(xiàn)在，您可以將預測問題進一步分為兩種任務：

–分類

?–回歸

讓我們來談談如何防止金融和移動銀行開發(fā)公司中的欺詐行為：

　　1）具有成本效益且易于維護

當您輸入大量數(shù)據(jù)時，機器學習應用程序的性能會更好。在依賴規(guī)則的系統(tǒng)中，要維護欺詐檢測系統(tǒng)，金融與移動銀行開發(fā)公司?必須花費大量資金。

但是，當涉及到ML時，事情將變得更加輕松和有利可圖。您將要提供給系統(tǒng)的更多數(shù)據(jù)將幫助機器更有效地運行。執(zhí)行此操作時，區(qū)分好壞交易變得更加簡單。

　　2）快速驗證

在主要依賴規(guī)則的系統(tǒng)中，事情可能變得太復雜，并且檢查大數(shù)據(jù)會花費大量時間。如果有一個可以在短短幾毫秒內(nèi)驗證大量數(shù)據(jù)的已實施系統(tǒng)，則商家更愿意更快地賺錢。

選擇此選項后，欺詐檢測將變得非常簡單。只有使用基于ML的系統(tǒng)，才能實時驗證大量交易。

　　3）未來解決方案

當涉及網(wǎng)絡罪犯時，他們很聰明，并使用先進的工具和策略來進行欺詐活動。無論內(nèi)部欺詐團隊的效率如何，您都不會輕易發(fā)現(xiàn)欺詐交易，因為事情會變得更加復雜。

人工智能和機器學習是未來，因此，在防止欺詐方面，金融機構和其他行業(yè)必須依靠機器學習。這些系統(tǒng)可以快速了解進行欺詐的人員的模式和行為，并保護組織免受此類事件的侵害。

　　4）高效

經(jīng)過正確培訓的機器的性能將比人類更好。他們可以輕松地進行重復的數(shù)據(jù)分析工作。機器將迅速縮放所有需要人工干預的案例。防止欺詐性交易的發(fā)生很容易，因為它們將毫無困難地識別出非直覺和微妙的模式。

　　5）可擴展

機器學習模型中的算法隨著數(shù)據(jù)集的增加而變得更加有效。在基于規(guī)則的模型中，維護欺詐檢測系統(tǒng)的成本會隨著客戶群的增加而成倍增加。

定制銀行和金融軟件開發(fā)服務以及機器學習可通過提供更多數(shù)據(jù)來改善，因為ML模型可以檢測多種行為之間的差異和相似性。一旦告知他們哪些交易是真實的，哪些交易是欺詐的，系統(tǒng)便可以處理它們并開始選擇適合其中任何一項的交易。

他們還可以在將來處理新交易時對其進行預測。快速發(fā)展的規(guī)模存在風險。如果在訓練數(shù)據(jù)機中未檢測到欺詐，則學習將使系統(tǒng)將來忽略該類型的欺詐。

上述就是關于機器學習能否防止銀行業(yè)欺詐的全部內(nèi)容，想了解更多關于機器學習的信息，請繼續(xù)關注中培偉業(yè)。