機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)前技術(shù)世界中最流行的事物之一。從電子商務(wù)到銀行與金融應(yīng)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(wù)開發(fā)出色的ML應(yīng)用程序。數(shù)據(jù)顯示，有45%的技術(shù)公司更喜歡在其正在進(jìn)行的項(xiàng)目中使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)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(gè)行業(yè)。因此，金融業(yè)處于創(chuàng)新的前沿。那么機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序基礎(chǔ)知識(shí)。

　　什么是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序及其工作方式？

顧名思義，談到機(jī)器學(xué)習(xí)概念時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)的力量就是相應(yīng)地學(xué)習(xí)和即興創(chuàng)作。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用無需明確編程即可從自己的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。這些應(yīng)用可以訪問信息并使用這些數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)和提高自己。

一些行業(yè)還使用ML進(jìn)行操作，例如識(shí)別不需要的電子郵件，向客戶提供適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品推薦以及提供準(zhǔn)確的醫(yī)學(xué)診斷。例如，可口可樂公司正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)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(yīng)用程序減輕欺詐的另一個(gè)示例。華為技術(shù)有限公司正在使用分析數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)識(shí)別欺詐行為。他們正在使用一種自動(dòng)學(xué)習(xí)模型來分析批準(zhǔn)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(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序有助于解決任何業(yè)務(wù)的重大欺詐行為。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的出現(xiàn)使如今預(yù)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(fēng)險(xiǎn)。

　　使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)模型與訓(xùn)練集一起提供，以預(yù)測欺詐可能性。這是一個(gè)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(gè)不同的部分：訓(xùn)練，測試和交叉驗(yàn)證。該算法將在部分?jǐn)?shù)據(jù)集中進(jìn)行訓(xùn)練，并在測試集中調(diào)整參數(shù)。使用交叉驗(yàn)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(gè)隨機(jī)劃分進(jìn)行測試，以確保結(jié)果的一致性。

　　第二步：提供訓(xùn)練集

預(yù)測是用于欺詐檢測的機(jī)器學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用。用于訓(xùn)練ML模型的數(shù)據(jù)包括具有兩個(gè)輸入值的幾個(gè)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(gòu)建模型

建立模型是預(yù)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(jìn)行預(yù)測。現(xiàn)在，您可以將預(yù)測問題進(jìn)一步分為兩種任務(wù)：

–分類

?–回歸

讓我們來談?wù)勅绾畏乐菇鹑诤鸵苿?dòng)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(hù)

當(dāng)您輸入大量數(shù)據(jù)時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的性能會(huì)更好。在依賴規(guī)則的系統(tǒng)中，要維護(hù)欺詐檢測系統(tǒng)，金融與移動(dòng)銀行開發(fā)公司?必須花費(fèi)大量資金。

但是，當(dāng)涉及到ML時(shí)，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(jī)器更有效地運(yùn)行。執(zhí)行此操作時(shí)，區(qū)分好壞交易變得更加簡單。

　　2）快速驗(yàn)證

在主要依賴規(guī)則的系統(tǒng)中，事情可能變得太復(fù)雜，并且檢查大數(shù)據(jù)會(huì)花費(fèi)大量時(shí)間。如果有一個(gè)可以在短短幾毫秒內(nèi)驗(yàn)證大量數(shù)據(jù)的已實(shí)施系統(tǒng)，則商家更愿意更快地賺錢。

選擇此選項(xiàng)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(shí)時(shí)驗(yàn)證大量交易。

　　3）未來解決方案

當(dāng)涉及網(wǎng)絡(luò)罪犯時(shí)，他們很聰明，并使用先進(jìn)的工具和策略來進(jìn)行欺詐活動(dòng)。無論內(nèi)部欺詐團(tuán)隊(duì)的效率如何，您都不會(huì)輕易發(fā)現(xiàn)欺詐交易，因?yàn)槭虑闀?huì)變得更加復(fù)雜。

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

　　4）高效

經(jīng)過正確培訓(xùn)的機(jī)器的性能將比人類更好。他們可以輕松地進(jìn)行重復(fù)的數(shù)據(jù)分析工作。機(jī)器將迅速縮放所有需要人工干預(yù)的案例。防止欺詐性交易的發(fā)生很容易，因?yàn)樗鼈儗⒑翢o困難地識(shí)別出非直覺和微妙的模式。

　　5）可擴(kuò)展

機(jī)器學(xué)習(xí)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(hù)欺詐檢測系統(tǒng)的成本會(huì)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(wù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)可通過提供更多數(shù)據(jù)來改善，因?yàn)镸L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(shí)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(xiàng)的交易。

他們還可以在將來處理新交易時(shí)對其進(jìn)行預(yù)測?？焖侔l(fā)展的規(guī)模存在風(fēng)險(xiǎn)。如果在訓(xùn)練數(shù)據(jù)機(jī)中未檢測到欺詐，則學(xué)習(xí)將使系統(tǒng)將來忽略該類型的欺詐。

上述就是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)能否防止銀行業(yè)欺詐的全部內(nèi)容，想了解更多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的信息，請繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。