이상 탐지는 하나 금융 기관의 자산 서비스 부문에서 더 어렵고 서비스가 부족한 운영 영역. 광범위하게 말해서, 진정한 이상은 예상되거나 익숙한 것의 규범에서 벗어나는 것입니다. 이상 현상은 무능, 악의, 시스템 오류, 사고 또는 일상적인 프로세스의 기본 구조 변화의 결과일 수 있습니다.
금융 서비스 산업의 경우, 사기, 신원 도용, 네트워크 침입, 계정 탈취 또는 자금 세탁과 같은 불법 활동을 나타낼 수 있으므로 이상 징후를 감지하는 것이 중요합니다. 이는 기관과 개인 모두에게 바람직하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다.
지도 학습 및 비지도 학습을 포함하여 이상 감지 문제를 해결하는 다양한 방법이 있습니다.
과거 데이터 패턴 및 추세에 따라 이상치 데이터 또는 이상치를 탐지하면 금융 기관의 운영 팀이 이해도와 준비성을 높일 수 있습니다.
이상 징후 감지의 과제
이상 탐지는 다양한 이유로 고유한 과제를 제시합니다. 무엇보다도 금융 서비스 산업은 최근 몇 년 동안 데이터의 양과 복잡성이 증가했습니다. 또한 데이터의 품질을 중시하여 기관의 건전성을 측정하는 수단으로 활용하고 있습니다.
문제를 더 복잡하게 만들기 위해 이상 탐지에는 이전에 본 적이 없거나 준비된 적이 없는 것에 대한 예측이 필요합니다. 데이터의 증가와 데이터가 지속적으로 변경된다는 사실은 문제를 더욱 악화시킵니다.
머신 러닝 활용
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