Hileli işlemlerde öngörülen artışın
$ 6.5 milyar 2021-2027 yılları arasında ve finans sektörü üzerindeki etkisinin önemli olması bekleniyor. Finans kurumları, dolandırıcılığı en aza indirmek ve müşterilerinin genel güvenliğini artırmak için etkili çözümler ararken, proaktif dolandırıcılığı önlemeye öncelik veriyor.

Makine öğrenimi (ML), makinelere genellikle yapay zeka (AI) ile ilişkilendirilen büyük hacimli verilerdeki kalıpları tanımlamayı öğretmeyi içeren bir süreçtir. Şu anda milyonlarca kişi, çeşitli popüler uygulamalar aracılığıyla makine öğrenimi ile etkileşime giriyor. Örneğin, Uber ve Google Haritalar seyahat sürelerini tahmin etmek için makine öğrenimini kullanırken, Siri, Alexa ve Google Asistan, kullanıcılara tercihlerine göre kişiselleştirilmiş bilgiler sağlamak için makine öğrenimini kullanır.

Finans kurumları, müşterilerinin işlemlerini korumaya ve genel dolandırıcılığı azaltmaya yardımcı olmak için makine öğreniminin inanılmaz verimliliğinden nasıl yararlanabilir? Bu soruyu yanıtlamak için, makine öğreniminin finans sektöründe dolandırıcılığı önlemede şimdiye kadar nasıl başarılı olduğuna dair kanıtlar sunacağım. 

Dolandırıcılık Teknolojisiyle Mücadelede Neden İnsan Emeği Tek Başına Yeterli Değil?

Teknolojinin hızlı gelişimi, insanların yaşam kolaylıklarını önemli ölçüde artırmaktadır. Bankacılık sektöründe bu, dijital ve mobil seçenekler için artan tüketici beklentileri anlamına gelir.

Daha fazla müşteri çevrimiçi bankacılığı tercih ettikçe, finansal kurumlar milyarlarca işlemi doğru bir şekilde gerçekleştirme zorluğuyla karşı karşıya kalıyor. Ne yazık ki, veri bolluğu aynı zamanda artan dolandırıcılık faaliyetleri için bir fırsat sunuyor.

Dolandırıcılar, her saniye binlerce hileli işlemi başarıyla gerçekleştirerek giderek daha yenilikçi hale geldi ve bu, finansal kurumlar için aldatıcı davranışları tespit etmede zorlu bir zorluk oluşturuyor.

Tahminlerine göre
Siber Güvenlik GirişimleriKüresel siber suçların 10.5 yılına kadar ekonomiye yıllık yaklaşık 2025 trilyon dolara mal olacağı ve bir önceki yıla göre rapor edilen rakamları neredeyse ikiye katlayacağı tahmin ediliyor. Bunu bir perspektife oturtmak gerekirse, bu miktar, 2021'de Amerika Birleşik Devletleri'ndeki tüm doğal afetlerin birleşik maliyetini aşıyor ve bu da şaşırtıcı bir şekilde 145 milyar doları buldu.

Muazzam dolandırıcılık ölçeği ve onunla mücadelede insan emeğinin sınırları göz önüne alındığında, işletmeler çok önemli bir savunma olarak makinelere yöneldi. Manuel sistemler gerçek zamanlı veri akışlarını etkili bir şekilde işleyemediğinden, finansal kurumlar tarafından otomatik ve kural tabanlı dolandırıcılık tespit sistemleri uygulanmaktadır.

Ancak çok daha üstün bir çözüm var: makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI). Makinelerin tarihsel veri modellerinden öğrenme ve anormallikleri belirleme konusundaki olağanüstü yeteneği hem dikkate değer hem de vazgeçilmezdir.

Finansal Dolandırıcılık Nerelerde Olur ve Makine Öğrenimi Bunları Nasıl Ele Alır?

Finansal tespit yazılımı, etkin bir şekilde tanımlama ve işaretleme için belirli alanlarda özellikle değerlidir.

hileli faaliyetler. Bu alanlar şunları içerir:

1. Kredi kartı dolandırıcılığıKart verilerinin dijital olarak saklanması nedeniyle en yaygın ödeme dolandırıcılığı türü olan , suçlulara suç işlemek için daha fazla fırsat sağlıyor. Makine öğrenimi çözümleri, öncelikle müşterilerin normal harcama modellerinden sapan işlemleri tespit etmeye odaklanır.

2. ATM'lerbanka kartı numaralarının ve PIN'lerin çalınması gibi çeşitli dolandırıcılık biçimlerine açık olan. Dolandırıcılar, kart bilgilerini almak ve kaydetmek için genellikle sahte giriş kartı okuyucuları kullanır. Kart verilerini alarak, yetkisiz işlemler veya nakit çekme işlemleri için sahte kartlar oluşturabilirler.

ATM dolandırıcılığı için makine öğrenimi çözümleri Olağandışı işlem modellerini belirlemek için anormallik tespiti, mevcut işlemleri bir kart sahibinin geçmişteki harcama alışkanlıklarıyla karşılaştırmak için davranış analizi, yinelenen kart kullanımının analizi yoluyla kart klonlamanın tespiti, kurcalama veya gözden geçirme cihazlarını tespit etmek için ağ izleme ve atamak için gerçek zamanlı risk puanlaması içerir. daha fazla inceleme için işlemlere yönelik risk seviyeleri.

3. Satış Noktası (POS) dolandırıcılığı, çalışanların işverenlerinden para çalmak için konumlarından yararlandığı yer. Her vardiya, gün, hafta veya aydan sonra yapılan düzenli veri kontrolleri, etkili bir önleme önlemi olarak hizmet eder. Makine öğrenimi, kullanıcı günlüğü sayıları, işlem silme işlemleri, fatura kayıtları, müşteri geri ödemeleri ve bağlılık programı kartlarının kullanımı gibi faktörleri doğrulamak için veri segmentlerinin analiz edilmesinde önemli bir rol oynar.

4. E-posta kimlik avı, e-postaların meşru iletişim kılığına girdiği ve kullanıcıları kandırarak hassas bilgileri ifşa etmeleri için tasarlanmış bağlantılar içerdiği sahte bir teknik. Kimlik avcıları, kötü amaçlı dosyaları gizleyerek tespit edilmekten kaçınma konusunda ustalaştı.

Makine öğrenimi tabanlı kötü amaçlı yazılım tarayıcıları, kötü amaçlı e-postaları kullanıcıların gelen kutularına ulaşmadan önce tespit edip silebilen başarılı araçlar olarak ortaya çıkmıştır. Office 365 Gelişmiş Tehdit Koruması içeren Microsoft ve Google gibi şirketler, milyonlarca zararlı e-postayı ve kötü amaçlı yazılımı tespit etmek ve engellemek için makine öğrenimi kullanır ve kullanıcıların verilerini korur. Bu makine öğrenimi modelleri, kimlik avı tehditlerinin tanımlanmasını geliştirmek için hızla gelişti ve istenmeyen e-postaların %99'unu kullanıcılara ulaşmadan önce başarıyla engelledi.

5. Mobil dolandırıcılıködeme yöntemleri sıklıkla kullanıcıların akıllı telefonlarında saklandığından yaygınlığı artmaktadır. Yetenekli bilgisayar korsanları, kullanıcıları derhal uyarmak için makine öğrenimi destekli bir araç olmadığı sürece bu bilgilere erişebilir ve yetkisiz işlemler başlatabilir.

Makine Öğrenimi Dolandırıcılık Tespitinde Neden Bu Kadar Etkili?

Makine öğrenimi (ML), hesaplama istatistiklerine dayanır ve "normal" kullanıcı davranışını tanımlamak için matematiksel modelleri kullanır. Makine öğrenimi algoritmaları, geçmiş verilerden yararlanarak tahminler yapabilir ve bunların doğruluğunu zaman içinde artırabilir.

makine öğrenimi kanıtlıyor
yüksek etkili dolandırıcılık tespitinde, özellikle mobil ödemelerin artması ve bazı mobil cüzdanlardaki doğal güvenlik açıkları nedeniyle giderek daha savunmasız hale gelen dijital ödemeler alanında. Finansal kurumlar, kural tabanlı sistemler aracılığıyla işlem güvenliğini sağlamaya çalışır, ancak bunlar genellikle müşteri deneyimini olumsuz etkileyebilecek ek doğrulama adımlarını içerir. Kullanıcılar, ödeme süreçlerine sürtüşmeler getirdiği için genellikle daha fazla koruma katmanı ekleme konusunda isteksizdir.

Makine öğrenimi ve yapay zeka, finans kurumlarına müşterilerin harcama alışkanlıkları ve yıl boyunca dalgalanmaları hakkında bilgi edinme gücü verir. Yerleşik kalıplar tanınarak, anormallikler ve şüpheli işlemler kolayca tespit edilip bloke edilebilir ve bu da müşterilere külfetli doğrulama adımlarına ihtiyaç duymadan gelişmiş koruma sağlar.

Makine Öğrenimini Kullanmanın Faydaları
Makine öğrenimi, dolandırıcılığı önlemek için genel ödeme sürecinin çeşitli alanlarında uygulanabilir. Müşterilerin hesap bilgilerinin güvende kalmasını sağlar ve operatörlerin müşterilerin dolandırıcılıkların sonuçlarını hafifletmesine yardımcı olmak için çağrı merkezlerinde harcadıkları süre gibi ortaya çıkan toplam maliyetleri azaltır. Maliyet ve kaynak tasarruflarının ötesinde, makine öğreniminin faydaları şunları içerir:

Geliştirilmiş veri güvenilirliği değerlendirmesi
Bilgisayarlara, herhangi bir işlemde kişisel ayrıntıları doğrulaması öğretilebilir. Bu, uzun işlem dizilerinde ortaya çıkabilecek geniş bir boşluğu doldurur. Makine öğrenimi, belgeleri sistem verileriyle bağdaştırarak bu senaryolarda sıklıkla meydana gelen insan hatası risklerini ortadan kaldırır.

Yinelenen işlemlerin daha iyi değerlendirilmesi
Dolandırıcıların para kazanmasının popüler yollarından biri, orijinal işlem gerçekleştiğinde aynı veya benzer zamanda yeni bir işlem oluşturmaktır. Kural tabanlı sistemler genellikle farkı ayırt etmekte başarısız olur ve yinelenen işlemi her zaman hileli olarak işaretlemez.

Daha etkili veri analizi
Öğrenilecek daha fazla veriyle makine öğrenimi, kalıpları tanıma konusunda en parlak analistlerden oluşan ekiplerden bile daha hızlı gelişecektir. İnsan hataları, finans kurumlarının para kaybetmesinin büyük bir nedeni olduğundan makine öğrenimi ve yapay zeka çözümleri bu hataları en aza indirebilir. Makine öğrenimi ayrıca aşırı veri yüklemelerine yardımcı olabilir ve genellikle artan müşteri memnuniyetine yol açan ek otomasyon getirir.

Dolandırıcılık Tespiti Makine Öğrenimi Modelleri ve Algoritmaları

Orada da bir
bir avuç algoritma "makineleri eğitmek" için kullanılır ve en popüler iki model denetimli ve denetimsiz modellerdir. Bir algoritma, bir dizi talimat olarak kullanıldığında, makineler, yeni bilgileri karşılaştırabilecekleri bir temel oluşturmak için verileri işleyerek modeller oluşturabilir. 

denetimli öğrenme modelleri

Denetimli model, birden çok disiplinde en yaygın makine öğrenimi modelidir. Makineler, etiketli işlem bilgileriyle yeterli veriyle "beslendiğinde", harcama modelleri oluşturacak ve yeni verileri halihazırda sahip olduklarıyla karşılaştıracaklar. Hileli ve düzenli kullanıcı davranışı önceden etiketlenir, böylece makine farkı anlayabilir ve yalnızca bundan ders alması gerekir. Bir makine ne kadar çok veriye sahip olursa, doğru varsayımlarda bulunması o kadar kolay olur. 

Denetimsiz öğrenme modelleri

Denetimsiz modeller denetimli modellerden farklıdır, çünkü bunlar etiketlenmemiş verilerle çalışır, bu nedenle makinenin sahtekarlığı kendi başına tanımayı öğrenmesi gerekir. Bazı durumlarda, hangi işlemin sorunlu olduğunu belirlemek zordur ve işte o zaman makine öğrendiği büyük veri kümelerine dayalı varsayımları benimser. 

Yarı denetimli öğrenme modelleri

Yarı denetimli öğrenme, denetimli ve denetimsiz modeller arasında bir yerde bulunur. Bilgiyi etiketlemenin mümkün olmadığı durumlarda, keşfedilen kalıplara dayalı varsayımlar yaparak iyi yönetir.

Takviyeli öğrenme modelleri

Takviyeli öğrenme algoritmaları, makinelerin öğrenmek için belirli bir bağlam içindeki davranış normlarını keşfetmesine olanak tanır. Bu sistemler sürekli olarak öğrenir ve uymayan davranışları bulmaya çalışır ve bulduğunda kırmızı bayraklar yükseltir. 

Makine Öğrenimi Kullanarak Finansal Veri Dolandırıcılığını Önleme Konusunda Son Düşünceler

Finans sektörü, örüntü tanımlama için makine öğrenimi algoritmalarının kullanılmasından büyük fayda sağlıyor. Bu algoritmalar, insan analistlerin makul bir zaman çerçevesi içinde tanımlaması zor olacak kapsamlı veri kümeleri içindeki korelasyonları ortaya çıkarabilir.

Makine öğreniminin verileri hızlı bir şekilde analiz etme ve bunlardan öğrenme yeteneği, kredi geçmişi analizi, ödeme işleme, havale değerlendirmesi ve dolandırıcılığı önlemede uygulanabileceği finansta özellikle değerlidir. Makine öğrenimi ve yapay zeka, büyük hacimli verileri gerçek zamanlı olarak işleme konusunda mükemmel olup kalıpların tanımlanmasına ve hileli işlemlerin tanımlanmasına olanak tanır.

Bankalar, neo-bankalar, ödeme sağlayıcıları ve diğer finans kuruluşları, mevcut veri kümeleriyle makine öğreniminden yararlanarak sağlam önleme sistemleri kurabilir ve müşterilere geleneksel kural tabanlı sistemlerin karşılayamayacağı bir düzeyde yardım sunabilir. 

Nihayetinde, her finans kuruluşunun amacı,
güvenli ödemeler sağlamak dolandırıcılığın etkisi onların gelecekteki umutlarını ve itibarlarını önemli ölçüde etkileyebileceğinden, müşterilerin hassas bilgilerini ve fonlarını koruyun.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.finextra.com/blogposting/24221/ml-in-finance-is-it-the-silver-bullet-for-preventing-fraud?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs