机器学习能否防止银行业欺诈？

机器学习是当前技术世界中最流行的事物之一。从电子商务到银行与金融应用程序开发解决方案的许多企业正在寻求聘请顶尖公司的ML开发人员，这些公司可以为其业务开发出色的ML应用程序。数据显示，有45%的技术公司更喜欢在其正在进行的项目中使用人工智能和机器学习。机器学习的力量即使没有经过明确的编程也可改善世界各地的各个行业。因此，金融业处于创新的前沿。那么机器学习能否防止银行业欺诈？在此之前，您必须了解如下所述的机器学习应用程序基础知识。

　　什么是机器学习应用程序及其工作方式？

顾名思义，谈到机器学习概念时，机器学习的力量就是相应地学习和即兴创作。机器学习应用无需明确编程即可从自己的经验中学习。这些应用可以访问信息并使用这些数据来学习和提高自己。

一些行业还使用ML进行操作，例如识别不需要的电子邮件，向客户提供适当的产品推荐以及提供准确的医学诊断。例如，可口可乐公司正在使用机器学习进行产品开发。利用他们从各种苏打水来源中收集的数据，他们能够判断出最大的人群偏爱哪种口味。这就是帮助他们在全国推出“樱桃雪碧”的原因。

这是如何使用ML应用程序减轻欺诈的另一个示例。华为技术有限公司正在使用分析数据库实时识别欺诈行为。他们正在使用一种自动学习模型来分析批准或拒绝的交易。系统很容易使用此数据来发现欺诈性交易。

因此，机器学习应用程序有助于解决任何业务的重大欺诈行为。机器学习和人工智能的出现使如今预防企业欺诈变得更加容易。在线货币交易现在安全且无风险。

　　使用机器学习进行欺诈检测的过程说明如下：

该过程开始收集和分段数据。此后，将机器学习模型与训练集一起提供，以预测欺诈可能性。这是一个3步骤的过程，如下所述：

　　第一步：提取数据

提取的数据将分为三个不同的部分：训练，测试和交叉验证。该算法将在部分数据集中进行训练，并在测试集中调整参数。使用交叉验证集测量数据的性能。高性能模型将针对数据的多个随机划分进行测试，以确保结果的一致性。

　　第二步：提供训练集

预测是用于欺诈检测的机器学习的主要应用。用于训练ML模型的数据包括具有两个输入值的几个输入值的记录。记录通常是从历史数据中获得的。

　　第三步：构建模型

建立模型是预测数据集中欺诈或异常的必不可少的步骤。首先，根据先前的输入和输出数据示例，确定如何进行预测。现在，您可以将预测问题进一步分为两种任务：

–分类

 –回归

让我们来谈谈如何防止金融和移动银行开发公司中的欺诈行为：

　　1）具有成本效益且易于维护

当您输入大量数据时，机器学习应用程序的性能会更好。在依赖规则的系统中，要维护欺诈检测系统，金融与移动银行开发公司 必须花费大量资金。

但是，当涉及到ML时，事情将变得更加轻松和有利可图。您将要提供给系统的更多数据将帮助机器更有效地运行。执行此操作时，区分好坏交易变得更加简单。

　　2）快速验证

在主要依赖规则的系统中，事情可能变得太复杂，并且检查大数据会花费大量时间。如果有一个可以在短短几毫秒内验证大量数据的已实施系统，则商家更愿意更快地赚钱。

选择此选项后，欺诈检测将变得非常简单。只有使用基于ML的系统，才能实时验证大量交易。

　　3）未来解决方案

当涉及网络罪犯时，他们很聪明，并使用先进的工具和策略来进行欺诈活动。无论内部欺诈团队的效率如何，您都不会轻易发现欺诈交易，因为事情会变得更加复杂。

人工智能和机器学习是未来，因此，在防止欺诈方面，金融机构和其他行业必须依靠机器学习。这些系统可以快速了解进行欺诈的人员的模式和行为，并保护组织免受此类事件的侵害。

　　4）高效

经过正确培训的机器的性能将比人类更好。他们可以轻松地进行重复的数据分析工作。机器将迅速缩放所有需要人工干预的案例。防止欺诈性交易的发生很容易，因为它们将毫无困难地识别出非直觉和微妙的模式。

　　5）可扩展

机器学习模型中的算法随着数据集的增加而变得更加有效。在基于规则的模型中，维护欺诈检测系统的成本会随着客户群的增加而成倍增加。

定制银行和金融软件开发服务以及机器学习可通过提供更多数据来改善，因为ML模型可以检测多种行为之间的差异和相似性。一旦告知他们哪些交易是真实的，哪些交易是欺诈的，系统便可以处理它们并开始选择适合其中任何一项的交易。

他们还可以在将来处理新交易时对其进行预测。快速发展的规模存在风险。如果在训练数据机中未检测到欺诈，则学习将使系统将来忽略该类型的欺诈。

上述就是关于机器学习能否防止银行业欺诈的全部内容，想了解更多关于机器学习的信息，请继续关注中培教育。