Yapay Zeka Bankacılıkta ve Menkul Kıymetlerde Nasıl Kullanılır?

Önceki 60 yılda, finansal hizmetler işi önemli değişikliklere tanık oldu. ATM'lerin ortaya çıkışından internet ve mobil bankacılığın kabulüne kadar, yüz yüze işlem gerektiren geleneksel kağıt tabanlı kurumlar tamamen değişti.

Bankalar ve diğer finans kuruluşları, endüstrinin çevrimiçi geçişi nedeniyle müşterilerine güvenli ve emniyetli hizmetler sağlamada artık yeni sorunlar yaşıyor.

Dolandırıcılar için en cazip alanlardan biri, para işlemlerinin maksimum düzeyde olduğu ve neredeyse tüm süreç ve işlemlerin paraya dayalı olduğu bankacılıktır. Bu pozisyon, bankaların diğer sektörlere kıyasla dolandırıcılık tespitinin gerekliliğini ve işletim sistemlerinde göstermeleri gereken hassasiyeti vurgulamaktadır.

TransUnion analizine göre, finansal hizmetler için küresel çevrimiçi dolandırıcılık girişimi seviyeleri 2020'den 2021'e yüzde 149 arttı.

Gerçek Zamanlı Dolandırıcılık Tespiti Nedir ve Yapay Zeka ile Nasıl İyileştirildi?

İnsan sınırlarını aşan her iş sektöründe hızlı ve gerçek zamanlı kayda değer başarıları ile yapay zeka, bankalar gibi büyük verilerle uğraşan kuruluşların hayati bir iş ortağı haline geldi.

Paranın sanal görüntüsü fiziksel dünyada ilgi çekerken, hileli işlemlerin türleri önemli ölçüde gelişti. Bankaların şu anda milyonlarca özel ve kurumsal hesabın işlemlerini kontrol etme yolu yoktur.

Teknolojinin hayatımıza getirdiği artan hız nedeniyle bankacılıkta dolandırıcılık tespiti için gerçek zamanlı yapay zeka denetimi gerekli hale gelmiş ve yapay zeka bankacılığın en güvenilir ve güçlü parçası haline gelmiştir.

Yöneticilerin birçok işlemi filtreleyerek şüpheli hareketleri anında fark etmelerini ve düzenlemelerini sağlayan yapay zeka destekli dolandırıcılık tespit algoritmaları sayesinde hızlı, veriye dayalı projeksiyonlar üreterek bankayı ve müşterilerini korumak artık mümkün.

Müşterilerin geçmişi ve mevcut faaliyetleri, yapay zeka tarafından desteklenen sahtekarlık tespit teknikleri kullanılarak eş zamanlı olarak incelenebilir ve daha sağlıklı derecelendirmeler elde edilebilir. Manuel bir değerlendirmeye kıyasla, çeşitli parametreleri göz önünde bulundurarak tüketicilerin derecelendirmesini daha eksiksiz ve hassas bir şekilde yapabilirsiniz.

Veriler daha sonra işlemleri ve kişilerarası etkileşimleri görmeyi kolaylaştırmak için grafiklendirilir. Great Learning'in Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi kursuna kaydolarak bu uygulamalar ve teknikler hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Yapay zeka tabanlı dolandırıcılık tespit yazılımının bir başka avantajı da, kullanıcıların sürekli değişen dolandırıcılık planlarını takip ederek kendilerini savunmalarına izin vermesidir. Yapay zeka, her işlem sırasında normal ve anormal davranışları ayırt edebilir ve size firmanızı dolandırıcılığa karşı mümkün olan en hızlı ve en kesin şekilde koruma bilgisini verir.

Yapay zeka ile dolandırıcılık tespiti ve önlenmesi için stratejiler

1. Denetimli ve Denetimsiz Yapay Zeka Modellerini Birlikte Kullanma

Belirli, herkese uyan tek bir analitik tekniğe dayalı savunmalar başarısız olacaktır çünkü organize suç yöntemleri akıllı ve esnektir. Her kullanım senaryosu, koşullar için optimum olan, ustalıkla oluşturulmuş anormallik algılama algoritmaları tarafından desteklenmelidir.

Sonuç olarak, dolandırıcılık tespitinde hem denetimsiz hem de denetimli modeller esastır.

Tüm alanlarda en yaygın makine öğrenimi türü olan denetimli model, çok sayıda doğru "etiketlenmiş" işlem üzerinde eğitilmiş modeldir. Her işlem gerçek veya sahte olarak sınıflandırılır. Modeller, yasal faaliyeti gösteren kalıpları ortaya çıkarmak için yüksek miktarda etiketlenmiş işlem verisi tarafından yönlendirilir.

Model doğruluğu, denetimli bir modelin oluşturulmasında kullanılan temiz, uygun eğitim verilerinin miktarıyla yakından bağlantılıdır.

Kategorize edilmiş işlem verileri seyrek olduğunda veya mevcut olmadığında, beklenmeyen davranışları tespit etmek için denetimsiz modeller kullanılır. Bu durumlarda, standart analitiklerin kaçırdığı verilerdeki kalıpları belirlemek için kendi kendine öğrenmeyle meşgul olmalısınız.

2. Davranış analitiği iş başında

Davranış analizinde, mikro düzeyde bir işlemin tüm bölümlerindeki davranışı değerlendirmek ve tahmin etmek için makine öğrenimi kullanılır. Veriler, her kullanıcının, tüccarın, hesabın ve cihazın davranışlarını tanımlayan profillere kaydedilir.

Her işlemde, bu profiller gerçek zamanlı olarak değiştirilir ve analitik özelliklerin gelecekteki davranışların kesin projeksiyonlarını oluşturmasını sağlar.

Profiller hem finansal hem de finansal olmayan işlemleri kapsar. Parasal olmayan işlemler arasında adres değişiklikleri, çift kart talepleri ve en son şifre sıfırlama işlemleri yer alır.

İyi bir kurumsal dolandırıcılık çözümü, gerçek zamanlı işlem eğilimlerini değerlendirmek için gereken verileri sunacak birkaç analitik model ve profil içerecektir.

3. Büyük Veri Kümeleri ile Model Geliştirme

Çeşitli araştırmalara göre, verilerin hacmi ve derinliği, makine öğrenimi modellerinin etkinliği üzerinde, algoritmanın zekasından daha yüksek bir etkiye sahiptir. Bilgisayarlarda, insan deneyimine en yakın yaklaşımdır.

Sonuç olarak, bir makine öğrenimi modelinde kullanılan tahmine dayalı özellikleri oluşturmak için kullanılan veri kümesini genişletmek, tahmin doğruluğunu iyileştirebilir. Şunu düşünün: Doktorlar bir sebepten dolayı okulları boyunca yüzlerce hastayı ziyaret etmek zorunda kalıyorlar. Bu miktardaki anlayış veya öğrenme, onların kendi yeterlilik alanları içinde doğru bir şekilde teşhis koymalarını sağlar.

Bir model tarafından milyonlarca veya milyarlarca olayın özümsenmesiyle kazanılan deneyim, dolandırıcılık tespiti söz konusu olduğunda hem gerçek hem de sahte işlemlerde faydalıdır.

Gelişmiş dolandırıcılık tespiti, kişi başına riski anlamak ve tahmin etmek için çok sayıda işlem verisini analiz ederek elde edilir. Sonuç olarak, tahmin doğruluğunu artırabilecek bir AI programında kullanılan tahmine dayalı özellikleri oluşturmak için genişleyen veri kümeleri kullanılmaktadır.

4. Kendi Kendine Öğrenen Yapay Zeka ve Uyarlanabilir Analitik

Dolandırıcılar, tüketicilerin hesaplarının güvenliğini son derece zor ve dinamik hale getirir ve makine öğreniminin geliştiği yer burasıdır. Dolandırıcılık tespit uzmanları, sürekli performans iyileştirmesi için, özellikle marjinal yargılarda yanıtları keskinleştiren uyarlanabilir sistemleri araştırmalıdır.

Bu işlemler, eşiğin marjinal olarak üstünde veya altında, soruşturma parametrelerinin hemen kenarında yer almaktadır.

Kesinliğin en önemli olduğu yer, yanlış pozitif bir olay (çok yüksek dereceli yasal bir işlem) ile yanlış bir negatif olay - çok düşük dereceli bir hileli işlem arasındaki ince çizgidir.

Uyarlanabilir analitik, bir şirketin risk faktörleri hakkında güncel bir farkındalık sunarak bu ayrımı vurgular.

Uyarlanabilir analitik çözümleri, yeni oluşturulan vaka düzenine otomatik olarak yanıt vererek ortaya çıkan dolandırıcılık modellerine karşı duyarlılığı artırır ve dolandırıcılık ve dolandırıcılık olmayanlar arasında daha kesin bir ayrım yapılmasını sağlar.

Alt çizgi

Makine Öğrenimi, varlık yönetimi, risk değerlendirmesi, yatırım danışmanlığı, finansal dolandırıcılık tespiti, belge doğrulama ve çok daha fazlası dahil olmak üzere finansal ekosistemin çeşitli sektörlerinde kullanılmaktadır.

Hindistan'daki çeşitli enstitüler mükemmel makine öğrenimi kursları sunmaktadır.

İlgi alanlarınızı keşfetmek, nasıl çalıştığını anlamak ve gerçek zamanlı sorunları çözmek için uygulamak için Hindistan'daki en iyi üniversiteler tarafından sunulan en iyi makine öğrenimi kursunu öğrenmenizi öneririz.

Yapay zeka veya makine öğrenimi alanında yüksek lisans derecesi almakla ilgileniyorsanız veya ufkunuzu genişletmek istiyorsanız Great Learning'deki makine öğrenimi kurslarına göz atın. Yapay zekayı sıfırdan öğrenmekle ilgileniyorsanız, ücretsiz olarak yapay zekaya Giriş kursuna katılmalısınız . Şimdi bu alanda kariyerinizi kurmak için mükemmel bir zaman.