Innehållsförteckning:
Bedrägeri upptäckt och förebyggande är en verklig smärta för bankindustrin. Branschen spenderar miljoner på teknik för att minska bedrägerier, men de flesta av de nuvarande mekanismerna är baserade på statiska historiska data. Och det förlitar sig på mönster- och signaturmatchning baserat på denna historiska data, så första gången bedrägliga handlingar är mycket svåra att upptäcka och kan orsaka mycket ekonomisk förlust. Den enda lösningen är att implementera en mekanism baserad på både historiska och realtidsdata. Det är här Hadoop-plattformen och maskininlärning spelar in.
Bedrägeri och banker
Banker är mycket sårbara för bedrägerier, eftersom bedrägeri är deras huvudsakliga orsak till förlust av pengar. En uppskattning antyder att mer än 1, 7 biljoner dollar förloras varje år på grund av bankbedrägeri. För att förhindra detta spenderar bankerna mycket pengar på bedrägeriförebyggande. Men de spenderar inte mycket på att skydda sig. Därför är den nuvarande tekniken som bankerna idag är utrustad med inte tillräckligt kraftfull. Emellertid kan big data och maskininlärning hjälpa till att förbättra det nuvarande systemet och minska bedrägerier till nivåer till en låg tid.
De nuvarande metoderna för att upptäcka bedrägerier har följande begränsningar:
