Satura rādītājs:
Krāpšanas atklāšana un novēršana ir īstas sāpes banku nozarei. Nozare tērē miljonus tehnoloģiju, lai samazinātu krāpšanu, taču lielākā daļa pašreizējo mehānismu ir balstīti uz statiskiem vēstures datiem. Un tas balstās uz paraugu un parakstu saskaņošanu, pamatojoties uz šiem vēsturiskajiem datiem, tāpēc pirmās reizes veiktas krāpnieciskas darbības ir ļoti grūti atklāt un var radīt daudz finansiālu zaudējumu. Vienīgais risinājums ir ieviest mehānismu, kura pamatā ir gan vēsturiskie, gan reālā laika dati. Šeit spēlē Hadoop platformu un mašīnu apguvi.
Krāpšana un bankas
Bankas ir ļoti neaizsargātas pret krāpšanu, jo krāpšana ir viņu galvenais naudas zaudēšanas iemesls. Aplēses liecina, ka banku krāpšanas dēļ katru gadu tiek zaudēti vairāk nekā 1, 7 triljoni USD. Lai to novērstu, bankas tērē daudz naudas krāpšanas novēršanai. Tomēr viņi daudz netērē, lai sevi aizsargātu. Tāpēc pašreizējās tehnoloģijas, ar kurām mūsdienās bankas ir aprīkotas, nav pietiekami jaudīgas. Tomēr lieli dati un mašīnmācīšanās var palīdzēt atjaunināt pašreizējo sistēmu un samazināt krāpšanu līdz visu laiku zemākajam līmenim.
Pašreizējai krāpšanas atklāšanas pieejai ir šādi ierobežojumi:
