Kazalo:
Odkrivanje in preprečevanje goljufij je resnična bolečina za bančno industrijo. Industrija porabi milijone za tehnologije za zmanjšanje goljufij, vendar večina sedanjih mehanizmov temelji na statičnih zgodovinskih podatkih. In se opira na usklajevanje vzorcev in podpisov na podlagi teh zgodovinskih podatkov, zato je prva goljufiva dejanja zelo težko zaznati in lahko povzročijo veliko finančne izgube. Edina rešitev je uvedba mehanizma, ki temelji na preteklih in v realnem času. Tu se začnejo uporabljati platforma Hadoop in strojno učenje.
Goljufije in banke
Banke so zelo izpostavljene goljufijam, saj je njihov glavni vzrok za izgubo denarja. Ocene kažejo, da se vsako leto zaradi goljufij bank izgubi več kot 1, 7 bilijona dolarjev. Da bi to preprečile, banke porabijo veliko denarja za preprečevanje goljufij. Vendar ne zapravijo veliko za zaščito. Zato trenutne tehnologije, s katerimi so banke danes opremljene, niso dovolj močne. Vendar lahko veliki podatki in strojno učenje pomagajo prenoviti trenutni sistem in zmanjšati goljufijo na ravni do ves čas nizkih.
Trenutni pristopi k odkrivanju goljufij imajo naslednje omejitve:
