Beskrivning
I dagens dynamiska och allt mer digitala finansiella landskap har strävan efter att maximera omvandlingar och samtidigt minimera finansiella bedrägerier blivit en högsta prioritet för företag. Maskininlärningsmodeller spelar en avgörande roll för att uppnå detta dubbla mål, eftersom de är skickliga på att snabbt och effektivt bearbeta och analysera stora mängder data för att identifiera och bekämpa bedrägliga aktiviteter, och därigenom minimera bedrägeri och maximera konverteringar. Faktum är att en finjusterad maskininlärningslösning rapporteras vara kapabel att upptäcka upp till 95 % av alla bedrägerier, vilket understryker den betydande effekten av dessa modeller för att stärka säkerheten och förtroendet inom det finansiella ekosystemet. Dessutom har användningen av maskininlärning i system för upptäckt av bedrägerier visat sig minimera
bedrägeriutredningstid med 70 %, och lyfter fram de påtagliga fördelarna med att integrera dessa avancerade teknologier i finansiella transaktioner. När vi blickar framåt mot 2024 är den finansiella tjänstesektorn redo att bevittna fortsatt teknisk turbulens, inklusive ökad bedrägeri och cyberrisk, vilket ytterligare understryker behovet av att utnyttja innovativa lösningar som maskininlärning för att ligga steget före hoten som utvecklas. Potentialen för
upp till 30 % fler kundkonverteringar med överlägsen noggrannhet och användarupplevelse understryker ytterligare den transformativa kraften i maskininlärning för att driva affärstillväxt och motståndskraft.
Artikeln "Maximering Conversions While Minimizing Financial Fraud: The Benefits of Machine Learning Models" fördjupar sig i den centrala rollen för maskininlärningsmodeller i det moderna finansiella landskapet, där företag alltmer prioriterar det dubbla målet att maximera konverteringar och minimera ekonomiska bedrägerier. Artikeln utforskar hur finjusterade maskininlärningslösningar har potential att upptäcka upp till
95 % av alla bedrägerier, vilket avsevärt stärker säkerheten och förtroendet inom det finansiella ekosystemet. När finansbranschen står för fortsatt teknisk turbulens och ökad bedrägeri och cyberrisk under 2024, understryker artikeln den transformativa kraften hos maskininlärning för att driva affärstillväxt och motståndskraft, med
potential för upp till 30 % fler kundkonverteringar med överlägsen noggrannhet och användarupplevelse.
Den rasande striden om dataöverhöghet
Kampen mot ekonomiska bedrägerier handlar till stor del om att upptäcka dataspåret efter bedragare som använder stulna referenser, falska konton och kontoövertaganden för att göra bedrägliga köp. Maskininlärningsmodeller är datadrivna och designade för att bekämpa motståndsmodeller byggda av oseriösa dataforskare som ofta är roten till bedrägeri. Som avslöjats ovan kan maskininlärningsmodeller upptäcka upp till 95 % av alla bedrägerier när de är korrekt utbildade och stöds, vilket minimerar bedrägeri och maximerar konverteringar. Ett bra utbud av relevant historisk data är avgörande för utbildningen av maskininlärningsmodeller. Användningen av maskininlärning i system för upptäckt av bedrägerier har visat sig minimera bedrägeriutredningstiden med 70 %, vilket visar på de påtagliga fördelarna med att integrera dessa avancerade teknologier i finansverksamheten. Maskininlärningsmodeller kan agera snabbt vid försäljningsstället utan att kunden märker något ingrepp,
lär dig snabbt av miljontals historiska transaktioner, identifiera mönster och trender som är för komplicerade för att upptäcka på andra sätt, och fungerar utan att tröttna, fattar beslut lika snabbt vid den första transaktionen som den miljonte. Fördelarna med att använda maskininlärning i bedrägeribekämpningssystem har bevisats, och det blir alltmer en grundläggande del av alla effektiva lösningar för pågående bedrägeriskydd.
Kampen om dataöverhöghet rasar. Företag kämpar om övertaget i insamling och användning av viktig information. Vem kommer att toppa?
Konkurrensen om överlägsenhet av data utvecklas som ett hårt omtvistat slagfält, där både företag och länder aktivt strävar efter dominans när det gäller förvärv och utnyttjande av kritisk information. Fokus sträcker sig längre än bara datainsamling, och omfattar strategiskt utnyttjande av data för att uppnå beslutsfördelar och motverka potentiella konflikter. Oxford Economics och IBM skisserar viktiga åtgärder för att främja enhet, interoperabilitet och få ett försprång gentemot oförutsägbara motståndare. Samtidigt framstår strävan efter överlägsenhet av artificiell intelligens som en avgörande aspekt av detta datakrig, när företag och nationer tävlar om att utveckla banbrytande AI-teknik. De bevisade fördelarna med att integrera maskininlärning i bedrägeribekämpningssystem understryker dess grundläggande roll i effektiva pågående lösningar för bedrägeriskydd. Datakriget utspelar sig som en mångfacetterad och komplex arena, med potentialen att forma framtida banor för både industrier och nationer.
Maskininlärning som en del av Fraud Prevention Toolkit
Professionella bedragare arbetar lika hårt som vi gör för att förutsäga branschens nästa steg och för att kringgå de kontroller eller förutsägande åtgärder vi använder för att besegra dem. Varje bedrägeriförebyggande verktyg eller teknik drar till sig uppmärksamheten från bedragare som försöker undergräva det. Ett enda verktyg eller lager av bedrägeriförebyggande räcker inte för att stoppa bedrägeri – bra bedrägeriförebyggande kräver en lösning med flera dimensioner.
Enbart av denna anledning är maskininlärning inte en kul kula för effektiv upptäckt och förebyggande av bedrägerier. Och det är också rättvist att säga att maskininlärningsmodeller som fungerar ensamma kanske inte alltid ger rätt svar. Det finns alltid nyanser som inte kan tas med i beräkningen av en maskininlärningsmodell, och de erbjuder inte samma flexibilitet som till exempel en sofistikerad regelmotor. Under ovanliga handelsperioder, där kundernas och bedrägliga beteenden kan förändras snabbt, kan reglerna enklare ändras för att säkerställa att äkta kunder inte av misstag blockeras eller att bedragare av misstag släpper igenom.
Det handlar inte bara om att kombinera regler och maskininlärning heller. Konsortiumdata, delad intelligens, mänsklig expertis, automatiserade beslut och varningar bör alla utgöra en del av den övergripande bedrägeriförebyggande lösningen om handlare vill ligga steget före bedragaren.
Maskininlärningsmodeller är avgörande, men deras roll och krav måste förstås ordentligt. En kombination av verktyg och tekniker är det mest framgångsrika sättet att minimera falska positiva resultat och samtidigt öka antalet omvandlingar.
Släpp lös kraften i maskininlärningsmodeller
Att förstå kapaciteten och begränsningarna hos modeller för maskininlärning är avgörande för att handlare ska kunna använda dem effektivt i strategier för att förebygga bedrägeri. Dessa modeller utmärker sig i att snabbt och effektivt bearbeta och analysera stora mängder data, förvandla det till värdefulla insikter som kan användas för att skapa kundprofiler, upptäcka bedrägerisignaler och bekämpa nya hot.
Fördelar med maskininlärningsmodeller: Sömlös bedrägeriupptäckt vid försäljningsstället
Maskininlärningsmodeller utmärker sig när det gäller att upptäcka bedrägliga aktiviteter sömlöst under transaktioner på försäljningsställen, vilket säkerställer att kunderna förblir omedvetna om några ingrepp.
FinTechs och finansinstitutioner utnyttjar en mängd olika maskininlärningsmodeller och algoritmer för att förbättra sin verksamhet. Några anmärkningsvärda inkluderar:
-
Slumpmässiga skogar: Används ofta för kreditvärdering och upptäckt av bedrägerier på grund av deras förmåga att hantera icke-linjära relationer och komplexa data.
-
Gradient Boosting Machines (GBM): Ansökt om kreditriskbedömning och prediktiv modellering för att förbättra beslutsprocesser.
-
Neurala nätverk: Modeller för djupinlärning, såsom artificiella neurala nätverk, används för komplexa uppgifter som naturlig språkbehandling, bedrägeriupptäckt och algoritmisk handel.
-
Support Vector Machines (SVM): Används ofta för kreditvärdering och upptäckt av bedrägerier, särskilt i scenarier med högdimensionell data.
-
Beslutsträd: Används för riskbedömning och klassificeringsproblem, vilket ger transparens i beslutsprocesser.
-
K-Means Clustering: Används för kundsegmentering och anomalidetektering för att identifiera ovanliga mönster i transaktionsdata.
-
Logistisk återgång: Används i stor utsträckning i kreditvärderingsmodeller och riskhantering för binära klassificeringsproblem.
-
Tidsserieanalys: Tekniker som Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) används för att förutsäga finansmarknadstrender och fatta investeringsbeslut.
-
Ensemble Learning: Metoder som packning och stapling används för att kombinera flera modeller, vilket förbättrar den övergripande prediktiva noggrannheten och robustheten.
-
Förstärkningsinlärning: Används i algoritmisk handel för att fatta adaptiva beslut baserat på förändrade marknadsförhållanden.
Detta är bara några exempel, och valet av modell eller algoritm beror på det specifika användningsfallet, dataegenskaper och målen för finansinstitutet eller FinTech-företaget.
Användningsfall: Förbättra Fintech och finansiella tjänster med maskininlärning
Maskininlärningsmodeller och algoritmer används i stor utsträckning av fintech-företag och finansiella institutioner för att förbättra sina tjänster, optimera strategier och förbättra beslutsfattandet. Några vanliga användningsfall inkluderar:
-
portföljförvaltning: Fintech-företag använder maskininlärningsalgoritmer för att analysera marknadstrender, riskfaktorer och annan data för att optimera sina portföljförvaltningsstrategier, vilket hjälper till att uppnå bättre avkastning för sina kunder samtidigt som de hanterar risker mer effektivt.
-
Robo-rådgivare: Maskininlärningsalgoritmer används för att skapa robo-rådgivare som kan ge personlig investeringsrådgivning baserad på risktolerans och andra faktorer, vilket hjälper fintech-företag att skala sina rådgivningstjänster.
-
Spårning av bedrägerier: Fintech-företag använder maskininlärningsalgoritmer för att analysera transaktioner, identifiera ovanligt beteende och flagga potentiellt bedräglig aktivitet, skydda sina kunders tillgångar och förhindra ekonomiska förluster
-
Kredit poäng: Algoritmer för maskininlärning analyserar data från olika källor för att utvärdera kreditvärdigheten hos potentiella låntagare, vilket hjälper fintech-företag att fatta mer välgrundade lånebeslut.
-
Övervakning av överensstämmelse: Fintech-företag använder algoritmer för maskininlärning för att övervaka deras efterlevnad av förordningar, vilket hjälper dem att undvika lagstadgade böter och påföljder och behålla kundernas förtroende.
-
Investeringsbeslut: Maskininlärningsalgoritmer kan analysera stora mängder finansiell data, vilket gör att fintech-företag kan förutse framtida trender och fatta mer välgrundade investeringsbeslut.
-
Riskhantering: Maskininlärningsmodeller kan hjälpa finansinstitutioner att bättre förstå risker och fatta mer välgrundade beslut om sina investeringar och riskhanteringsstrategier.
-
Chatbots och kundtjänst: Maskininlärningsalgoritmer används i chatbots, sökmotorer och analytiska verktyg för att förbättra kundservice och användarupplevelse i fintech-applikationer.
-
Snabbt lärande av historiska transaktioner: Genom att analysera miljontals historiska transaktioner kan maskininlärningsmodeller snabbt lära sig och identifiera mönster och beteenden, vilket gör det möjligt för dem att förutsäga bedrägliga aktiviteter snabbare än mänskliga motsvarigheter.
-
Upptäck komplexa mönster och trender: Maskininlärningsmodeller har den unika förmågan att identifiera intrikata mönster och trender som kan undgå upptäckt med andra konventionella metoder, vilket förbättrar effektiviteten i bedrägeriupptäcktsarbetet.
-
Objektivt och effektivt beslutsfattande: Maskininlärningsmodeller drivs enbart av historiska data och fattar konsekventa och snabba beslut opåverkade av känslor, vilket säkerställer korrekt och effektiv bedrägeriupptäckt och förebyggande.
Det här är bara några exempel på hur maskininlärning används i fintech- och finansbranschen. När tekniken fortsätter att utvecklas kan vi förvänta oss att ännu fler innovativa och datadrivna applikationer kommer att dyka upp i framtiden.
Utnyttja effektiviteten av maskininlärningsmodeller
För att säkerställa effektiviteten hos maskininlärningsmodeller för att förebygga bedrägerier måste vissa faktorer beaktas:
Utbildning om tillräckliga och relevanta data
Maskininlärningsmodeller måste tränas på en robust datauppsättning som inkluderar både intern och extern bekräftad bedrägeriintelligens. Detta säkerställer att modellerna är utrustade med nödvändig information för att korrekt upptäcka och bekämpa bedrägliga aktiviteter.
Expertis hos Data Science Professionals
Att bygga, utbilda och optimera modeller för maskininlärning kräver expertis från datavetenskapspersonal. Samarbete med erfarna bedrägerianalytiker hjälper till att utveckla modeller som är specifikt skräddarsydda för att möta de unika utmaningarna med att förebygga bedrägerier.
Kontinuerlig övervakning och anpassningsförmåga
För att upprätthålla toppprestanda bör maskininlärningsmodeller kontinuerligt övervakas för deras noggrannhet och effektivitet. Att träna om modellerna när nya bedrägliga beteenden dyker upp säkerställer att de förblir uppdaterade och kapabla att noggrant identifiera och förhindra bedrägliga aktiviteter.
Även om maskininlärningsmodeller har ett betydande värde för att förebygga bedrägerier, bör de inte bara lita på dem. Bedragare söker aktivt sätt att kringgå prediktiva åtgärder, vilket gör det viktigt att införliva flera dimensioner i en omfattande strategi för att förebygga bedrägeri. Under perioder av snabbt föränderliga kunders och bedrägliga beteenden kan flexibla regler komplettera maskininlärningsmodeller och förhindra att genuina kunder blockeras felaktigt eller att bedragare glider fram oupptäckt. Genom att kombinera styrkorna med maskininlärningsmodeller med anpassningsbara strategier kan företag förbättra sina insatser för att förebygga bedrägerier och maximera deras effektivitet.
Avslutande tankar
Att kombinera regler och maskininlärning är bara en aspekt av ett robust verktyg för att förebygga bedrägerier. Användningen av konsortiumdata, delad intelligens, mänsklig expertis, automatiserat beslutsfattande och varningar bidrar också till att ligga före bedragare. Att förstå rollen och kraven för maskininlärningsmodeller är avgörande. Att använda en kombination av verktyg och tekniker är den mest effektiva metoden för att minimera falska positiva resultat och samtidigt öka antalet omvandlingar.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
- PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
- Källa: https://www.finextra.com/blogposting/25395/maximizing-conversions-while-minimizing-financial-fraud-the-benefits-of-machine-learning-models?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
- : har
- :är
- :inte
- :var
- $UPP
- 1
- 15%
- 2024
- 25
- 95%
- a
- förmåga
- Om Oss
- ovan
- Konto
- konton
- noggrannhet
- exakt
- exakt
- Uppnå
- uppnå
- förvärv
- Agera
- aktivt
- aktiviteter
- aktivitet
- adaptiv
- adress
- skicklig
- avancera
- avancerat
- fördelar
- rådgivning
- rådgivande
- rådgivningstjänster
- mot
- framåt
- AI
- Varningar
- algoritm
- algoritmisk
- algoritmisk handel
- algoritmer
- lika
- Alla
- tillåta
- ensam
- också
- alltid
- mängder
- an
- analys
- analytiker
- Analytisk
- analysera
- analys
- och
- avvikelse av anomali
- svara
- antibedrägeri
- förutse
- vilken som helst
- tillämpningar
- tillämpas
- tillvägagångssätt
- ÄR
- Arena
- Artikeln
- konstgjord
- artificiell intelligens
- AS
- aspekt
- bedömning
- Tillgångar
- At
- uppnå
- uppmärksamhet
- Drar till sig
- Automatiserad
- genomsnitt
- undvika
- baserat
- Slaget
- slagfält
- BE
- blir
- passande
- varit
- beteende
- beteenden
- Där vi får lov att vara utan att konstant prestera,
- Fördelarna
- Bättre
- Bortom
- blockerad
- stärka
- öka
- låntagare
- båda
- byggt
- företag
- företag
- men
- by
- KAN
- kan inte
- kapacitet
- kapacitet
- kapabel
- Vid
- fall
- vissa
- utmaningar
- byta
- byte
- egenskaper
- chatbots
- val
- kringgå
- klassificering
- Stäng
- klustring
- samverkan
- samling
- bekämpa
- kombination
- kombinera
- kombinera
- komma
- Gemensam
- vanligen
- Företag
- företag
- konkurrens
- Komplement
- komplex
- Efterlevnad
- omfattande
- villkor
- BEKRÄFTAT
- konflikter
- anses
- konsekvent
- konsortium
- samtida
- fortsatte
- fortsätter
- kontinuerligt
- bidra
- kontroller
- konventionell
- omvandlingar
- Företag
- motsvarigheter
- länder
- skapa
- referenser
- kredit
- kritisk
- avgörande
- kund
- Kundservice
- Kunder
- allra senaste
- cyber
- datum
- datavetenskap
- data driven
- Beslutet
- Beslutsfattande
- beslut
- djup
- djupt lärande
- deloitte
- beror
- utformade
- upptäcka
- Detektering
- utveckla
- utveckla
- digital
- dimensioner
- do
- Dominans
- driven
- drivande
- grund
- under
- dynamisk
- lätt
- Ekonomi
- ekosystemet
- kant
- Effektiv
- effektivt
- effektivitet
- effektiv
- effektivt
- ansträngningar
- antingen
- elementet
- framträda
- framträder
- smärgel
- känslor
- betonar
- anställd
- utnyttjande
- möjliggör
- encompassing
- Motor
- Motorer
- förbättra
- förbättra
- tillräckligt
- säkerställa
- säkerställer
- säkerställa
- utrustad
- väsentlig
- utvärdera
- Även
- Varje
- utvecklas
- exempel
- excel
- förvänta
- erfarenhet
- erfaren
- expertis
- utforskar
- sträcker
- extern
- Faktum
- faktorer
- verkligt
- falsk
- snabbare
- få
- Våldsamt
- bekämpa
- finansiella
- finansiella data
- ekonomiskt bedrägeri
- finansiell institution
- Finansiella institut
- Financial Market
- finansiella tjänster
- ändarna
- Finextra
- fintech
- Fintech-företag
- FINTECH COMPANY
- företag
- Förnamn
- Flexibilitet
- flexibel
- Fokus
- För
- formen
- Foster
- grundläggande
- bedrägeri
- spårning av bedrägerier
- BEDRÄGERI FÖRHINDRING
- bedragare
- bedräglig
- bedräglig aktivitet
- från
- ytterligare
- Vidare
- framtida
- Få
- samla
- verklig
- Ge
- Mål
- god
- Tillväxt
- sidan
- hantera
- Hård
- Har
- hjälpa
- hjälpa
- hjälper
- belysa
- historisk
- hålla
- Hur ser din drömresa ut
- html
- HTTPS
- humant
- IBM
- identifiera
- identifiera
- if
- Inverkan
- nödvändigt
- förbättra
- in
- oavsiktligt
- innefattar
- innefattar
- Inklusive
- införliva
- felaktigt
- ökat
- ökande
- alltmer
- industrier
- industrin
- industrins
- informationen
- informeras
- innovativa
- insikter
- exempel
- Institution
- institutioner
- integrerade
- Integrera
- Intelligens
- inre
- Interoperabilitet
- ingripande
- in
- Undersökningen
- investering
- Investeringar
- IT
- DESS
- jpg
- bara
- bara en
- liggande
- språk
- Large
- till stor del
- lager
- LÄRA SIG
- inlärning
- vänster
- utlåning
- Låt
- Hävstång
- hävstångs
- tycka om
- begränsningar
- se
- Maskinen
- maskininlärning
- Maskiner
- bibehålla
- göra
- Framställning
- ledning
- hantera
- marknad
- Marknadsvillkor
- Marknadstrender
- Maximera
- maximera
- Maj..
- betyder
- åtgärder
- Merchants
- bara
- metoder
- miljoner
- minimerande
- modell
- modellering
- modeller
- Övervaka
- övervakas
- övervakning
- mer
- mest
- flytta
- rörliga
- glidande medelvärde
- mångfasetterad
- multipel
- måste
- nationer
- Natural
- Naturlig språkbehandling
- nödvändigt för
- Behöver
- nätverk
- neurala
- neurala nätverk
- Nya
- Nästa
- anmärkningsvärd
- nyanser
- mål
- of
- erbjudanden
- Ofta
- on
- ONE
- ettor
- pågående
- Verksamhet
- Optimera
- optimera
- or
- Övriga
- ut
- översikt
- över
- övergripande
- oxford
- del
- särskilt
- mönster
- Topp
- prestanda
- perioder
- personlig
- svängbara
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- Spela
- Punkt
- redo
- portfölj
- portföljförvaltning
- potentiell
- potentiellt
- kraft
- förutse
- förutsäga
- förebyggande
- Förebyggande
- prioritering
- prioritet
- problem
- processer
- bearbetning
- yrkesmän/kvinnor
- Profiler
- ordentligt
- skydda
- skydd
- beprövade
- ge
- tillhandahålla
- inköp
- quest
- snabbt
- rasande
- snabbt
- Anledningen
- föreskrifter
- regulatorer
- Förhållanden
- relevanta
- förblir
- Rapporterad
- kräver
- Krav
- Kräver
- motståndskraft
- återgår
- höger
- Risk
- riskbedömning
- riskfaktorer
- riskhanterings
- robusta
- robusthet
- Roll
- rot
- regler
- s
- Till Salu
- Samma
- säga
- Skala
- scenarier
- Vetenskap
- vetenskapsmän
- poäng
- sömlös
- sömlöst
- Sök
- Sökmotorer
- säkerhet
- Seek
- söker
- segmentering
- Serier
- service
- Tjänster
- Forma
- delas
- skall
- visas
- signaler
- signifikant
- signifikant
- Silver
- samtidigt
- enda
- glida
- enbart
- lösning
- Lösningar
- några
- sofistikerade
- Källor
- specifik
- specifikt
- Spot
- spotting
- stapling
- bo
- vistas
- Steg
- stulna
- Sluta
- Strategisk
- strategier
- Strategi
- styrkor
- framgångsrik
- sådana
- tillräcklig
- överlägsen
- leverera
- Som stöds
- SWIFT
- snabbt
- System
- skräddarsydd
- tagen
- påtaglig
- uppgifter
- Tekniken
- tekniker
- teknisk
- Tekniken
- Teknologi
- än
- den där
- Smakämnen
- Framtiden
- deras
- Dem
- Där.
- vari
- Dessa
- de
- detta
- hot
- Genom
- tid
- till
- i dag
- tolerans
- alltför
- verktyg
- toolkit
- verktyg
- topp
- Handel
- trail
- tränad
- Utbildning
- transaktion
- Transaktioner
- transformativ
- omvandla
- Öppenhet
- Träd
- Trender
- Litar
- turbulens
- opåverkad
- understryker
- förstå
- förståelse
- förstått
- unika
- enhet
- oförutsägbar
- avtäckt
- TIDSENLIG
- på
- användning
- användningsfall
- Begagnade
- Användare
- Användarupplevelse
- med hjälp av
- utnyttja
- utnyttjas
- Värdefulla
- värde
- mängd
- olika
- Omfattande
- vie
- avgörande
- volymer
- vill
- kriget
- Sätt..
- sätt
- we
- när
- medan
- VEM
- brett
- kommer
- med
- inom
- utan
- Vittne
- Arbete
- arbetssätt
- zephyrnet