Sommario:
La rilevazione e la prevenzione delle frodi è un vero dolore per il settore bancario. L'industria spende milioni in tecnologie per ridurre le frodi, ma la maggior parte degli attuali meccanismi si basa su dati storici statici. E si basa sulla corrispondenza di modelli e firme basata su questi dati storici, quindi gli atti fraudolenti per la prima volta sono molto difficili da rilevare e possono causare molte perdite finanziarie. L'unica soluzione è implementare un meccanismo basato su dati storici e in tempo reale. È qui che entrano in gioco la piattaforma Hadoop e l'apprendimento automatico.
Frode e banche
Le banche sono molto vulnerabili alle frodi, poiché la frode è la loro principale causa di perdita di denaro. Una stima suggerisce che ogni anno si perdono più di $ 1, 7 trilioni a causa di frodi bancarie. Per evitare ciò, le banche spendono molti soldi per la prevenzione delle frodi. Tuttavia, non spendono molto per proteggersi. Pertanto, le attuali tecnologie di cui oggi sono dotate le banche non sono abbastanza potenti. Tuttavia, i big data e l'apprendimento automatico possono aiutare a rinnovare il sistema attuale e ridurre le frodi ai livelli più bassi di tutti i tempi.
Gli attuali approcci al rilevamento delle frodi presentano le seguenti limitazioni:
