Mục lục:
Phát hiện và ngăn chặn gian lận là một nỗi đau thực sự cho ngành ngân hàng. Ngành công nghiệp chi hàng triệu đô la cho các công nghệ để giảm gian lận, nhưng hầu hết các cơ chế hiện tại đều dựa trên dữ liệu lịch sử tĩnh. Và nó dựa vào kết hợp mẫu và chữ ký dựa trên dữ liệu lịch sử này, vì vậy các hành vi gian lận lần đầu tiên rất khó phát hiện và có thể gây ra nhiều tổn thất tài chính. Giải pháp duy nhất là thực hiện một cơ chế dựa trên cả dữ liệu lịch sử và thời gian thực. Đây là nơi nền tảng Hadoop và máy học phát huy tác dụng.
Gian lận và ngân hàng
Các ngân hàng rất dễ bị lừa đảo, vì gian lận là nguyên nhân chính của việc mất tiền. Một ước tính cho thấy rằng hơn 1, 7 nghìn tỷ đô la bị mất hàng năm do gian lận ngân hàng. Để ngăn chặn điều này, các ngân hàng chi rất nhiều tiền cho phòng chống gian lận. Tuy nhiên, họ không chi tiêu nhiều cho việc bảo vệ bản thân. Do đó, các công nghệ hiện tại mà các ngân hàng ngày nay được trang bị không đủ mạnh. Tuy nhiên, dữ liệu lớn và máy học có thể giúp cải tổ hệ thống hiện tại và giảm gian lận xuống mức thấp nhất mọi thời đại.
Các cách tiếp cận hiện tại để phát hiện gian lận có những hạn chế sau:
