پیشرفت‌های یادگیری ماشینی در کشف تقلب و تشخیص ناهنجاری

کشف تقلب و تشخیص ناهنجاری به کمک یادگیری ماشینی

فناوری‌های نوین فقط به شرکت‌های مالی کمک‌رسانی نمی‌کنند، بلکه مجرمان مالی نیز از آن‌ها سوء استفاده می‌کنند. به منظور در امان ماندن از کلاهبرداری، شرکت‌ها در حال پیاده‌سازی پیشرفته‌ترین راه حل‌های کشف تقلب و جلوگیری از کلاهبرداری هستند. با کمک این راه‌حل‌ها می‌توان فعالیت‌های مشکوک و ناهنجاری‌ها را شناسایی و بلافاصله به کاربران اطلاع رسانی کرد.

درک این نکته مهم است که برای کشف تقلب، تیم‌های فناوری اطلاعات باید به‌روز باشند. آنها دائماً به ارائه راه‌حل‌های جدید و قدرتمندتر نیاز دارند.

کشف تقلب

جرایم سایبری هر روز بیشتر از قبل در حال افزایش هستند و شرکت‌های مالی می‌خواهند مطمئن شوند که پلتفرم‌های دیجیتالی آن‌ها در برابر هرگونه آسیب احتمالی محافظت می‌شوند. پیاده‌سازی تکنیک‌های DL، به این برنامه‌ها کمک می‌کند تا فعالیت‌های مشکوک را شناسایی و همچنین به تقویت امنیت برنامه آنها، تقویت اعتماد مشتری و در نهایت ارائه تجربه کاربری بهتر کمک کند.

اکثر شرکت‌هایی که به دنبال پیاده‌سازی ویژگی‌های یادگیری عمیق در برنامه‌های خود هستند، می‌خواهند در مورد راه‌حل‌های خاص صنعت اطلاعات بیشتری کسب کنند. با توجه به ویژگی‌های ذاتی صنعت مالی، برخی از ویژگی‌های DL بهتر از سایرین کار می‌کنند.

تعیین سطح ریسک یک عملیات مالی می‌تواند کار سختی باشد. با استفاده از تکنیک‌های DL، برنامه شما می‌تواند به سرمایه‌گذاران کمک کند تا ریسک را به روشی قدرتمند و هوشمندانه تعیین کنند. اگر چه این یک استراتژی کامل نیست، اما کمک می‌کند تا همه چیز را در چشم انداز آینده قرار دهید.

تفاوت میان یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یکی از انواع هوش مصنوعی است. به طور دقیق تر، یک تکنیک یادگیری ماشینی برای تشخیص الگوست. در حال حاضر، بیشتر ویژگی‌های یادگیری ماشین از شبکه‌های عصبی DL تشکیل شده‌اند. با توجه به شباهت‌های آنها، گاهی اوقات تفاوت بین این مفاهیم ممکن است مبهم به نظر برسد. مهمترین تفاوت بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق در این است که یادگیری عمیق از لایه‌هایی از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند که به عنوان شبکه‌های عصبی شناخته می‌شوند.

کشف تقلب

همانطور که یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است، یادگیری عمیق نیز زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است. اگرچه تکنیک‌های یادگیری ماشین دیگری که به شبکه‌های عصبی وابسته نیستند وجود دارد، DL در سال‌های اخیر به‌طور گسترده مورد استفاده قرار گرفته است. این تا حدی نتیجه پیشرفت در داده‌های بزرگ، سخت افزار و نرم افزار است.

شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشینی

پیاده‌سازی یادگیری ماشینی در یک برنامه مستلزم داشتن درک کامل از داده‌هاست. برای این کار، داشتن یک انبار داده مناسب ضروری است. برای این کار لازم است که تنظیمات ابری برای یک برنامه به درستی تنظیم شوند. تنها با انجام این کار، ویژگی‌های یادگیری ماشین به درستی کار می‌کنند. شبکه‌های عصبی در هسته اصلی الگوریتم‌های یادگیری عمیق قرار دارند. اینها تکنیک‌های الگوریتمی هستند که به درک و تشخیص الگوهای اساسی در داده‌ها کمک می‌کنند.

کشف تقلب

به لطف پیشرفت در قدرت محاسباتی، توسعه دهندگان می‌توانند با این ابزارها با روش‌هایی کار کنند که تا همین چند سال پیش غیرممکن بود. یکی از بهترین چیزها در مورد آنها این است که آنها قادر به تطبیق با ورودی‌های داده‌های مختلف هستند و از نظر به روز رسانی کد در زمان صرفه جویی می‌کنند. توسعه دهندگان اغلب از شبکه‌های عصبی به عنوان لایه‌های متراکمی از الگوریتم‌ها و داده‌ها صحبت می‌کنند که در آن همه ورودی‌ها به همه خروجی‌ها متصل هستند. با انجام این کار، تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار امکان پذیر است . وظیفه‌ای که قبلاً منحصر به نیروی انسانی بود.

 


 

ترجمه و تلخیص: ارژنگ طالبی‌نژاد
منبع: Advances in Financial Machine Learning

میانگین آرا: 0 / 5. شمارش رای‌ها: 0

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.