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Die Aufdeckung und Prävention von Betrug ist ein echtes Problem für die Bankenbranche. Die Branche gibt Millionen für Technologien zur Betrugsbekämpfung aus, aber die meisten aktuellen Mechanismen basieren auf statischen historischen Daten. Und es basiert auf dem Muster- und Signaturabgleich auf der Grundlage dieser historischen Daten, sodass betrügerische Handlungen beim ersten Mal sehr schwer zu erkennen sind und erhebliche finanzielle Verluste verursachen können. Die einzige Lösung besteht darin, einen Mechanismus zu implementieren, der sowohl auf historischen Daten als auch auf Echtzeitdaten basiert. Hier kommen die Hadoop-Plattform und das maschinelle Lernen ins Spiel.
Betrug und Banken
Banken sind sehr anfällig für Betrug, da Betrug die Hauptursache für Geldverluste ist. Schätzungen zufolge gehen jedes Jahr mehr als 1, 7 Billionen US-Dollar aufgrund von Bankbetrug verloren. Um dies zu verhindern, geben Banken viel Geld für Betrugsprävention aus. Sie geben jedoch nicht viel aus, um sich selbst zu schützen. Daher sind die aktuellen Technologien, mit denen Banken heute ausgestattet sind, nicht leistungsfähig genug. Big Data und maschinelles Lernen können jedoch dazu beitragen, das derzeitige System auf den neuesten Stand zu bringen und Betrug auf ein Allzeittief zu reduzieren.
Gegenwärtige Ansätze zur Aufdeckung von Betrug weisen die folgenden Einschränkungen auf:
