सामग्री
- फसवणूक आणि बँका
- हडूपमधील मशीन लर्निंग फसवणूक कशा रोखू शकते?
- बँक फसवणूक रोखण्यासाठी साधने
- मशीन लर्निंग कॉन्स
- निष्कर्ष
स्रोत: Ajv123ajv / ड्रीम्सटाईल.कॉम
टेकवे:
बँकिंग उद्योगात फसवणूक ओळखणे नेहमीच प्राधान्य दिले गेले आहे, परंतु हडूप आणि मशीन लर्निंग सारख्या आधुनिक साधनांच्या समावेशाने, हे पूर्वीपेक्षा अधिक अचूक असू शकते.
फसवणूक शोधणे आणि प्रतिबंध करणे ही बँकिंग उद्योगासाठी खरी वेदना आहे. उद्योग फसवणूक कमी करण्यासाठी तंत्रज्ञानावर कोट्यवधी रुपये खर्च करतो, परंतु सध्याच्या बहुतेक यंत्रणा स्थिर ऐतिहासिक डेटावर आधारित आहेत. आणि या ऐतिहासिक डेटावर आधारित नमुना आणि स्वाक्षरी जुळण्यावर अवलंबून आहे, म्हणून प्रथमच फसव्या कृत्ये शोधणे फार कठीण आहे आणि बरेच आर्थिक नुकसान होऊ शकते. ऐतिहासिक आणि रिअल-टाइम डेटा दोन्हीवर आधारित यंत्रणा राबविणे हा एकच उपाय आहे. येथून हडूप प्लॅटफॉर्म आणि मशीन लर्निंग व्यवहारात येतात.
फसवणूक आणि बँका
बँका फसवणूकीसाठी अत्यंत असुरक्षित असतात, कारण पैशांचे नुकसान होण्याचे मुख्य कारण फसवणूक असते. बँकेच्या फसवणूकीमुळे दरवर्षी १.7 ट्रिलियन डॉलर्सपेक्षा जास्त तोटा होतो, असा अंदाज वर्तविण्यात आला आहे. हे रोखण्यासाठी बँका फसवणूक रोखण्यासाठी बराच पैसा खर्च करतात. तथापि, ते स्वतःचे संरक्षण करण्यासाठी जास्त खर्च करत नाहीत. म्हणूनच, सध्या ज्या तंत्रज्ञानांसह बँका आज सज्ज आहेत त्या पुरेसे शक्तिशाली नाहीत. तथापि, मोठा डेटा आणि मशीन लर्निंग सध्याची प्रणाली सुधारण्यास आणि फसवणूकीला सर्व-वेळेस पातळीवर कमी करण्यास मदत करू शकते.
फसवणूक शोधण्यासाठी सध्याच्या पध्दतीस खालील मर्यादा आहेत:
सध्याच्या फसवणूकीपासून बचाव करण्याच्या पद्धतींच्या बाबतीत, नुकत्याच झालेल्या फसवणूकीच्या घटनांनुसार अल्गोरिदमचे योग्य अद्ययावत करणे आवश्यक आहे. तथापि, बर्‍याचदा ही मॉडेल्स दरवर्षी अद्यतनित केली जातात कारण आवश्यक किंमत आणि वेळ खूप मोठा असतो. अचूक अल्गोरिदम काढणे आणि त्याचा वापर करणे देखील खूप अवघड आहे. म्हणूनच, अल्गोरिदम नियमितपणे अद्यतनित न केल्यास, नवीन अल्गोरिदम लागू होईपर्यंत फसवणूक लक्षात घेता येऊ शकते, जी महिने किंवा काही वर्षांनंतर तैनात केली जाऊ शकते.
जेव्हा कोणालाही सॉफ्टवेअर गुणवत्तेची काळजी नसते तेव्हा आपण आपली प्रोग्रामिंग कौशल्ये सुधारू शकत नाही.
हडूपमधील मशीन लर्निंग फसवणूक कशा रोखू शकते?
मोठ्या प्रमाणावर डेटावर प्रक्रिया करणे अचूकपणे हर्क्युलियन कार्य होते, परंतु मोठ्या डेटाच्या आगमनाने, बरेच जलद आणि अधिक शक्तिशाली डेटा प्रक्रिया अनुप्रयोग तयार केले गेले आहेत. या अनुप्रयोगांपैकी एक सर्वात शक्तिशाली म्हणजे हडूप प्लॅटफॉर्म. हॅडूप त्याच्या मॅप्रआर वैशिष्ट्यामुळे अत्यंत सामर्थ्यवान आहे, जे यामुळे रिअल टाइममध्ये मोठ्या प्रमाणात डेटावर सहजपणे प्रक्रिया करू देते आणि त्या वेळी अगदी स्वस्तपणे.
हॅडूप एकाच वेळी मोठ्या प्रमाणात डेटावर सहज प्रक्रिया करू शकत असल्यामुळे, सर्व जुन्या व्यवहाराच्या नोंदी आणि स्वाक्षर्‍यावर प्रक्रिया करण्यासाठी आणि अत्यंत अचूक गणिताचे मॉडेल तयार करण्यासाठी वापरले जाऊ शकते. या व्यवहाराचा तपशील स्वाक्षरी काढण्यासाठी देखील केला जाऊ शकतो, ज्यायोगे बँकेला पहिल्यांदा फसवणूकीचे व्यवहार रोखता येतील. तथापि, आता हा प्रश्न उद्भवतो की डेटावर प्रक्रिया करण्यासाठी आणि परिपूर्ण अल्गोरिदम तयार करण्यासाठी कोणते साधन वापरले जाऊ शकते?
बँक फसवणूक रोखण्यासाठी साधने
बँकेच्या फसवणूकीत वाढ झाल्याने, चांगला फसवणूक व्यवस्थापन अनुप्रयोग ही काळाची गरज आहे. या उपकरणांपैकी एक स्कायट्री आहे. स्कायट्री हा एक वास्तविक मशीन लर्निंग प्लॅटफॉर्म आहे जो मोठ्या बँकेच्या व्यवहाराच्या डेटा रेकॉर्डवर प्रक्रिया करत असतानाही उच्च अचूकता आणि कार्यक्षमता देण्याचे वचन देतो. हे हडोपच्या मॅपआर-प्रकार डेटा क्लस्टरवर आधारित आहे, जे रिअल टाइममध्ये मोठ्या डेटा प्रक्रियेची हमी देते. हे पर्यवेक्षी आणि अप्रशिक्षित पद्धतींसह मोठ्या प्रमाणात मशीन शिक्षण प्रक्रिया वापरू शकते. अशा कार्यक्षम मशीन शिक्षण प्रक्रियेमुळे, स्कायट्टी प्रगत मॉडेलच्या मदतीने फसवी व्यवहार थांबविण्यास सक्षम आहे आणि संशयास्पद व्यवहारांमध्ये व्यत्यय आणण्याच्या क्षमतेच्या जोरावर प्रथमच फसवणूक थांबविण्यास देखील सक्षम आहे. स्कायट्री स्वयंचलितपणे सर्वोत्तम माहिती निवडू शकते आणि अत्यंत अचूक मॉडेल तयार करण्यासाठी त्याचा वापर करू शकते. हे मोठ्या प्रमाणावर डेटाचे सहज विश्लेषण देखील करू शकते, म्हणून सध्याच्या मॉडेलच्या मदतीने अद्यतनित करणे सोपे आहे.
मशीन लर्निंग कॉन्स
फसवणूक शोधण्यासाठी मशीन लर्निंग हे खूप शक्तिशाली उपाय असू शकते परंतु हेदेखील एक मोठे आव्हान असू शकते. संकल्पना थेट कृत्रिम बुद्धिमत्तेशी संबंधित आहे. आमची मशीन्स आपल्यासाठी निर्णय घेतील या वस्तुस्थितीवर नैतिक परिणाम होऊ शकतात. तथापि, काळजी करण्याची आवश्यकता नाही, कारण अनुप्रयोग आपल्यासाठी कार्य करेल आणि मानवी कर्मचार्‍यांद्वारे पर्यवेक्षण केल्यावर ते उत्तम निर्णय घेतील. खात्री बाळगा, मशीन शिक्षण चतुर फसवणूक प्रतिबंधक तंत्रांची निर्मिती करेल आणि भविष्यात पैशाचे नुकसान टाळण्यास मदत करेल.
निष्कर्ष
सर्वोत्कृष्ट फसवणूक व्यवस्थापनाचा अनुप्रयोग शक्तिशाली, वेगवान आणि अचूक असणे आवश्यक आहे आणि विविध परिस्थितींमध्ये अनुकूल असणे आवश्यक आहे. हे साध्य करण्यासाठी, नवीन फसवणूकीच्या प्रकारांसह डेटाबेस अद्ययावत ठेवताना अनुप्रयोग व्यवहाराचे तपशील आणि स्वाक्षर्‍या मंथन करण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे. हडूपवर आधारित फक्त एक व्यासपीठ हे करण्यास सक्षम असेल, कारण हडूपवर आधारित प्लॅटफॉर्म अत्यंत वेगवान मशीन शिक्षण अनुप्रयोग आहेत जे बर्‍याच प्रकारचे मशीन लर्निंग अल्गोरिदम समर्थन देऊ शकतात. यासह, हॅडॉप-आधारित प्लॅटफॉर्म देखील खूप अचूक आहेत, जेणेकरून त्यांना फसवणूकीच्या अनेक घटना सहज होण्यापासून थांबू शकतात, कारण त्यांना वास्तविक वेळेत फसवणूक आढळू शकते. याचा अर्थ असा की जर एखादी समर्पित मशीन लर्निंग applicationप्लिकेशन बॅंकेच्या बाजूने असेल तर त्या बँकेकडे फसवणूकीसाठी जवळजवळ अभेद्य असण्याची शक्ती आहे!