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Es ist eine erfreuliche Tatsache, dass maschinelles Lernen von grundlegender Bedeutung für jedes Unternehmen ist, das in dem sich schnell verändernden Universum des Betrugs immer einen Schritt voraus sein muss. Künstlich intelligente Systeme machen die Identifizierung von Betrugsfällen immer präziser, vielseitiger und schneller. Organisationen können sich über das enorme Maß an Informationsströmen im Klaren sein, Unglück umso tragfähiger abwehren und Kunden eine überragende Erfahrung bieten, da weniger Anfragen abgelehnt oder verschoben werden.

Künstliche Intelligenz und Schutz vor Betrug

Es ist unkompliziert, warum maschinelles Lernen in der Betrugserkennungs-Community so viel Aufsehen erregt hat. Irgendwie scheint Betrugsprävention der perfekte Anwendungsfall für diese Art von "künstlicher Intelligenz" zu sein. Es gibt ein enormes Maß an Informationen, das mit jedem Austausch verbunden ist. Es gibt solide Muster, die sich im Kaufverhalten und in den Neigungen (sowohl bei guten als auch bei falschen Kunden) finden lassen, und es gibt eine Antwort auf den Tag Ende: Ein Umtausch wird zurückerstattet oder nicht. Dies bedeutet, dass Sie die Informationen mit einem Etikett versehen und der Maschine eine Eingabe geben können. Auf diese Weise können Sie herausfinden, wie Sie nach einiger Zeit schrittweise genau sind.

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Zahlreiche Organisationen haben künstlich intelligent von Grund auf mitgearbeitet und waren an den überraschenden Assoziationen interessiert, zu denen die Maschine fähig war. Da die Maschine die Informationen unparteiisch annimmt und häufig zur Verwaltung einer Vielzahl von Informationen verwendet wird, kann sie Muster und Verbindungen erkennen, die Personen, deren Sehen zunehmend eingeschränkt ist, nicht bereit sind, zu sehen.

Wie auch immer, das unbeaufsichtigte maschinelle Lernen bringt Sie bis jetzt. Wir können über künstliche Intelligenz diskutieren, obwohl Maschinen lernen können, dass sie nicht denken können. Sie können die Daten, die sie erhalten haben, einfach verarbeiten und abbauen. Dies bedeutet, dass die Ergebnisse, die Sie erhalten, den Informationen unterliegen, die Sie der Maschine gegeben haben. Fügen Sie schreckliche, fragmentierte oder irreführende Informationen hinzu, und Sie erhalten schreckliche, unzulängliche oder irreführende Informationen. Eine Maschine versucht nicht, zu verstehen, was mit den Informationen los ist, oder einen Pfad zu diesem Thema zu finden oder von einer Momentaufnahme des Verstehens besucht zu werden, die die ganze Sache in einem anderen Licht zeigt.

Eine Lösung für das Problem finden: Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz bei der Betrugsprävention hat einen kolossal rentablen Apparat gezeigt, jedoch kein Silbergeschoß. Während die Geschwindigkeit und der Umfang, mit denen Maschinen ausgestattet sind, das für die Betrugserkennung denkbare Maß verändert haben, reichen sie nicht aus, ohne dass jemand die unvorhersehbaren Schwierigkeiten verstehen kann. Eine Maschine kann das Klima besser vorhersehen oder ein Foto erkennen, als eine Person. Wie dem auch sei, weder das Klima noch die Fotos wehren sich. Sie sind nicht bestrebt, sich zu verstecken oder die Maschine in der Annahme zu hindern, dass sie etwas anderes sind oder neue Strategien entwickeln.

Betrüger tun offensichtlich jedes dieser Dinge. Ihre gesamte Methodik besteht darin, die Informationen zu verwirren, ihre Profile überzeugender zu machen als sie sind, bekannte Eigenschaften guter Käufer anzunehmen und unter dem Radar zu fliegen. Sie denken unablässig nach besseren Ansätzen, um sich selbst zu verhüllen, und um volle Charakterwechsel mit einer Geschwindigkeit zu ermöglichen, die Clark Kent neidisch machen würde. Außerdem entwickeln sie ständig neue Erpressungsangriffe mit neuen Systemen oder neuen Innovationen. Hier und da arbeiten sie in Ringen, um das Bild weiter zu verwirren.

Die Mehrheit davon ist mit einer Maschine zu verwechseln. Wenn sich die Dinge schnell ändern, kann es für eine Maschine sehr schwer sein, mitzuhalten. Maschinen übertreffen die Erwartungen bei "riesigen Informationen" – beim Auffinden der Beispiele in wirklich riesigen Datensätzen. Wie dem auch sei, es handelt sich bei der falschen Darstellung explizit regelmäßig um "wenig Informationen". Sie müssen die Betrüger bekommen, bevor sie effektiv eine riesige Anzahl von Dollars mit einer anderen Methode gestohlen haben, die sie immer wieder verwenden konnten, bevor Ihr Framework eingesetzt wurde. Grundsätzlich muss man sie überdenken.

Hinzufügen menschlicher Elemente zu Maschinen: Unterstützung bei der Betrugserkennung

Was viele Betrugsgruppen und Organisationen tun, ist das maschinelle Lernen in begrenztem Umfang. Anschließend wird das Problem an manuelle Kommentatoren weitergegeben. Die Umfragegruppe wird dafür verantwortlich sein, Börsen zu durchlaufen, die irgendwie verdächtig erscheinen.

Maschinelles Lernen reicht nicht aus, ohne dass jemand anderes eingespeist hat. Manuelle Umfragen bringen jedoch alle Probleme hervor, die von den Maschinen beleuchtet wurden. Sie sind moderat, sie sind nicht vielseitig und sie sind nicht unangemessen präzise. Darüber hinaus verliert ein Kommentator, dessen Tätigkeit darin besteht, einen Blick nach dem anderen auf den Kopf zu werfen und so schnell wie möglich eine Wahl zu geben, den unglaublichen Eindruck von Informationen, die die Maschine dazu anregen, Beispiele und Muster zu entdecken.

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Betrugsabteilungen erkennen, dass es sich hierbei um ein Problem handelt, und kämpfen Sie darum, mit dem Erstellen von Mustern auf dem neuesten Stand zu bleiben und Zeit zu lassen, um weit über das hinaus zu gehen, was von der Entscheidung erwartet wird, einen individuellen Austausch zu wählen. Die finanziellen Auswirkungen der Betrugsbekämpfung zeigen, dass 56% der Händler die Erpressung als moderat eingestuft haben. In der Tat können selbst die Personen, die zum größten Teil beaufsichtigen, dies nicht organisieren – und Betrüger bewegen sich schnell, weshalb konsequente Weiterentwicklung wichtig ist.

Verhaltens- und Systemprüfung – Künstlich intelligente Systeme verwenden umfangreiche Informationen, um echtes Verhalten der Kunden durch das Verhalten von Bots zu erkennen, indem sie Unregelmäßigkeiten im Erscheinungsbild von Websites erkennen. Partner von Bots werden im Allgemeinen immer wieder eine ähnliche Gruppe von Gebieten besuchen, da ihr Verhalten computergesteuert ist. Durch die Unterscheidung dieser Beispiele können Bots abhängig von ihrem Verhalten aufgetaucht werden. Alles in allem besuchen die meisten Menschen ähnliche Örtlichkeiten auf genau dieselbe Anfrage jeden Tag mehrmals. Für den Fall, dass diese Komplizen gerade explizite Bereiche besucht haben, in denen sich Botbewegungen zeigen können, verfolgen wir diese Beispiele und prüfen diesen Verkehr als betrügerisch. Natürlich können Machine-Learning-Systeme auch Konstruktionen im Rush-Hour-Verkehr erkennen, die für den Fachmann nicht schnell klar sind. <. P>  ""

Untersuchung von Programmen und GadgetsMithilfe des maschinellen Lernens können wir ungültige Verkehrsquellen erkennen, indem Sie die Highlights des Programms mit dem Kundenfachmann koordinieren. Während diese Art von Sicherheit häufig fälschlicherweise als deterministisch bezeichnet wird, wäre sie ohne maschinelle Lernansätze zum Erkennen von Entwürfen in umfangreichen Informationssammlungen ungewöhnlich. Effektiv verbunden und durch angemessene Informationen gesteuert, kann diese Identifizierungsstrategie dazu beitragen, ganze Bot-Systeme zu entfernen.

Betrugsaufdeckungsstrategie: Integration von überwachten und nicht überwachten KI-Modellen

Da aussortierte Kriminalitätspläne so weit fortgeschritten sind und schnell angepasst werden müssen, werden Wachmannschaften, die von einem einzigen, für alle systematischen Verfahren für alle Annahmen anfällig sind, mäßige Ergebnisse erzielen. Jeder Anwendungsfall sollte durch von Experten entworfene Inkonsistenz-Erkennungssysteme bestätigt werden, die ideal für die aktuelle Ausgabe sind. Dementsprechend übernehmen sowohl überwachte als auch unbeaufsichtigte Modelle kritische Aufgaben bei der Betrugserkennung und müssen in umfassende, innovative Betrugssysteme verwoben werden.

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  • Ein beaufsichtigtes Modell, die am weitesten verbreitete Art des maschinellen Lernens über alle Aufträge hinweg, ist ein Modell, das auf einer umfangreichen Anordnung legitimer "gekennzeichneter" Austausche vorbereitet ist. Jeder Umtausch wird als Erpressung oder Nicht-Falschdarstellung bezeichnet. Die Modelle werden durch das Einnehmen enormer Mengen an markierten Austauschsubstanzen vorbereitet, um Designs zu erlernen, die echte Praktiken am besten widerspiegeln. Beim Aufbau eines überwachten Modells hängt das Maß fleckenloser, erheblicher Aufbereitungsinformationen speziell mit der Modellgenauigkeit zusammen.

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  • Unüberwachte Modelle sollen atypisches Verhalten in Situationen aufdecken, in denen gekennzeichnete Austauschinformationen im Allgemeinen dünn oder gar nicht vorhanden sind. In diesen Fällen muss eine Art des Selbstlernens verwendet werden, um Beispiele in den Informationen hervorzuheben, die für verschiedene Arten von Untersuchungen nicht wahrnehmbar sind. Unüberwachte Modelle dienen dazu, Ausnahmen zu finden, bei denen zuvor verborgene Betrugsarten angesprochen werden. Diese auf KI basierenden Strategien erkennen Verhaltensauffälligkeiten an, indem sie den Austausch unterscheiden, der nicht dem dominanten Teil entspricht. Für die Genauigkeit werden diese Inkonsistenzen an der individuellen Dimension und zusätzlich durch eine moderne Gesamtanalyse von Freunden bewertet.

Durch die Auswahl einer idealen Mischung aus verwalteten und unbeaufsichtigten KI-Methoden können Sie bereits verborgene Arten verdächtigen Verhaltens unterscheiden und schnell unauffälligere Beispiele für Betrug erkennen, die in letzter Zeit über Milliarden von Aufzeichnungen gesehen wurden.

Überwachte KI-Modelle und Betrugserkennung

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, der versucht, die Frage zu beantworten, dass Methoden der Vergangenheit übermäßig unbeugsam sind. Die Wissenschaftler brauchten die Maschinen, um von Informationen zu profitieren, anstatt zu kodieren, wonach diese PC-Projekte suchen sollten (eine alternative Methodik aus Master-Frameworks). Das maschinelle Lernen begann in den 1990er Jahren enorme Spaziergänge zu machen, und in den 2000er Jahren wurde es auch im Kampf gegen die falsche Repräsentation angemessen eingesetzt.

In Verbindung mit Betrug bringt das überwachte maschinelle Lernen (SML) einen großen Fortschritt. Es ist ungeheuerlich nicht das Gleiche wie Standards und Bekanntheitsgrad, da im Gegensatz zu nur ein paar Highlights mit unkomplizierten Prinzipien und Türen alle Highlights als zusammen betrachtet werden.

Alles in allem ist SML in Verbindung mit der Betrugsermittlung ein funktionierendes Gebiet der Verbesserung angesichts der Tatsache, dass es zahlreiche SML-Modelle und -Methoden gibt. Zum Beispiel kann die Anwendung neuronaler Systeme auf eine falsche Darstellung außergewöhnlich nützlich sein, da Computerisierung das Entwerfen beinhaltet, ein im Allgemeinen exorbitanter Fortschritt, der eine menschliche Vermittlung erfordert. Diese Methodik kann die Häufigkeit von falsch positiven und negativen Vorgängen im Vergleich zu anderen SML-Modellen, z. B. SVM- und beliebigen Waldmodellen, verringern, da die umhüllten Neuronen weitaus mehr denkbare Ergebnisse kodieren können, als für einen Menschen möglich sind.

Unüberwachte KI-Modelle und Betrugserkennung

Im Gegensatz zu SML hat das unüberwachte maschinelle Lernen (UML) weniger Bereiche geteilt. Für die Betrugserkennung hatte UML im Allgemeinen nicht die Fähigkeit, viel zu fördern. Regelmäßige UML-Ansätze (z. B. k-Implies und verschiedene abgestufte Bündelung, unüberwachte neuronale Systeme und vor allem Segmentuntersuchung) haben nicht die Fähigkeit besessen, große Ergebnisse für die Entdeckung falscher Repräsentationen zu erzielen. Eine unbeaufsichtigte Art, mit Erpressung umzugehen, kann schwer im Haus zu arbeiten sein, da Milliarden von Anlässen gemeinsam vorbereitet werden müssen und es keine leistungsfähigen, unbeaufsichtigten Modelle gibt. Dennoch gibt es Organisationen, die dort Fortschritte gemacht haben.

Der Grund, warum es sehr wahrscheinlich mit Erpressung zu tun hat, liegt in den Lebensstrukturen der meisten Missverständnisse. Gewöhnliches Kundenverhalten ist ungeordnet, jedoch werden Betrüger in Beispielen funktionieren, unabhängig davon, ob sie es verstehen oder nicht. Sie arbeiten schnell und maßstabsgerecht. Ein Betrüger würde nicht versuchen, 100.000 US-Dollar von einer Online-Verwaltung auf einmal zu nehmen. Oder vielleicht machen sie Handvoll zu einer großen Anzahl von Datensätzen, von denen jede einen Vorteil von ein paar Pfennigen für ein paar Dollar zurückzahlen kann. Wie auch immer, diese Übungen werden definitiv Beispiele geben und UML kann sie identifizieren.

Fazit:

Jede Methodik hat ihre eigenen Schwerpunkte und Hindernisse, und Sie können von jeder Strategie profitieren. Prinzipien und Notizen können ohne KI-Beherrschung effizient und schnell ausgeführt werden. In jedem Fall müssen sie ständig aktualisiert werden und werden nur die leichtgläubigen Betrüger in die Irre führen. SML hat sich zu einer außergewöhnlichen Innovation entwickelt, die über alle Merkmale einer Einzelaufzeichnung oder eines bestimmten Ereignisses nachdenken kann, jedoch ist es bisher noch nicht möglich, neue Angriffsdesigns zu entdecken. UML ist die folgende Weiterentwicklung, da sie neue Angriffsentwürfe entdecken kann, die Mehrheit der mit einem Angriff in Verbindung stehenden Aufzeichnungen auszeichnet und einen vollständigen Überblick über die Welt bietet. Andererseits ist es nicht so überzeugend, einzelne Betrüger mit geringen Angriffen zu stoppen, und ist schwer im eigenen Haus auszuführen. In jedem Fall ist es absolut ermutigend für Organisationen, die auf eine beträchtliche Größenordnung setzen oder ständig Angriffe entwickeln.

Ein Framework zur Erkennung von Betrugsbekämpfung verwendet regelmäßig jede der drei bemerkenswerten Methoden zur Verwendung der KI zur Bekämpfung von Falschdarstellungen. Wenn sie gemeinsam legitim verwendet werden, ist es denkbar, von den Vorteilen der beiden zu profitieren und gleichzeitig die Mängel der anderen zu mindern.

Die künstliche Intelligenz bei der Betrugserkennung wird sich weiterentwickeln, eine große Vergangenheit an den oben untersuchten Fortschritten. Wir wissen jedoch zweifelsohne, dass die Störer weiter voranschreiten und das Rennen um die Nutzung der KI geht, um die Täter schneller zu identifizieren, als sie es zur Verstauung nutzen können. Bei Offshore Software Solutions nutzen wir die Kraft der künstlichen Intelligenz, um Ihnen Technologien zur Verfügung zu stellen, die Betrug auf einmal erkennen können. Sie können unsere Dienstleistungen unter www.offshoresoftware.solutions ausprobieren