機器學習是當前技術世界中最流行的事物之一。從電子商務到銀行與金融應用程序開發解決方案的許多企業正在尋求聘請頂尖公司的ML開發人員，這些公司可以為其業務開發出色的ML應用程序。數據顯示，有45%的技術公司更喜歡在其正在進行的項目中使用人工智能和機器學習。機器學習的力量即使沒有經過明確的編程也可改善世界各地的各個行業。因此，金融業處于創新的前沿。那么機器學習能否防止銀行業欺詐？在此之前，您必須了解如下所述的機器學習應用程序基礎知識。

　　什么是機器學習應用程序及其工作方式？

顧名思義，談到機器學習概念時，機器學習的力量就是相應地學習和即興創作。機器學習應用無需明確編程即可從自己的經驗中學習。這些應用可以訪問信息并使用這些數據來學習和提高自己。

一些行業還使用ML進行操作，例如識別不需要的電子郵件，向客戶提供適當的產品推薦以及提供準確的醫學診斷。例如，可口可樂公司正在使用機器學習進行產品開發。利用他們從各種蘇打水來源中收集的數據，他們能夠判斷出最大的人群偏愛哪種口味。這就是幫助他們在全國推出“櫻桃雪碧”的原因。

這是如何使用ML應用程序減輕欺詐的另一個示例。華為技術有限公司正在使用分析數據庫實時識別欺詐行為。他們正在使用一種自動學習模型來分析批準或拒絕的交易。系統很容易使用此數據來發現欺詐性交易。

因此，機器學習應用程序有助于解決任何業務的重大欺詐行為。機器學習和人工智能的出現使如今預防企業欺詐變得更加容易。在線貨幣交易現在安全且無風險。

　　使用機器學習進行欺詐檢測的過程說明如下：

該過程開始收集和分段數據。此后，將機器學習模型與訓練集一起提供，以預測欺詐可能性。這是一個3步驟的過程，如下所述：

　　第一步：提取數據

提取的數據將分為三個不同的部分：訓練，測試和交叉驗證。該算法將在部分數據集中進行訓練，并在測試集中調整參數。使用交叉驗證集測量數據的性能。高性能模型將針對數據的多個隨機劃分進行測試，以確保結果的一致性。

　　第二步：提供訓練集

預測是用于欺詐檢測的機器學習的主要應用。用于訓練ML模型的數據包括具有兩個輸入值的幾個輸入值的記錄。記錄通常是從歷史數據中獲得的。

　　第三步：構建模型

建立模型是預測數據集中欺詐或異常的必不可少的步驟。首先，根據先前的輸入和輸出數據示例，確定如何進行預測。現在，您可以將預測問題進一步分為兩種任務：

–分類

?–回歸

讓我們來談談如何防止金融和移動銀行開發公司中的欺詐行為：

　　1）具有成本效益且易于維護

當您輸入大量數據時，機器學習應用程序的性能會更好。在依賴規則的系統中，要維護欺詐檢測系統，金融與移動銀行開發公司?必須花費大量資金。

但是，當涉及到ML時，事情將變得更加輕松和有利可圖。您將要提供給系統的更多數據將幫助機器更有效地運行。執行此操作時，區分好壞交易變得更加簡單。

　　2）快速驗證

在主要依賴規則的系統中，事情可能變得太復雜，并且檢查大數據會花費大量時間。如果有一個可以在短短幾毫秒內驗證大量數據的已實施系統，則商家更愿意更快地賺錢。

選擇此選項后，欺詐檢測將變得非常簡單。只有使用基于ML的系統，才能實時驗證大量交易。

　　3）未來解決方案

當涉及網絡罪犯時，他們很聰明，并使用先進的工具和策略來進行欺詐活動。無論內部欺詐團隊的效率如何，您都不會輕易發現欺詐交易，因為事情會變得更加復雜。

人工智能和機器學習是未來，因此，在防止欺詐方面，金融機構和其他行業必須依靠機器學習。這些系統可以快速了解進行欺詐的人員的模式和行為，并保護組織免受此類事件的侵害。

　　4）高效

經過正確培訓的機器的性能將比人類更好。他們可以輕松地進行重復的數據分析工作。機器將迅速縮放所有需要人工干預的案例。防止欺詐性交易的發生很容易，因為它們將毫無困難地識別出非直覺和微妙的模式。

　　5）可擴展

機器學習模型中的算法隨著數據集的增加而變得更加有效。在基于規則的模型中，維護欺詐檢測系統的成本會隨著客戶群的增加而成倍增加。

定制銀行和金融軟件開發服務以及機器學習可通過提供更多數據來改善，因為ML模型可以檢測多種行為之間的差異和相似性。一旦告知他們哪些交易是真實的，哪些交易是欺詐的，系統便可以處理它們并開始選擇適合其中任何一項的交易。

他們還可以在將來處理新交易時對其進行預測。快速發展的規模存在風險。如果在訓練數據機中未檢測到欺詐，則學習將使系統將來忽略該類型的欺詐。

上述就是關于機器學習能否防止銀行業欺詐的全部內容，想了解更多關于機器學習的信息，請繼續關注中培偉業。