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당신은 발견 할 것이다 금융 앱 대부분의 스마트폰에서 우리는 종종 전화를 통해 온라인 뱅킹 거래를 하거나 은행 잔고를 확인합니다. 모바일 앱은 우리가 금융 활동을 수행하는 방법을 변화시키고 사람들의 삶에 편리함과 유연성을 제공합니다. 은행은 사용자가 원하는 거의 모든 가능한 서비스를 은행에 직접 제공합니다. 모바일 앱. 이후 은행 방문의 필요성이 크게 줄었고, 수개월, 심지어 수년 동안 은행을 방문하지 않은 고객이 너무 많습니다.
금융의 디지털 플랫폼
그러나 주사액의 금융 산업의 디지털 플랫폼 또한 금융 산업이 사용자를 위해 해결해야 하는 수많은 사기 행위를 포함합니다. 금융 사기 탐지 및 예방을 위한 핵심 솔루션은 기계 학습입니다.
금융 분야의 기계 학습은 속임수를 통해 돈을 획득하는 것을 목표로 하는 범죄 활동에 대해 적극적으로 방어자 역할을 합니다. 비즈니스로서 금융 기관은 고객에게 최적의 보안을 제공하기 위해 강력한 솔루션을 구축하고 있으며 기계 학습은 프로세스에서 핵심적인 역할을 합니다. 결과적으로, 모바일 앱 개발자 수많은 알고리즘과 명시적 프로그래밍을 적극적으로 통합하여 앱이 금융 기관에서 사기를 당하지 않도록 합니다.
2026년까지 전 세계 사기 탐지 및 방지 시장 규모는 658억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 또한, 같은 CAGR은 21.5percent가 될 것입니다.여기서 기계 학습은 사기 없는 금융 앱을 만드는 데 핵심적인 역할을 합니다. 기계 학습이 사기를 방지하는 방법에 대한 질문은 기업가의 호기심으로 남아 있습니다. 따라서 이 기사에서는 다음을 탐색합니다.
- 기계 학습이 방지하는 주요 활동 유형은 무엇입니까?
- 금융 사기 예방을 위한 기계 학습은 얼마나 중요합니까?
- 사기 방지에 사용되는 기계 학습 모델은 무엇입니까?
- 금융 모바일 앱의 사기 방지 실제 사례
위의 개념으로 기계 학습을 통해 금융 앱에서 사기 탐지를 이해하는 데 필요한 지식을 갖게 됩니다.
기계 학습이 금융 앱에서 방지할 수 있는 주요 사기 유형은 무엇입니까?
기계 학습은 빠르게 진화하고 있으며 그 성장에는 제한이 없습니다. 사기 탐지 및 예방의 범위는 사기꾼이 수행하는 다양한 활동을 포함합니다. 자금 세탁, 보험 사기, 피싱 사기 등. 다음은 기계 학습이 신속하게 해결하려고 하는 몇 가지 일반적인 재무 유형입니다.
이메일 피싱 사기
어떤 사람들은 전문적이고 개인적인 용도로 이메일을 사용합니다. 이메일에 대한 사람들의 광범위한 사용과 신뢰성을 통해 사기꾼은 여러 가지 방법을 통해 이메일 피싱 사기를 실행합니다. 사이버 범죄자가 이메일로 스팸이나 맬웨어를 보내는 경우 이메일 피싱 사기. 피싱 공격의 96percent는 이메일을 통해 이루어집니다.
이러한 이메일에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 안전하지 않은 링크
- 은행 otps 요청(일회용 암호)
- 인터넷 뱅킹 비밀번호
기계 학습을 통한 자동화된 방법을 통해 시스템은 사전에 피싱 시도를 감지하여 사용자에게 경고할 수 있습니다. 동일한 좋은 예는 Gmail입니다. 알고리즘은 이메일을 감지하여 스팸으로 보냅니다.
신용 카드 사기
현금 없는 경제는 직불 카드와 신용 카드의 사용을 늘리고 있으며, 신용 카드는 사용자의 주요 쇼핑 소스가 되었습니다. 그리고 신용 카드 정보를 훔치는 것은 사용자들 사이에서 엄청나게 인기 있는 사기가 되고 있습니다. 피해자는 신용 카드를 대신하여 인식할 수 없는 구매를 알 수 있습니다. 매년 신용 카드 사기를 언급하는 수천 건의 사례가 제기됩니다. 기계 학습은 승인된 당사자가 트랜잭션을 수행하는지 여부를 식별하는 보안 계층 역할을 할 수 있습니다.
휴대폰 사기
휴대폰은 사이버 공격에 취약합니다. 스마트폰의 NFC 기술을 통해 해커는 개인 데이터에 침투하여 정보를 훔칠 수 있습니다. 기계 학습은 무단 액세스를 미리 결정하여 Wi-Fi 기반 트랜잭션을 방지할 수 있습니다. 또한 생체 인식 기반 보안과 같은 스마트 기술은 휴대폰 기반 사기를 방지할 수 있습니다.
신분 도용
웹 사이트에는 사용자의 민감한 자격 증명이 있습니다. 게다가 해커가 민감한 정보를 훔치는 경우, 그들은 귀하를 가장하고 귀하의 신원을 대신하여 거래를 시작할 수 있습니다. 또한 사용자는 소셜 플랫폼을 사용하여 클릭 한 번으로 여러 플랫폼에 로그인합니다. 결과적으로 기계 학습은 금융 기관의 오인을 방지하는 안전한 프로세스를 제공할 수 있습니다.
금융 사기 예방을 위한 기계 학습은 얼마나 중요합니까?
기계 학습을 구현하면 금융 업계의 사기 탐지에 여러 가지 이점이 있습니다. 기계 학습이 제공하는 주목할만한 이점은 다음과 같습니다.
빠른 데이터 수집
오늘날 데이터는 기업의 자산입니다. 금융 기관은 특히 사기 행위의 피해자로부터 데이터를 수집할 때 패턴을 이해하여 사기 원인을 식별합니다. 결과적으로 ML은 관련 데이터를 수집하고 범주를 준비하며 통찰력 있는 조치를 제공하여 사기 행위를 경고하거나 방지할 수 있습니다.
높은 수준의 효율성
ML은 오류 없이 끝없는 프로그램/기능을 실행할 수 있습니다. 효율성을 저하시키거나 조직의 시간과 노력을 방해하지 않으면서 방대한 데이터 세트를 쉽게 관리하고 사기성 활동의 출처를 찾을 수 있습니다. 또한 회사의 비용도 절감됩니다.
확장성 향상
금융기관은 빅데이터 기술 역량으로 원하는 만큼의 데이터를 처리할 수 있습니다. 결국 ML은 데이터 세트의 아주 작은 차이도 구별하여 사용자에게 최적의 조치를 제공할 수 있습니다. 결과적으로 금융 기관이 방대한 데이터 세트를 활용할 수 있게 되면 확장성이 향상됩니다.
혁신적이고 신속한 개선
기계 학습 솔루션 구축의 큰 이점은 언제든지 필요에 따라 수정할 수 있다는 것입니다. 결코 일회성 투자가 아닙니다. 또한 기계 학습 알고리즘을 지속적으로 혁신하여 사기꾼이 사용하는 최신 동향을 주입하여 사기 탐지 접근 방식을 빠르게 개선할 수 있습니다.
사기 방지에 사용되는 기계 학습 모델은 무엇입니까?
기계 학습 기술은 지속적으로 발전하고 있습니다.그러나 일부 매우 강력한 ML 모델은 금융 산업에서 사기를 방지하는 데 유용합니다.
감독 학습
감독 학습은 금융 업계에서 가장 인기 있는 기계 학습 접근 방식 중 하나입니다. 감독 학습 모델은 예측 데이터 분석 및 데이터베이스 관리를 기반으로 여러 소스에서 도착하는 데이터에 대해 작업합니다. 또한 데이터에 레이블이 지정되고 여러 범주로 분류됩니다. 사기 탐지를 위해 지도 학습은 두 개의 유사한 데이터 세트를 구별하여 기계 학습 알고리즘을 훈련할 수 있습니다.
비지도 학습
비지도 학습은 분석할 수 있는 정보가 거의 없을 때 사기 탐지에서 중요한 역할을 합니다. 여러 타임스탬프 및 변형의 정보 조각을 지속적으로 모니터링하고 학습합니다. 마지막으로 알고리즘이 충분한 데이터를 수집하면 작업을 시작합니다.
준지도 학습
준지도 학습은 지도 및 비지도 학습 패턴을 결합하여 최적의 결과를 생성합니다. 학습 모델은 요구 사항에 따라 준지도 또는 지도 학습으로 자동 전환됩니다.
기계 학습을 사용하여 PayTm의 PI(사기 탐지 솔루션)가 어떻게 작동합니까?
Pi는 기업과 사용자의 사기를 방지하기 위해 PayTm에서 구축한 금융 사기 탐지 모델입니다. (Pi는 PI.Exchange입니다) 스마트 모델은 머신 러닝 접근 방식을 적극 활용하여 사용자에게 최적의 위험 방지 기능을 제공합니다.
Pi가 작동하는 방식은 다음과 같습니다.
- 감지: 개인화된 접근 방식으로 지능적인 위험 점수를 매깁니다. 모든 사용자는 여러 재무 관련 활동에 대한 자체 위험 점수를 가지고 있습니다.
- 진단: 감독되지 않은 기계 학습 접근 방식을 사용하는 사기 탐지 모델은 활동을 24/7 능동적으로 모니터링하여 사용자 규칙 세트 및 경고를 권장합니다.
PI는 높은 수준의 지능형 알고리즘을 사용하여 강력한 사기 탐지 도구를 제공합니다.
- 데이터 수집
- 이상 감지
- 동적 위험 점수
- 기계 학습 스튜디오
- 스마트 시뮬레이션
- 사례 관리
PI는 기계 학습 접근 방식의 효율적인 사용을 보여주는 금융 부문을 위한 사기 탐지 도구의 완벽한 실제 사례입니다.
금융 앱에 사기 탐지 및 방지 ML 알고리즘을 통합하고 싶습니까?
금융 앱을 구축하거나 금융 앱의 보안을 강화하려는 경우 IT 솔루션 제공업체가 앱을 위한 최적의 사기 감지 및 방지 솔루션을 제공할 수 있습니다. 머신 러닝 및 인공 지능(trickyenough dotcom — 모바일에 AI 통합) 전문가는 금융 앱에 맞는 지능형 솔루션을 통합하는 데 열정적입니다. 이 전문가들은 앱 개발 요구에 따라 지도, 비지도 및 준지도 기계 학습 알고리즘에서 매우 두각을 나타냅니다.
이미지 크레디트: 저자 제공; 감사합니다!
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