L'apprentissage automatique peut-il prédire et prévenir les fraudeurs?

Comment les systèmes d'apprentissage automatique détectent et préviennent les fraudes sans affecter vos clients

Rien n'est plus effrayant que des données déséquilibrées, en particulier lorsqu'il s'agit de divers canaux de paiement tels que les cartes de crédit et de débit dans les banques et autres organismes financiers. Avec la multiplication des moyens de paiement, les entreprises ont du mal à s’authentifier. Mais l'apprentissage automatique est une solution viable pour détecter les fraudeurs.

L'apprentissage automatique peut également être qualifié de capacité des machines à apprendre des données à l'aide de l'intelligence humaine. Selon le dernier rapport de Gartner d'ici 2022, plus de la moitié des services de données et d'analyse / tâches seront effectués par des machines.

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Apprentissage machine pour prendre des décisions en temps réel afin de prévenir les activités frauduleuses

Si une entreprise est en mesure de prédire quelles transactions peuvent donner lieu à des attaques de fraudeurs, elle peut considérablement réduire ses coûts et prendre des décisions critiques. Lors de l'envoi de données sensibles à un tiers, il est important que les données ne soient pas utilisées à mauvais escient pour des activités frauduleuses. Cela peut être fait comme suit:

• Utilisation de modèles d'apprentissage automatique

Considérons un score produit à partir d'un certain nombre d'algorithmes combinant toutes les fonctionnalités possibles. Cet ensemble d’algorithmes peut être qualifié de modèle d’apprentissage automatique. Ce modèle d'apprentissage automatique interroge constamment ces algorithmes afin de produire un score précis pouvant être utilisé pour prédire les fraudes.

Les modèles d'apprentissage automatique peuvent être comparés à des analystes de données qui effectuent de nombreuses requêtes sur de grands volumes de données et tentent de trouver le meilleur. à partir des résultats dérivés. L'apprentissage automatique rend l'ensemble du processus rapide et précis.

• Scores de fraudes pour la détection de fraudes

Il existe toujours de grandes quantités de données. Les machines sont formées à l'aide de ces ensembles de données pré-étiquetés comme des fraudes. Ces étiquettes sont basées sur des enregistrements antérieurs d'activités frauduleuses confirmées.

Les machines sont ensuite formées à l'aide de cet ensemble de données étiqueté. Ces ensembles de données sont maintenant appelés ensembles d’entraînement. Par une étiquette nommée, la machine apprend à déterminer si une nouvelle transaction ou un client particulier est susceptible d'être un fraudeur sur la base d'un score de 0 à 100, soit la probabilité.

Ce résultat améliore la capacité d'une entreprise à réduire considérablement le nombre de fraudes en fournissant des prévisions précises.

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Can Machine Learning En réalité, prédire et empêcher les fraudeurs?

Concevoir et appliquer des algorithmes basés sur des ensembles de données du passé permet d’analyser les tendances fréquentes de ces ensembles de données. Ces modèles de données via l'algorithme sont enseignés aux machines et ces machines réduisent considérablement l'effort humain.

Ces algorithmes aident les entreprises à renforcer l'analyse prédictive . L'analyse prédictive est importante pour la réduction des données en utilisant des techniques de modélisation statistique qui permettent de prédire les résultats futurs de l'entreprise sur la base des modèles de données antérieurs. En fait, parmi de nombreuses entreprises, 75% d’entre elles considèrent que la croissance est leur principale source de valeur, alors que 60% d’autres pensent que ce n’est rien d’autre que l’analyse prédictive qui permet de générer de la valeur!

Les algorithmes d'apprentissage automatique ne sont pas seulement utilisés dans l'analyse prédictive, mais aussi dans la reconnaissance d'images, la détection de courrier indésirable, etc. L'apprentissage machine peut être formé par un système en 3 phases.

1. Train

2. Test

3. Prédire

Afin de pouvoir prédire la survenue d'une fraude dans de grands volumes de jeux de données et de transactions, les technologies informatiques cognitives sont appliquées aux données brutes et non traitées.

L'apprentissage automatique facilite ainsi la prévision et la prévention des fraudeurs pour les facteurs clés suivants:

• Évolutivité: Plus les ensembles de données sont volumineux, plus l'efficacité des algorithmes d'apprentissage automatique est grande. Initialement, la machine découvre quelles transactions / ensembles de données sont frauduleux et quels sont ceux qui sont sûrs, et sont ainsi en mesure de prédire de tels cas lors de transactions futures.
• Readiness: Les tâches manuelles prennent beaucoup de temps. Ce ne sont pas préférés par les clients. Par conséquent, les stratégies d'apprentissage automatique sont utilisées pour obtenir des résultats plus rapidement. Les algorithmes d'apprentissage automatique traitent un grand nombre d'ensembles de données en temps réel pour les clients. Machine Learning analyse et traite fréquemment et périodiquement de nouveaux jeux de données. Les modèles avancés tels que les réseaux de neurones contiennent des dispositions pour les mises à jour autonomes en temps réel.
• Productivité: La nécessité d'effectuer des tâches redondantes réduit la productivité. La tâche répétitive d'analyse des données est effectuée en continu par des algorithmes d'apprentissage automatique et invite à une intervention humaine uniquement lorsque cela est nécessaire.

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Méthodes d'apprentissage automatique – Utilisation du blanc Boîtes et surveillance continue pour détecter les fraudeurs

Que fait un système d'apprentissage automatique? Les méthodes adoptées et les différentes approches utilisées à cet effet sont appelées Whiteboxes car il n’existe pas de méthode ou de modèle précis pour analyser le score obtenu. De même, une surveillance régulière et continue est essentielle pour un système d’apprentissage automatique afin d’identifier régulièrement les tendances et les statistiques de données.

Comment les fraudeurs sont détectés et prévenus à l'aide de l'apprentissage automatique

Les ensembles de données sont initialement collectés et partitionnés. Le modèle d’apprentissage automatique apprend les ensembles afin de prédire la fraude des données. Voici les étapes dans lesquelles Machine Learning met en œuvre et effectue la détection de la fraude:

• Partitionnement des données: Les données sont segmentées en trois phases différentes, telles que la formation de la machine, le test des jeux de données et enfin, le contrôle croisé. des résultats de prédiction.
• Obtention des résultats de données historiques: Pour obtenir de tels ensembles de données, vous devez d'abord fournir à la machine des ensembles d'apprentissage comprenant des valeurs d'entrée associées à ses valeurs de sortie correspondantes. Cela aide à prévoir et à détecter les fraudes.
• Prévision des anomalies, le cas échéant: Sur la base des données d'entrée et de sortie, les prévisions sont déterminées en analysant les anomalies ou les cas de fraude dans les ensembles de données. Pour cela, des modèles de construction sont utilisés. Cela peut être réalisé à l'aide de nombreuses techniques, telles que Les arbres de décision la régression logistique, les réseaux de neurones et les forêts aléatoires, etc.
• Parmi les techniques, les réseaux de neurones traitent rapidement les résultats en analysant des ensembles de données. et aide à prendre des décisions en temps réel. Pour ce faire, il observe les schémas réguliers de fraudes dans les cas antérieurs d’ensembles de données qui lui ont été donnés pour apprentissage.

En résumé, le Machine Learning s’avère être la bonne technologie pour détecter et empêcher les fraudeurs d’activités malveillantes. Si les banques commençaient à utiliser des systèmes d’apprentissage automatique, elles pourraient analyser des données non structurées et empêcher les comptes des clients d’activités frauduleuses. Pour en savoir plus sur la manière dont vous pouvez renforcer l'apprentissage automatique et les autres tendances technologiques en matière de sécurité des données, contactez nos experts en TI aujourd'hui!