مزایای یادگیری ماشین در تشخیص تقلب‌‌‌های مالی

۱- سیستم‌‌‌های سنتی سیستم‌‌‌های مبتنی بر قواعد (Rule-based)  هستند؛ به این معنا که برای تشخیص اعمال متقلبانه به یک سری اصول و دستورالعمل‌‌‌های از پیش تعیین‌شده متکی‌‌‌اند. اگرچه اصول و قواعد برای شکار الگوهای آشنای کلاهبرداری کارآیی دارند اما در تشخیص شیوه‌‌‌های جدید، اثربخشی کافی ندارند.

۲- سیستم‌‌‌های مبتنی بر قواعد، مستعد تولید حجم بالایی از پاسخ‌‌‌های «مثبت غلط» هستند و موجب هدر رفتن منابع سازمان در بررسی و کنترل مواردی که واقعا متقلبانه نیستند می‌‌‌شوند.

۳- سیستم‌‌‌های سنتی منفعل هستند و رفتار انعکاسی دارند. این سیستم‌‌‌ها برای شناسایی و اقدام پس از وقوع تقلب طراحی شده‌‌‌اند. بنابراین پاسخی که از سیستم‌‌‌های سنتی دریافت می‌شود دیر‌هنگام است.

۴- با افزایش حجم و تنوع تراکنش‌‌‌ها، سیستم‌‌‌های سنتی افزایش مقیاس پیدا می‌کنند اما به زودی دچار بار اضافی شده و از ظرفیتشان برای شناسایی تقلب کاسته می‌شود.

۵- برای انطباق سیستم‌‌‌های سنتی با روش‌های جدید تقلب، تغییر رفتار مشتریان یا ظهور تکنولوژی‌‌‌های نوین، باید کارهای زیادی به صورت دستی صورت پذیرد.

۶- سیستم‌‌‌های سنتی اغلب با سایر سیستم‌‌‌های داده در سازمان قابل یکپارچه شدن نیستند. این امر موجب تکه‌تکه شدن داده‌‌‌ها و شکل‌‌‌گیری ناقص الگوهای تشخیص تقلب می‌شود.

۷- سیستم‌‌‌های سنتی قادر به آموختن از داده‌‌‌های جدید نیستند و به‌روزرسانی‌‌‌شان برای درک الگوهای جدید تقلب، به صورت دستی است و به کند شدن فرآیند می‌‌‌انجامد. فقدان یادگیری پیوسته موجب می‌شود که برخلاف تکامل تاکتیک‌‌‌های کلاهبرداران، سیستم‌‌‌های سنتی اثربخشی خود را مرتب از دست بدهند.

۸- در سیستم‌‌‌های سنتی، اصول سختگیرانه می‌تواند برخی فعالیت‌‌‌های قانونی کاربران را به غلط متقلبانه تشخیص دهد و موجب دلسردی مشتری شود. برعکس، اصول بیش از حد آسان‌‌‌گیر ریسک کلاهبرداری را افزایش می‌دهد.

۹- نگهداری و به‌‌‌روزرسانی سیستم‌‌‌های مبتنی بر قواعد، به‌‌‌ویژه در سازمان‌های با حجم تراکنش بالا، پیچیده و پرهزینه است و لزوم وجود افراد متخصص برای مدیریت این سیستم‌‌‌ها به سربار مالی سازمان می‌‌‌افزاید.

۱۰- در سیستم‌‌‌های سنتی، رفتار کاربران لحاظ نمی‌شود و بنابراین قادر به تمییز دادن ناهنجاری‌های قانونی از تقلب واقعی نیستند و ممکن است سرنخ‌‌‌های ظریف کلاهبرداری را تشخیص ندهند.

محدودیت‌های سیستم‌‌‌های سنتی، با به‌‌‌کارگیری یادگیری ماشین که یکی از زیربخش‌‌‌های هوش مصنوعی است، قابل مرتفع شدن است. یادگیری ماشین شامل استفاده از سیستم‌‌‌های کامپیوتری است که به کمک الگوریتم‌‌‌ها و مدل‌‌‌های آماری، الگوهای موجود در داده‌‌‌ها را دائما آنالیز کرده و استنباط‌‌‌های جدیدی استخراج می‌کند و قادر است از نتایج حاصله بیاموزد و خود را با شرایط جدید سازگار کند. در ادامه به مزایای یادگیری ماشین اشاره شده است.

پردازش آنی. یادگیری ماشین پردازش حجم وسیعی از تراکنش‌‌‌ها را ممکن ساخته و سرعت پاسخگویی آن در حد میلی ثانیه است. این توانایی پردازش آنی، نه‌تنها امنیت تراکنش‌‌‌ها را ارتقا می‌دهد بلکه تجربه مشتریان را نیز بهبود می‌‌‌بخشد.

دقت بالا و توان تشخیص الگوها. برخلاف سیستم‌‌‌های سنتی که عمدتا بر تجزیه و تحلیل توسط انسان متکی هستند، الگوریتم‌‌‌های یادگیری ماشین بر بستر داده‌‌‌ها نشو و نما می‌کنند و با دقتی که برای اپراتور انسانی قابل انجام نیست الگوهای معنادار را استخراج و ناهنجاری‌‌‌ها را شناسایی می‌کنند. چابکی و قدرت مدل‌‌‌های یادگیری ماشین در حدی است که حتی زیرکانه‌‌‌ترین فعالیت‌‌‌های متقلبانه را شناسایی می‌کنند.

پایش بی‌‌‌وقفه و سازگار‌شونده. مدل‌‌‌های یادگیری ماشین بدون خستگی کار می‌کنند و مانند انسان نیاز به استراحت ندارند. این هوشیاری دائمی تضمین می‌کند که داده‌‌‌ها در زمان خود آنالیز شوند و همواره یک سپر دفاعی خلل‌ناپذیر در برابر اعمال متقلبانه پا‌بر‌جا باشد. به‌‌‌علاوه همچون همه سیستم‌‌‌های پویا، مدل‌‌‌های یادگیری ماشین از طریق یادگیری از داده‌‌‌های جدید تکامل پیدا می‌کنند. مکانیسم یادگیری مداوم به یادگیری ماشین امکان می‌دهد که خود را به سرعت با تاکتیک‌‌‌های جدید تقلب سازگار کند و کسب و کار را در سطح بالایی از توان پیشگیری از تقلب نگه دارد.

مقرون‌‌‌ به‌‌‌صرفه‌‌‌تر شدن مستمر. ماهیت اتوماسیونی سیستم‌‌‌های مبتنی بر یادگیری ماشین با به حداقل رساندن دخالت انسانی، از هزینه‌‌‌های عملیاتی می‌‌‌کاهد. با افزایش حجم داده‌‌‌ها و سناریوها، مدل‌‌‌های یادگیری ماشین مستمرا پالایش می‌‌‌شوند و دقت و قابلیت اطمینان‌‌‌شان تکامل می‌‌‌یابد و با هر بار تکامل، مقرون به‌‌‌صرفه‌‌‌تر می‌‌‌شوند.

تشخیص مستمر و فعالانه تقلب. یادگیری ماشین در بطن خود نسبت به تشخیص تقلب رویکردی فعال دارد. ظرفیت یادگیری و سازگاری بی‌‌‌وقفه آنها را قادر می‌‌‌سازد که الگوها و روندهای جدید تقلب را فورا و به دقت شناسایی کنند. این چابکی به سازمان‌ها نه‌تنها امکان واکنش سریع علیه اعمال متقلبانه را می‌دهد، بلکه آنها را در پیش‌بینی و خنثی‌‌‌سازی تقلب قبل از وقوع توانا می‌‌‌سازد و سیستم را در حالت آماده‌‌‌باش دائمی نگه می‌‌‌دارد.

به‌‌‌کارگیری یادگیری ماشین در تشخیص تقلب، پیام‌‌‌آور عصر جدیدی در امنیت مالی است زیرا نه‌تنها امکان محافظت از سرمایه‌‌‌ها و شهرت سازمان‌ها را فراهم می‌‌‌سازد، بلکه اعتماد و ایمنی را نیز که برای رشد پایدار و رضایت مشتری حیاتی هستند تقویت می‌کند.

منبع: LEEWAYHERTZ.COM