Как машинное обучение предотвращает мошенничество

Машинное обучение - это дисциплина искусственного интеллекта. Алгоритмы МО анализируют предоставляемые данные, чтобы становиться точными в прогнозировании каких-либо результатов. Такой анализ предполагает минимальное вмешательство человека. Помимо предсказательного обслуживания, использование этого направления ИИ включает в себя обнаружение мошенничества, проверку мошенников, фильтрацию спама, обнаружение угроз вредоносных программ и программного обеспечения, автоматизацию бизнес-процессов.

Сегодня мы хотим подробнее рассмотреть использование МО в предотвращении финансового мошенничества.

Практика защиты систем, сетей и программ от цифровых атак называется кибербезопасностью.

Обычно кибератаки направлены на кражу данных, изменение или уничтожение конфиденциальной информации. Помимо этого, злоумышленники могут прервать определенные бизнес-процессы или, например, начать вымогать деньги у пользователя или компании путем шантажа. Хакеры, спамеры, киберпреступники преследуют разные цели, однако даже одно нарушение безопасности способно рассекретить конфиденциальную информацию миллионов людей. Подобные нарушения оказывают финансовое влияние на компании, а также ведут к потере доверия клиентов. Следовательно, кибербезопасность очень важна для защиты предприятий и отдельных лиц от обмана спамеров и киберпреступников.

Самый простой ответ на вопрос как ИИ способно выявить акт мошенничества - обработать большой объем информации. Это значит, что система способна выявить подозрительные закономерности и предпринять определенные меры, на которые она запрограммирована. Если бы человек занимался подобной работой, у него уходило бы много времени на ручную проверку информации. К тому же, прогнозы с большими наборами данных от ИИ выделяются своей точностью. Чем больше данных предоставляется механизму машинного обучения, тем лучше он обучается и тем точнее его прогнозы становятся. Именно этим принципиально отличается подход работы человека и ИИ: чем больше информации предоставляется человеку, тем затруднительнее становится поиск закономерностей; в ИИ все наоборот.

Итак, подробнее рассмотрим как машинное обучение помогает в выявлении мошенничества.

На основе предыдущих транзакций и другой вспомогательной информации машину обучают распознавать, является ли транзакция мошеннической. Системы ищут схемы мошеннических транзакций и служат превентивной мерой против некоторых видов махинаций. Представим, что машина классифицировала какую-то сделку с использованием банковской карты, как подозрительную, далее она уведомляет человека об этом. У него появится время пересмотреть эту операцию и предотвратить попытку присвоения денежных средств мошенником. Также, в некоторых случаях, машина может остановить транзакцию, чтобы уберечь человека от мошенничества.

Кража личных данных стала острой проблемой в настоящее время. Поэтому создаются методы противодействия этому на основе машинного обучения. Алгоритмы МО учатся определять подозрительные входы в систему, основываясь на привычках пользователя. Например, если вход выполняется с ранее неиспользуемого устройства или из нового часового пояса, человек получит автоматическое предупреждение об этом. Таким образом, у него появляется время для приостановки учетной записи или, наоборот, подтверждения своих действий.

Поскольку электронные письма не теряют своей актуальности и по сегодняшний день, существует ряд мошеннических схем, связанных фишинговыми атаками через электронную почту. Чаще всего это письма, которые запрашивают вашу личную информацию от лица организации, которой Вы доверяете. Или, например, это может быть письмо, в котором есть запрос о помощи нуждающимся с красиво прописанной историей, в которую вы можете поверить в силу своей человечности. Вариантов подобных писем множество. Однако как бы вы не были уверены в том, что не попадетесь на такие нехитрые трюки, существует множество людей, которые стали жертвами подобных атак. Поэтому постоянно принимаются меры по борьбе с подобными угрозами. Алгоритмы МО учатся отфильтровывать фишинговые письма.

Многие компании используют алгоритмы автоматизированного машинного обучения и искусственного интеллекта для обнаружения мошеннических приложений. Снабжая МО набором данных о приложениях, связанных и несвязанных с мошенничеством, получается обучить машину автоматически определять: каким приложениям можно доверять, а каким нет.

Рассмотрим четыре модели машинного обучения, помогающие распознать мошенничество.

Это пример традиционного контролируемого обучения. Отличительной чертой логистической регрессии является то, что значением функции является вероятность. Работает логистическая регрессия следующим образом: на основе ряда записей данных машина делает выбор между двумя возможными результатами. В нашем случае результат может быть, например: мошенничество или не мошенничество.

Деревья решений - это модели машинного обучения, которые используют для прогнозирования через циклический просмотр каждой функции в наборе данных один за одним. Случайный лес - это ансамбль деревьев, где каждое дерево принимает решение и отдает голос. Результат определяется демократическим процессом: побеждает выбор, набравший наибольшее количество голосов. Эта модель особенно полезна в случаях, когда информации недостаточно.

Эта модель имитирует человеческое обучение. Хотя она и является одной из самых ресурсоемких на этапе обучения, модель остается чрезвычайно популярной. Суть ее заключается в том, что ряд узлов обучается на данных для поиска закономерностей, а модель настраивается на наиболее оптимальные пути.

Это контролируемая модель МО, в которой новые случаи классифицируются на основе их близости (сходства) с другими случаями в наборе данных.

К сожалению, несмотря на множество предупреждений о действиях телефонных мошенников, люди продолжают доверять личные данные незнакомым номерам.

В связи с этим, многие компании разрабатывают собственные решения на основе машинного обучения, чтобы обезопасить своих клиентов от действий мошенников. Например, известно, что ряд компаний работает над совершенствованием МО алгоритмов, которые будут определять мошенника в процессе телефонного разговора и предупреждать об этом клиента прямо во время звонка.

Также уже существуют алгоритмы, которые при поступлении подозрительного звонка связываются с банком, от имени которого ведется разговор. Если банк не подтверждает звонок, клиента предупреждают о мошеннических действиях.

Однако, несмотря на старания компаний обезопасить своих клиентов, самая эффективная мера для борьбы с мошенничеством была и остается - информированность и бдительность самих пользователей.

Подводя итоги, стоит отметить, что машинное обучение - это самое многообещающее технологическое оружие для борьбы с финансовым мошенничеством. Обладая правильной моделью машинного обучения, можно эффективно защитить себя и свою компанию от недоброжелательных третьих лиц.