Blog o Ochronie Tożsamości Szczegoly

Szczegoly

  poprzedni wpis następny wpis  

2021-07-06 | Fellowes Polska SA | Albert Rynio

Uczenie maszynowe nie jest niczym nowym, ale ze względu na to, że podczas pandemii Covid-19 aktywność oszustów internetowych osiągnęła najwyższy poziom w historii, to popularność algorytmów uczenia maszynowego gwałtownie wzrosła. Obecnie jest to podstawowe narzędzie do przeciwdziałania oszustwom, a wiele firmy opracowuje i wdraża coraz nowsze algorytmy, które stanowią istotę cyberdefensywy.

Aby dokładniej omówić korzyści płynące z uczenia maszynowego, by mogły one lepiej służyć instytucjom, które chcą ulepszyć swoje technologie zapobiegania oszustwom, należy dobrze zrozumieć metody działania cyberprzestępców.

Obecnie jest jasne, że uczenie maszynowe jest cennym narzędziem do zapobiegania oszustwom, a większość ekspertów przyznaje, że stało się ono niezbędne w przeciwdziałaniu cyberprzestępczości. Wykrywanie oszustw polega na poznaniu różnicy między normalnymi zachowaniami konsumentów związanymi z wydawaniem pieniędzy, a nietypowymi, oszukańczymi zakupami. Dzięki uczeniu maszynowego technologia może analizować wszystkie dostępne dane i stale poszerzać doświadczenia między uczciwymi a oszukańczymi transakcjami.

Opracowane modele antyfraudowe dla konkretnego sprzedawcy, branży lub sektora mogą pomóc zwiększyć dokładność wykrywania oszustw nawet o 40-50%. Ważne jest jednak, aby rozumieć specyfikę wdrażania algorytmów uczenia maszynowego, ponieważ istnieje wiele różnych technik i poziomów zaawansowania. Należy również zauważyć, że algorytmy te są ograniczone ilością i jakością przetwarzanych danych.

Istnieje wiele różnych zastosowań algorytmów uczenia maszynowego, a ich ewolucja nie wykazuje oznak spowolnienia. Ponieważ oszustwa występują również w szybko zmieniającym się środowisku, istnieje potrzeba opracowywania i wdrażania coraz bardziej zaawansowanych modeli uczenia maszynowego.

Algorytmy uczenia maszynowego zdominowały inne narzędzia do zapobiegania oszustwom.

Identyfikacja nieuczciwych zachowań może okazać się złożonym i czasochłonnym zadaniem, szczególnie dla instytucji przetwarzających duże ilości danych. W takich przypadkach modele uczenia maszynowego są idealne ze względu na ich wydajność i zdolność analizowania ogromnych ilości danych w celu identyfikacji trendów – są one nie tylko bardziej precyzyjne, ale także wykładniczo szybsze.

Bardzo ważne jest, aby być na bieżąco i dostosowywać swoją strategię cyberbezpieczeństwa, aby móc uchwycić nowe sposoby nieuczciwych zachowań. Ogólnie rzecz biorąc, uczenie maszynowe to narzędzie, które może pomóc użytkownikom ulepszyć ich strategię zapobiegania oszustwom i zminimalizować nieuczciwe transakcje.

Nie wszystkie systemu uczące się są sobie równe!

Istnieje wiele modeli uczenia maszynowego, a także wiele różnych algorytmów. I chociaż algorytmy te doskonale sprawdzają się przy wykrywaniu oszustw, to poszczególne przypadki wdrożeń mogą wymagać innej perspektywy. Ważne jest, aby najpierw użyć odpowiedniego modelu, uwzględniającego różne przypadki nadużyć, a następnie zoptymalizować go pod kątem konkretnego sprzedawcy, branży lub sektora. Kiedy modele są szczegółowo opracowane, wówczas są bardziej efektywne, ponieważ uwzględniają niuanse zachowań klientów, trendy oszustw i wzorce transakcji.

Opracowywane są również modele uczenia maszynowego przyrostowego. Ten rodzaj uczenia maszynowego różni się od modeli statycznych głównie sposobem ich budowy i utrzymania w czasie. W przypadku statycznego modelu uczenia maszynowego do budowy modelu wykorzystywany jest historyczny zbiór danych, który z upływem czasu staje się mniej wydajny w miarę rozwoju oszukańczego zachowania. Dzięki modelom uczenia maszynowego przyrostowego technologia jest w stanie samodzielnie analizować dane i dostosowywać podejmowanie decyzji bez konieczności ponownego uczenia się wszystkiego, co już wie, a co nie tylko sprawia, że faza uczenia się jest bardziej wydajna, ale także dokładniejsze jest przewidywanie przy użyciu nowszych i trafniejszych danych. Tego typu modele będą wdrażane coraz częściej.

Sezonowość również może znacząco wpłynąć na wydajność modeli. Szczytowe sezony sprzedaży i wprowadzenie na rynek nowego produktu mogą mieć wpływ zarówno na odczyt normalnych, jak i podejrzanych zachowań.

Podczas, gdy jeden sprzedawca może dążyć do zmniejszenia liczby podejrzanych zachowań konsumentów, inny może chcieć zmaksymalizować wskaźnik wykrywania oszustw. Choć oba cele są bliźniaczo podobne to wdrożenie algorytmów uczenia maszynowego w obu przypadkach jest inne. Opracowanie modeli antyfraudowych na wczesnym etapie pomaga zrozumieć cele i opracować strategię optymalizacji ogólnej strategii przeciwdziałania oszustwom.

Model uczenia maszynowego, który generuje reguły czytelne dla człowieka w sposób zautomatyzowany, dostosowany do potrzeb konkretnego sprzedawcy oraz reguły generowane przez ten proces to niewielki zestaw o wysokiej skuteczności, który ogranicza liczbę podejrzanych zachowań konsumentów oraz skraca czas potrzebny na stworzenie strategii przeciwdziałania oszustwom.