विषय
- धोखाधड़ी और बैंक
- कैसे मशीन Hadoop में सीख सकते हैं धोखाधड़ी रोकें?
- बैंक धोखाधड़ी को रोकने के लिए उपकरण
- मशीन लर्निंग के विपक्ष
- निष्कर्ष
स्रोत: Ajv123ajv / ड्रीमस्टाइम.कॉम
ले जाओ:
बैंकिंग उद्योग में धोखाधड़ी का पता लगाना हमेशा से एक प्राथमिकता रही है, लेकिन आधुनिक उपकरणों जैसे हाडोप और मशीन लर्निंग के साथ, यह पहले से कहीं अधिक सटीक हो सकता है।
धोखाधड़ी का पता लगाना और उसकी रोकथाम बैंकिंग उद्योग के लिए एक वास्तविक पीड़ा है। उद्योग धोखाधड़ी को कम करने के लिए प्रौद्योगिकियों पर लाखों खर्च करता है, लेकिन अधिकांश मौजूदा तंत्र स्थिर ऐतिहासिक डेटा पर आधारित हैं। और यह इस ऐतिहासिक डेटा के आधार पर पैटर्न और हस्ताक्षर मिलान पर निर्भर करता है, इसलिए पहली बार धोखाधड़ी वाले कार्यों का पता लगाना बहुत मुश्किल है और इससे बहुत अधिक वित्तीय नुकसान हो सकता है। एकमात्र समाधान ऐतिहासिक और वास्तविक समय के आंकड़ों के आधार पर एक तंत्र को लागू करना है। यह वह जगह है जहाँ Hadoop प्लेटफ़ॉर्म और मशीन लर्निंग खेल में आते हैं।
धोखाधड़ी और बैंक
धोखाधड़ी करने के लिए बैंक बहुत कमजोर हैं, क्योंकि धोखाधड़ी उनके धन हानि का मुख्य कारण है। एक अनुमान बताता है कि बैंक धोखाधड़ी के कारण हर साल 1.7 ट्रिलियन डॉलर से अधिक का नुकसान होता है। इसे रोकने के लिए, बैंक धोखाधड़ी की रोकथाम पर बहुत पैसा खर्च करते हैं। हालाँकि, वे अपनी रक्षा करने में ज्यादा खर्च नहीं करते हैं। इसलिए, वर्तमान तकनीकें जिनके साथ आज बैंक सुसज्जित हैं, पर्याप्त शक्तिशाली नहीं हैं। हालाँकि, बड़ा डेटा और मशीन लर्निंग वर्तमान प्रणाली को पुनर्जीवित करने और धोखाधड़ी को एक सर्वकालिक निम्न स्तर तक कम करने में मदद कर सकता है।
धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए वर्तमान दृष्टिकोणों में निम्नलिखित सीमाएँ हैं:
वर्तमान धोखाधड़ी की रोकथाम के तरीकों के मामले में, धोखाधड़ी के सबसे हालिया उदाहरणों के अनुसार एल्गोरिथ्म का उचित अद्यतन आवश्यक है। हालांकि, अक्सर इन मॉडलों को सालाना अपडेट किया जाता है क्योंकि आवश्यक लागत और समय इतना बड़ा होता है। एक सटीक एल्गोरिदम को प्राप्त करना और इसका उपयोग करना भी बहुत मुश्किल है। इसलिए, यदि एल्गोरिथ्म को नियमित रूप से अपडेट नहीं किया जाता है, तो नए एल्गोरिथ्म के कार्यान्वयन तक धोखाधड़ी पर किसी का ध्यान नहीं जा सकता है, जिसे महीनों या वर्षों बाद भी तैनात किया जा सकता है।
जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार कर सकते हैं।
कैसे मशीन Hadoop में सीख सकते हैं धोखाधड़ी रोकें?
बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करना सटीक रूप से एक हर्नियाल कार्य हुआ करता था, लेकिन बड़े डेटा के आगमन के साथ, कई तेज और अधिक शक्तिशाली डेटा प्रोसेसिंग एप्लिकेशन बनाए गए हैं। इन अनुप्रयोगों में से एक सबसे शक्तिशाली Hadoop प्लेटफ़ॉर्म है। Hadoop अपने MapR फीचर की वजह से बेहद शक्तिशाली है, जो इसे वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में डेटा को आसानी से संसाधित करने की अनुमति देता है, और उसके बाद बहुत सस्ते में।
जैसा कि Hadoop एक साथ बड़ी मात्रा में डेटा को आसानी से संसाधित कर सकता है, इसका उपयोग सभी पुराने लेनदेन रिकॉर्ड और हस्ताक्षर को संसाधित करने और एक अत्यंत सटीक गणितीय मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है। इन लेन-देन विवरण का उपयोग हस्ताक्षर निकालने के लिए भी किया जा सकता है, जो बैंक को पहली बार धोखाधड़ी लेनदेन को रोकने की अनुमति देगा। हालांकि, अब जो सवाल उठता है कि डेटा को प्रोसेस करने और एक आदर्श एल्गोरिदम को तैयार करने के लिए कौन से टूल का उपयोग किया जा सकता है?
बैंक धोखाधड़ी को रोकने के लिए उपकरण
बैंक धोखाधड़ी में वृद्धि के साथ, एक अच्छा धोखाधड़ी प्रबंधन आवेदन समय की आवश्यकता है। इनमें से एक उपकरण स्काईट्री है। स्काईट्री वास्तव में एक विशेष मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है जो उच्च सटीकता और प्रदर्शन की पेशकश करने का वादा करता है, तब भी जब समस्या बड़े बैंक लेनदेन डेटा रिकॉर्ड को संसाधित कर रही हो। यह Hadoop के MapR- प्रकार के डेटा क्लस्टर पर आधारित है, जो वास्तविक समय में बड़ी डेटा प्रोसेसिंग सुनिश्चित करता है। यह पर्यवेक्षित और अनुपयोगी तरीकों सहित मशीन सीखने की प्रक्रियाओं की एक बड़ी विविधता का भी उपयोग कर सकता है। ऐसी कुशल मशीन सीखने की प्रक्रियाओं के कारण, स्काईट्री एक उन्नत मॉडल की मदद से धोखाधड़ी वाले लेनदेन को रोकने में सक्षम है और यहां तक कि संदिग्ध लेनदेन को रोकने की अपनी क्षमता के आधार पर पहली बार धोखाधड़ी को रोक सकता है। स्काईट्री स्वचालित रूप से सर्वश्रेष्ठ जानकारी का चयन कर सकती है और इसका उपयोग एक उच्च सटीक मॉडल बनाने के लिए कर सकती है। यह बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण भी आसानी से कर सकता है, इसलिए इसकी मदद से वर्तमान मॉडल को अपडेट करना आसान है।
मशीन लर्निंग के विपक्ष
धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग एक बहुत ही शक्तिशाली समाधान हो सकता है, लेकिन यह एक बड़ी चुनौती भी हो सकती है। अवधारणा का सीधा संबंध कृत्रिम बुद्धिमत्ता से है। यह तथ्य कि हमारी मशीनें हमारे लिए निर्णय लेंगी, नैतिक प्रभाव बढ़ा सकती हैं। हालांकि, चिंता करने की कोई जरूरत नहीं है, क्योंकि एप्लिकेशन हमारे लिए काम करेगा, और एक मानव कर्मचारी द्वारा पर्यवेक्षण किए जाने पर सबसे अच्छा निर्णय लेगा। निश्चिंत रहें, मशीन लर्निंग स्मार्ट धोखाधड़ी रोकथाम तकनीकों का उत्पादन करेगी और भविष्य में धन की हानि को रोकने में मदद करेगी।
निष्कर्ष
सबसे अच्छा धोखाधड़ी प्रबंधन अनुप्रयोग शक्तिशाली, तेज और सटीक होना चाहिए और विभिन्न स्थितियों के अनुकूल होना चाहिए। इसे प्राप्त करने के लिए, एप्लिकेशन को नवीनतम धोखाधड़ी प्रकारों के साथ डेटाबेस को अपडेट रखने के दौरान लेनदेन के विवरण और हस्ताक्षर का मंथन करने में सक्षम होना चाहिए। केवल Hadoop पर आधारित प्लेटफ़ॉर्म ही ऐसा कर पाएगा, क्योंकि Hadoop पर आधारित प्लेटफ़ॉर्म बेहद तेज़ मशीन लर्निंग एप्लिकेशन हैं जो कई तरह के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को सपोर्ट कर सकते हैं। इसके साथ ही Hadoop- आधारित प्लेटफ़ॉर्म बहुत सटीक भी हैं, इसलिए वे धोखाधड़ी के कई मामलों को आसानी से होने से रोक सकते हैं, क्योंकि वे वास्तविक समय में धोखाधड़ी का पता लगा सकते हैं। इसका मतलब यह है कि यदि बैंक के पक्ष में एक समर्पित मशीन लर्निंग एप्लीकेशन है, तो बैंक धोखाधड़ी करने के लिए लगभग अजेय होने की शक्ति रखता है!