Прогнозирование мошенничества с помощью машинного обучения в финансовой отрасли: опыт специалиста по обработке данных

• Миллионы людей ежедневно пользуются услугами денежных переводов, но мошенники используют эти системы для обмана и мошенничества. • Прогнозирование мошеннических транзакций жизненно важно для компаний, чтобы минимизировать операционные расходы, улучшить качество обслуживания клиентов и сократить случаи мошенничества и потерь. • Инструменты борьбы с мошенничеством на основе искусственного интеллекта/ML могут помочь в прогнозировании мошеннических транзакций. • Проекты ML/AI часто выполняются итеративным способом, состоящим из 9 шагов: понимание существующей системы, определение целей заинтересованных сторон, понимание данных, определение красных флажков, создание/инжиниринг функциональных возможностей, обучение и тестирование моделей, ввод в действие в режиме реального времени, мониторинг в режиме реального времени и настройка процесса обратной связи. • Важно отслеживать производительность модели в режиме реального времени и выявлять и устранять проблемы, чтобы обеспечить соответствие ожидаемым результатам тестирования в пакетном режиме. • Создание процесса обратной связи имеет важное значение для постоянной оценки эффективности модели и ее доработки.

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А телеграм-бот опубликовал пост в Сетке. читать материал полностью