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A detecção e prevenção de fraudes é uma verdadeira dor para o setor bancário. O setor gasta milhões em tecnologias para reduzir a fraude, mas a maioria dos mecanismos atuais é baseada em dados históricos estáticos. E ele se baseia na correspondência de padrões e assinaturas com base nesses dados históricos, portanto, atos fraudulentos pela primeira vez são muito difíceis de detectar e podem causar muitas perdas financeiras. A única solução é implementar um mecanismo baseado em dados históricos e em tempo real. É aqui que a plataforma Hadoop e o aprendizado de máquina entram em cena.
Fraude e bancos
Os bancos são muito vulneráveis à fraude, pois a fraude é sua principal causa de perda de dinheiro. Uma estimativa sugere que mais de US $ 1, 7 trilhão são perdidos todos os anos devido a fraudes bancárias. Para evitar isso, os bancos gastam muito dinheiro na prevenção de fraudes. No entanto, eles não gastam muito em se proteger. Portanto, as tecnologias atuais com as quais os bancos hoje estão equipados não são poderosas o suficiente. No entanto, o big data e o aprendizado de máquina podem ajudar a renovar o sistema atual e reduzir a fraude a níveis mais baixos de todos os tempos.
As abordagens atuais para detecção de fraudes têm as seguintes limitações:
