机器学习算法分分钟拿下！

融机构追赶上最新的犯罪手段时，欺诈者已经想出了一种新的方法来代替它。由于有义务不断打击诈骗者，金融机构与罪犯保持一致步调是一项持续的挑战。同时，金融部门花费大量的预算，时间和精力来开发或采用更先进的技术来预防欺诈。

但是，他们可能缺少一项像欺诈手段一样迅速适应和变化的技术。

传统上，组织依靠基于规则的算法来阻止欺诈。规则采用if-else逻辑，可以彻底检测已知的欺诈模式。即使规则(如果与先进方法结合)仍然是重要的防欺诈工具，但这仅限于已知模式。它们无法适应未知的欺诈模式和方案，无法有效识别复杂的欺诈技术。

机器学习(ML)算法可以学习并适应所处理的每一个数据，可以在打击欺诈方面发挥作用。一个经过优化设计的AI系统不仅能适应新变化，还能发现新模
 

什么越来越多的行业正在采用机器学习和人工智能以检测和防止欺诈的原因。根据一项调查，采用基于AI的解决方案的防欺诈专家中有80%认为AI对打击欺诈者有效。

但是，仍然存在的问题是弄清楚哪种机器学习算法可以有效地检测未知的欺诈模式。监督学习和无监督学习算法哪一个更有效?

应该使用什么ML算法来进行欺诈检测?

1. 欺诈检测

简而言之，机器学习可以自动化从数据中提取已知和未知模式的过程。同时，它还识别出已获取的数据模式，并将其应用于未知或真实数据。该系统还可以通过反馈回路向其提供的新模式和结果来进行学习和适应。

2. 监督或无监督ML模型

在监督和无监督的学习模型中，学习和适应有所不同。在监督学习中，机器学习模型尝试从已知的数据模式(也称为标记数据)中学习。为了训练监督ML模型，将欺诈性数据记录和非欺诈性数据记录都提供给算法，这些数据都是标记数据。

另一方面，无监督ML算法的工作方式有所不同。未标记的数据将显示给模型，该模型可自行学习数据结构。这有助于从数据中检测未知模式。

ML模型的5个要点

那么ML模型是怎样工作的?哪些组件对于实施一个用于欺诈检测的健壮ML系统必不可少?要将ML应用于欺诈预防，需要以下要素：

• 数据：无论是AI还是ML，质量数据都是构建反欺诈系统的基础。如今的可用数据量很大，并被认为是21世纪的新货币，这归功于这一准则：当

（编辑：潍坊站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!