نکاتی برای استفاده از یادگیری ماشینی در تشخیص تقلب

نکاتی برای استفاده از یادگیری ماشینی در تشخیص تقلب
تصویر ویرایشگر | میانه سفر

مبارزه با کلاهبرداری شدیدتر از همیشه شده است. از آنجایی که تراکنش‌ها دیجیتالی‌تر و پیچیده‌تر می‌شوند، کلاهبرداران دائماً راه‌های جدیدی برای بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌های سیستم‌های مالی ابداع می‌کنند. اینجاست که قدرت یادگیری ماشینی به میان می آید. یادگیری ماشینی یک رویکرد قوی برای شناسایی و حتی جلوگیری از فعالیت های تقلبی ارائه می دهد. با استفاده از الگوریتم‌ها و تحلیل‌های پیشرفته، موسسات مالی می‌توانند جلوتر از تهدیدات بالقوه بمانند.

در این مقاله، پنج نکته برای به حداکثر رساندن اثربخشی یادگیری ماشینی در تشخیص تقلب را بررسی خواهیم کرد. این کاوش باید اطلاعاتی را در اختیار شما قرار دهد که برای دفاع آگاهانه در برابر جرایم مالی نیاز دارید.

1. اطلاعات خود را درک کنید

شناسایی موثر تقلب با درک داده های شما شروع می شود.

• داده های کامل را جمع آوری کنید: جمع آوری اطلاعات مانند جزئیات تراکنش و موارد کلاهبرداری گذشته.
• داده ها را تمیز و آماده کنید: برای بهبود کیفیت داده، داده های از دست رفته را برطرف کنید و داده های تکراری را حذف کنید. این به شما امکان می دهد یک مدل قابل اعتماد ایجاد کنید.
• ایجاد ویژگی های مفید: جزئیات مهم مانند دفعات تراکنش و تغییرات مقدار را شناسایی کنید تا تقلب احتمالی را شناسایی کنید.
• داده ها را کاوش کنید: برای درک روندها به داده ها نگاه کنید. از نمودارها و نمودارها برای مشاهده روندها و ارتباطات استفاده کنید.
• ثبات داده ها را حفظ کنید: مطمئن شوید که داده ها از نظر قالب و مقیاس یکنواخت هستند. در صورت لزوم آنها را استاندارد کنید تا همه چیز سازگار باشد.

2. الگوریتم های یادگیری ماشینی مناسب را انتخاب کنید

الگوریتم های یادگیری ماشین مناسب را برای تشخیص تقلب انتخاب کنید. در اینجا نکات کلیدی قابل بررسی است:

• یادگیری تحت نظارت:اگر داده هایی دارید که تراکنش های تقلبی را نشان می دهد از الگوریتم هایی مانند رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم و ماشین های برداری پشتیبانی استفاده کنید.
• یادگیری بدون نظارت:از روش هایی مانند خوشه بندی و تشخیص ناهنجاری برای سناریوهایی با داده های بدون برچسب برای شناسایی الگوهای غیر معمول استفاده کنید.
• روش های مجموعه: جنگل های تصادفی و Gradient Boosting را برای ترکیب چندین مدل و بهبود دقت در نظر بگیرید.
• یادگیری عمیق:از مدل های پیشرفته مانند رمزگذارهای خودکار و شبکه های LSTM برای مدل های پیچیده و مجموعه داده های بزرگ برای بهبود تشخیص ناهنجاری استفاده کنید.

3. با داده های نامتعادل مقابله کنید

تشخیص تقلب اغلب بر روی مجموعه داده هایی تمرکز می کند که در آن موارد کمتری از تقلب نسبت به تراکنش های معمولی وجود دارد. این عدم تعادل می تواند باعث شود که مدل ها به تراکنش های عادی علاقه مند شوند و بسیاری از موارد تقلب را از دست بدهند. برای حل این مشکل می توانید این روش ها را امتحان کنید:

• داده های متعادل تولید کنید:از SMOTE (تکنیک بیش از حد نمونه برداری اقلیت مصنوعی) برای ایجاد نمونه های مصنوعی برای کلاس اقلیت استفاده کنید.
• آموزش ویرایش مدل: وزن کلاس را در مدل های ML خود تنظیم کنید تا کلاس اقلیت را در طول تمرین اولویت بندی کنید.
• ارزیابی اثربخشی: عملکرد مدل را با معیارهایی مانند دقت، یادآوری، امتیاز F1 و AUC-ROC ارزیابی کنید.

4. مدل ها را به طور مداوم مانیتور و به روز کنید

الگوهای تقلب در طول زمان تکامل می یابند. این بدان معناست که مدل ها باید به طور مرتب به روز شوند. نظارت مستمر به شناسایی تاکتیک های کلاهبرداری جدید کمک می کند. این تضمین می کند که مدل شما موثر باقی می ماند. به طور منظم داده های خود را به روز کنید و مدل های خود را دوباره آموزش دهید.

• نظارت مستمر: اجرای نظارت در زمان واقعی برای ردیابی عملکرد مدل و شناسایی روندهای تقلب در حال ظهور.
• سازگاری پیشگیرانه: با یک رویکرد پیشگیرانه با انواع جدید فعالیت های تقلبی سازگار شوید.
• به روز رسانی های مکرر: به طور منظم مدل ها را با داده های تراکنش اخیر بازآموزی کنید تا ارتباط و اثربخشی آنها حفظ شود.
• نظرات را یکپارچه کنید: داده ها و بازخوردهای جدید را برای اطمینان از سازگاری مدل با الگوهای تقلب در حال تغییر ترکیب کنید.

5. محرمانه بودن و انطباق داده ها را تضمین کنید

استفاده از یادگیری ماشین برای تشخیص تقلب نیاز به توجه دقیق به حریم خصوصی داده ها دارد. شما باید تمام قوانین و مقررات قانونی را رعایت کنید. مهم است که از اطلاعات شخصی محافظت کنید و اطمینان حاصل کنید که روش های شما با قوانین مطابقت دارد.

• مقررات را رعایت کنید:اطمینان از انطباق با مقررات مربوط به حریم خصوصی داده ها، مانند GDPR یا CCPA.
• از اطلاعات مشتری محافظت کنید: برای محافظت از اطلاعات حساس مشتری، اقدامات قوی حفاظت از داده ها را اجرا کنید.
• از حریم خصوصی محافظت کنید: در صورت لزوم از تکنیک های ناشناس برای محافظت از حریم خصوصی استفاده کنید.
• ترویج عدالت:به ملاحظات اخلاقی توجه کنید و از تعصب در مدل های خود اجتناب کنید.

برای نتیجه گیری

یادگیری ماشین زرادخانه قدرتمندی از ابزارها را برای مبارزه با تقلب در بخش مالی ارائه می دهد، اما باید ملاحظات درست را صرف نظر از رویکرد اتخاذ شده در نظر گرفت. با پیروی از پنج نکته کلیدی ذکر شده در اینجا (درک داده های خود، انتخاب الگوریتم های مناسب، مدیریت مجموعه داده های نامتعادل، نظارت و به روز رسانی مداوم مدل ها، و اطمینان از حفظ حریم خصوصی و انطباق داده ها)، می توانید یک سیستم تشخیص تقلب قوی و سازگار ایجاد کنید. با رویکرد صحیح، یادگیری ماشینی می تواند متحد ارزشمندی در مبارزه با کلاهبرداری مالی باشد.