Differenza tra algoritmi di apprendimento automatico nel rilevamento di transazioni finanziarie fraudolente

Machine Learning (ML) è una branca dell’intelligenza artificiale (AI) che utilizza metodi computazionali per apprendere modelli dai dati senza essere esplicitamente programmati. È stato utilizzato in molti settori come l’assistenza sanitaria, la finanza e la vendita al dettaglio, dove è disponibile un’enorme quantità di dati ma non sono disponibili molte risorse umane per analizzarli tutti manualmente. Il Fraud Detection può essere definito come “l’identificazione o la classificazione di attività fraudolente”. Le attività fraudolente possono essere presenti nelle operazioni di qualsiasi organizzazione, siano esse interne, come i dipendenti che rubano denaro alla loro azienda, o esterne, come i clienti che cercano di frodarli fornendo false informazioni su se stessi durante il processo di registrazione, ecc.

Algoritmi di apprendimento supervisionato per il rilevamento delle frodi

Gli algoritmi di apprendimento supervisionato vengono solitamente utilizzati per prevedere gli output di una funzione dato un insieme di input. Possono essere ulteriormente suddivisi in due categorie principali: classificazione e regressione. Gli algoritmi di classificazione vengono utilizzati per prevedere se un’osservazione appartiene a una o più classi, mentre i metodi di regressione mirano a stimare variabili continue come il prezzo o il tasso di interesse sui prestiti.

Algoritmi di apprendimento senza supervisione per il rilevamento delle frodi

Gli algoritmi di apprendimento non supervisionati vengono utilizzati per rilevare le frodi in assenza di dati di addestramento. Gli algoritmi di apprendimento non supervisionati possono essere utilizzati per rilevare le frodi identificando modelli nei dati. Alcuni esempi di algoritmi di apprendimento non supervisionati includono il clustering e le regole di associazione.

Il clustering è una tecnica che tenta di raggruppare elementi simili insieme, mentre le regole di associazione identificano modelli frequenti tra elementi o eventi che si verificano insieme più spesso di quanto previsto dal solo caso (ovvero, hanno un supporto maggiore di quanto previsto dal caso).

Gli algoritmi di rilevamento delle frodi vengono spesso utilizzati insieme ad altre soluzioni tecnologiche per fornire una soluzione antifrode più efficace. Ad esempio, gli algoritmi di data science possono essere utilizzati insieme all’apprendimento automatico e all’intelligenza artificiale per migliori risultati di rilevamento delle frodi. La tecnologia alla base di questi algoritmi viene costantemente perfezionata e migliorata da ricercatori e sviluppatori in modo che il processo di rilevamento e prevenzione delle frodi diventi più semplice che mai.

Analisi comparativa degli algoritmi di apprendimento supervisionati e non supervisionati

L’apprendimento supervisionato viene utilizzato per apprendere da dati etichettati, mentre l’apprendimento non supervisionato viene utilizzato per scoprire strutture nascoste in dati non etichettati.

L’apprendimento supervisionato viene utilizzato per prevedere un’etichetta o una classe per un oggetto (ad esempio, la probabilità che un messaggio di posta elettronica sia spam).

L’apprendimento supervisionato implica l’addestramento del modello utilizzando esempi etichettati di cose che si desidera classificare. Ad esempio, se desideri che il tuo modello riconosca le immagini di cani e gatti guardando i loro pixel, devi mostrargli migliaia di immagini in cui ognuna contiene uno o più animali in modo che possa imparare cosa rende ogni animale unico da un altro tipo di animale (per esempio cani vs gatti)

L’apprendimento non supervisionato viene spesso utilizzato in combinazione con l’apprendimento supervisionato, in quanto può aiutarti a trovare modelli nei tuoi dati che altrimenti non saresti stato in grado di vedere.

Nel contesto del rilevamento delle frodi, l’apprendimento supervisionato viene utilizzato per addestrare un modello basato su dati storici. Questo tipo di apprendimento utilizza esempi etichettati (ovvero transazioni fraudolente note) nonché algoritmi non supervisionati come il clustering k-mean per trovare modelli nei dati e creare modelli che possono essere utilizzati per previsioni future.

D’altra parte, algoritmi non supervisionati come gli autoencoder sono in grado di identificare transazioni fraudolente senza dati etichettati; tuttavia, sono meno accurati dei metodi supervisionati perché richiedono più tempo e risorse di addestramento (come la potenza di calcolo).

Sfide e limiti del rilevamento delle frodi tramite l’apprendimento automatico

Le transazioni fraudolente rappresentano una seria sfida per gli istituti finanziari e altre organizzazioni che effettuano transazioni online. Con il crescente utilizzo della tecnologia, il rilevamento delle frodi è diventato più complicato. Oltre ai metodi tradizionali di rilevamento delle transazioni fraudolente, come la tecnologia di riconoscimento facciale e il monitoraggio dei social media, molte organizzazioni hanno adottato anche il processo decisionale automatizzato per rilevare le frodi con maggiore precisione. Puoi imparare molte informazioni interessanti presso il centro di ricerca e sviluppo, specializzato in intelligenza artificiale. Tuttavia, ci sono alcune sfide associate a queste tecniche:

• Preoccupazioni per la privacy: Molte persone hanno sollevato dubbi sulla raccolta delle loro informazioni personali senza il loro consenso o conoscenza e utilizzate per scopi diversi da quelli concordati al momento dell’iscrizione al servizio (ad es. Facebook). Ciò ha portato a leggi più severe che disciplinano il modo in cui le aziende gestiscono i dati degli utenti, aumentando al contempo la consapevolezza tra i consumatori su come le loro informazioni vengono utilizzate dalle aziende in generale.
• Transazioni fraudolente: qualsiasi tecnica che si basa fortemente su algoritmi di apprendimento automatico avrà difficoltà a identificare nuovi tipi di frodi perché non sono stati addestrati prima; pertanto potrebbe essere necessario più tempo del previsto prima che un algoritmo possa essere distribuito completamente su larga scala su tutti i canali.
• Algoritmi di Machine Learning: richiedono grandi quantità di dati di addestramento per essere utilizzati.

Conclusioni

In conclusione, possiamo affermare che gli algoritmi di apprendimento automatico sono strumenti potenti per rilevare le frodi. Hanno il potenziale per vagliare grandi volumi di dati, identificare modelli e anomalie e prendere decisioni intelligenti basate su tali risultati. Tuttavia, presentano anche i propri limiti e sfide che devono essere affrontati prima di essere utilizzati nelle applicazioni del mondo reale.