Финансовые компании должны использовать машинное обучение, чтобы упростить обнаружение аномалий

Обнаружение аномалий – одно наиболее сложных и недостаточно обслуживаемых операционных областей в секторе обслуживания активов финансовых организаций. Вообще говоря, настоящая аномалия – это аномалия, которая отклоняется от нормы ожидаемого или знакомого. Аномалии могут быть результатом некомпетентности, злонамеренности, системных ошибок, несчастных случаев или результатом изменений в базовой структуре повседневных процессов.

Для индустрии финансовых услуг обнаружение аномалий имеет решающее значение, поскольку они могут указывать на незаконную деятельность, такую ​​как мошенничество, кража личных данных, сетевое вторжение, захват учетной записи или отмывание денег, что может привести к нежелательным результатам как для учреждения, так и для отдельных лиц.

Существуют разные способы решения проблемы обнаружения аномалий, включая обучение с учителем и без него.

Обнаружение резко отклоняющихся данных или аномалий в соответствии с моделями и тенденциями прошлых данных может обогатить операционную команду финансового учреждения, повысив их понимание и готовность.

Проблема обнаружения аномалий

Обнаружение аномалий представляет собой уникальную задачу по ряду причин. Прежде всего, в индустрии финансовых услуг в последние годы наблюдается рост объема и сложности данных. Кроме того, большое внимание уделяется качеству данных, что превращает их в способ измерения состояния здоровья учреждения.

Чтобы усложнить ситуацию, обнаружение аномалий требует предсказания чего-то, чего раньше не видели или к чему не готовили. Увеличение объема данных и тот факт, что они постоянно меняются, еще больше усугубляют проблему.

Использование машинного обучения



Существуют разные способы решения проблемы обнаружения аномалий, включая обучение с учителем и без него.