Particularitățile utilizării machine learning în scopul detectării fraudei bancare

Abstract

Frauda rămâne o problemă clasică pentru industria bancară mondială, care are tendința generală de amplificare și modificare calitativă permanentă. De rând cu aceasta, activitatea bancară modernă este legată de folosirea unui volum tot mai mare de date legată de activitatea piețelor financiare, a instituțiilor bancare și a clienților acestora. În aceste condiții, devine actuală implementarea unor tehnologii noi de inteligență artificială și, în mod special, a învățării automate, pentru detectarea oportună a anomaliilor existente legate de existența potențială a unei fraude. Învățarea automată este legată de constituirea sistemelor informatice capabile să învețe din date și să-și îmbunătățească performanța cu trecerea timpului. Prezentul articol prezintă esența, caracteristicile de bază și beneficiile învățării automate, precum și particularitățile aplicării în scopul combaterii fraudelor bancare. Fraud remains a classic problem for the global banking industry, which has a general trend of permanent amplification and qualitative change. Along with this, modern banking is related to the use of an increasing volume of data related to the activity of financial markets, banking institutions and their customers. In these conditions, the implementation of new artificial intelligence technologies and, in particular, machine learning, for the timely detection of existing anomalies related to the potential existence of fraud, becomes relevant. Machine learning is about building computer systems capable of learning from data and improving their performance over time. This article presents the essence, basic features and benefits of machine learning, as well as the specifics of its application for the purpose of combating bank fraud.