विषयसूची:
धोखाधड़ी का पता लगाना और उसकी रोकथाम बैंकिंग उद्योग के लिए एक वास्तविक पीड़ा है। उद्योग धोखाधड़ी को कम करने के लिए प्रौद्योगिकियों पर लाखों खर्च करता है, लेकिन अधिकांश मौजूदा तंत्र स्थिर ऐतिहासिक डेटा पर आधारित हैं। और यह इस ऐतिहासिक डेटा के आधार पर पैटर्न और हस्ताक्षर मिलान पर निर्भर करता है, इसलिए पहली बार धोखाधड़ी वाले कार्यों का पता लगाना बहुत मुश्किल है और इससे बहुत अधिक वित्तीय नुकसान हो सकता है। एकमात्र समाधान ऐतिहासिक और वास्तविक समय के आंकड़ों के आधार पर एक तंत्र को लागू करना है। यह वह जगह है जहाँ Hadoop प्लेटफ़ॉर्म और मशीन लर्निंग खेल में आते हैं।
धोखाधड़ी और बैंक
धोखाधड़ी के लिए बैंक बहुत कमजोर हैं, क्योंकि धोखाधड़ी उनके धन हानि का मुख्य कारण है। एक अनुमान बताता है कि बैंक धोखाधड़ी के कारण हर साल 1.7 ट्रिलियन डॉलर से अधिक का नुकसान होता है। इसे रोकने के लिए, बैंक धोखाधड़ी की रोकथाम पर बहुत पैसा खर्च करते हैं। हालांकि, वे खुद को बचाने के लिए ज्यादा खर्च नहीं करते हैं। इसलिए, वर्तमान तकनीक जिसके साथ आज बैंक सुसज्जित हैं, पर्याप्त शक्तिशाली नहीं हैं। हालाँकि, बड़ा डेटा और मशीन लर्निंग वर्तमान प्रणाली को पुनर्जीवित करने में मदद कर सकता है और धोखाधड़ी को कम करके सभी स्तरों पर ले जा सकता है।
धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए वर्तमान दृष्टिकोणों में निम्नलिखित सीमाएँ हैं:
