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La detección y prevención del fraude es un verdadero dolor para la industria bancaria. La industria gasta millones en tecnologías para reducir el fraude, pero la mayoría de los mecanismos actuales se basan en datos históricos estáticos. Y se basa en la coincidencia de patrones y firmas en función de estos datos históricos, por lo que los actos fraudulentos por primera vez son muy difíciles de detectar y pueden causar muchas pérdidas financieras. La única solución es implementar un mecanismo basado en datos históricos y en tiempo real. Aquí es donde entran en juego la plataforma Hadoop y el aprendizaje automático.
Fraude y bancos
Los bancos son muy vulnerables al fraude, ya que el fraude es su principal causa de pérdida de dinero. Una estimación sugiere que se pierden más de $ 1.7 trillones cada año debido a fraude bancario. Para evitar esto, los bancos gastan mucho dinero en la prevención del fraude. Sin embargo, no gastan mucho en protegerse. Por lo tanto, las tecnologías actuales con las que los bancos están equipados hoy no son lo suficientemente potentes. Sin embargo, el big data y el aprendizaje automático pueden ayudar a modernizar el sistema actual y reducir el fraude a niveles mínimos.
Los enfoques actuales para la detección de fraude tienen las siguientes limitaciones:
