使用機(jī)器學(xué)習(xí)的欺詐檢測(cè)過程始于收集和分段數(shù)據(jù)，將機(jī)器學(xué)習(xí)模型與訓(xùn)練集一起提供，以預(yù)測(cè)欺詐的可能性。提取通常，數(shù)據(jù)將分為三個(gè)不同的部分-訓(xùn)練，測(cè)試和交叉驗(yàn)證。杭州vi設(shè)計(jì)公司將在測(cè)試集上調(diào)整的部分?jǐn)?shù)據(jù)和參數(shù)上訓(xùn)練該算法。使用交叉驗(yàn)證集來測(cè)量數(shù)據(jù)的性能并將測(cè)試高性能模型的各種隨機(jī)數(shù)據(jù)分割，確保結(jié)果一致。

1.logistic回歸

回歸分析是一種廣泛使用的長(zhǎng)期統(tǒng)計(jì)技術(shù)，用于在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集上測(cè)量因果關(guān)系的強(qiáng)度。由于變量的數(shù)量和數(shù)據(jù)集的大小，回歸分析在應(yīng)用于利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行欺詐檢測(cè)時(shí)往往會(huì)變得更加復(fù)雜。作為更大的欺詐戰(zhàn)略的一部分，評(píng)估個(gè)別變量或變量組合的預(yù)測(cè)能力以提供價(jià)值。這些技術(shù)通過比較實(shí)際交易和欺詐交易來創(chuàng)建算法。這個(gè)模型(算法)預(yù)測(cè)新交易是否是騙局。對(duì)于非常大的商人，這些模型特定于客戶群，但通常使用常規(guī)模型。

2.決策樹

是一系列成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以自動(dòng)創(chuàng)建分類操作的規(guī)則。決策樹算法可用于對(duì)預(yù)測(cè)建模問題進(jìn)行分類或回歸。基本上是使用客戶面臨的欺詐案例進(jìn)行教育的一套規(guī)則。創(chuàng)建樹將忽略不相關(guān)的功能，并且不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行大范圍的標(biāo)準(zhǔn)化。可以檢查一棵樹，杭州VI設(shè)計(jì)公司可以理解為什么按照顧客觸發(fā)的規(guī)則列表做出決定。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸出可以是類似于以下決策樹的模型：這提供了基于以前場(chǎng)景的欺詐概率分?jǐn)?shù)。

3.隨機(jī)森林

隨機(jī)森林技術(shù)使用多個(gè)決策樹的組合來提高分類或回歸的性能。這有助于消除單個(gè)樹中可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤。杭州VI設(shè)計(jì)公司提供解釋結(jié)果和向用戶解釋分?jǐn)?shù)的功能，同時(shí)提高模型的整體性能和準(zhǔn)確性。隨機(jī)森林運(yùn)行得非常快，可以處理不平衡和丟失的數(shù)據(jù)。隨機(jī)森林的弱點(diǎn)是，在用于回歸時(shí)，不能預(yù)測(cè)教育數(shù)據(jù)范圍之外的值，可能會(huì)被特別嘈雜的數(shù)據(jù)集過度擊中。當(dāng)然，所有算法的最佳測(cè)試是在自己的數(shù)據(jù)集上運(yùn)行。

4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

它是對(duì)其他技術(shù)的極好補(bǔ)充，隨著數(shù)據(jù)的暴露而提高。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器模仿人腦工作方式和觀察模式的認(rèn)知計(jì)算技術(shù)的一部分。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是完全自適應(yīng)的。可以從合法行為的模式中學(xué)習(xí)。他們是適應(yīng)正常交易行為的變化，識(shí)別欺詐交易的模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程非常快，可以實(shí)時(shí)做出決定。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行欺詐檢測(cè)的局限性

機(jī)器學(xué)習(xí)不是檢測(cè)欺詐的靈丹妙藥。這是一項(xiàng)非常有用的技術(shù)，可以幫助杭州VI設(shè)計(jì)公司在日常交易中發(fā)現(xiàn)異常的模式。它們實(shí)際上優(yōu)于早期組織采用的人工審查和基于規(guī)則的方法。然而，這種欺詐檢測(cè)技術(shù)有自己的局限性。

1.缺乏可檢查性

Maruti  Techlabs為客戶維護(hù)后端機(jī)器學(xué)習(xí)模型。因此，杭州VI設(shè)計(jì)公司必須將買方或賣方標(biāo)記為欺詐者，并說明阻止系統(tǒng)使用的原因。您還必須這樣做，以便客戶能夠確認(rèn)欺詐和培訓(xùn)系統(tǒng)。事實(shí)上，機(jī)器學(xué)習(xí)和它背后的人類數(shù)據(jù)科學(xué)家一樣好。即使是最先進(jìn)的技術(shù)也不能代替有效過濾和處理數(shù)據(jù)以及評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)含義所需的專業(yè)知識(shí)和判斷力。因此，雖然通過基于規(guī)則的技術(shù)消除了這一問題，但缺乏可檢查性可能是其他基于機(jī)器的學(xué)習(xí)方法的缺點(diǎn)。

2.冷啟動(dòng)

杭州VI設(shè)計(jì)公司需要大量數(shù)據(jù)才能準(zhǔn)確。對(duì)于大型組織來說，此數(shù)據(jù)量不是問題，但對(duì)于其他組織來說，必須有足夠的數(shù)據(jù)點(diǎn)來識(shí)別法律因果關(guān)系。如果沒有適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)，機(jī)器可以學(xué)習(xí)錯(cuò)誤的推理，進(jìn)行錯(cuò)誤或不相關(guān)的欺詐評(píng)估。一般來說，最好先應(yīng)用一組基本規(guī)則，然后讓機(jī)器“預(yù)熱”更多數(shù)據(jù)。我們通常將這種方法應(yīng)用于小型數(shù)據(jù)集。

3.盲目連接數(shù)據(jù)

機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理動(dòng)作、動(dòng)作和活動(dòng)。最初，數(shù)據(jù)集較小時(shí)，不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)的連接視而不見。此模型可以忽略視覺上的連接，例如兩個(gè)帳戶之間的共享卡。為了解決這個(gè)問題，杭州VI設(shè)計(jì)公司使用Graph網(wǎng)絡(luò)加強(qiáng)了模型。繪畫技術(shù)可以為所有通過分?jǐn)?shù)躲避的人找到多名假演員。使用圖形數(shù)據(jù)庫(kù)，在嫌疑人和虛假賬戶采取欺詐措施之前，可以防止這種情況發(fā)生。下圖以圖形方式說明了簡(jiǎn)單的買方保險(xiǎn)詐騙事件。

機(jī)器學(xué)習(xí)是院士和業(yè)界專家都很受歡迎的領(lǐng)域，所以創(chuàng)新的范圍很大。使用多種算法和模型可以幫助企業(yè)檢測(cè)欺詐。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)顯然比手動(dòng)審查和交易規(guī)則更可靠。機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案高效、可擴(kuò)展，可以實(shí)時(shí)處理大量交易。但是，為了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，提取數(shù)據(jù)和培訓(xùn)數(shù)據(jù)集是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。

為了檢測(cè)可疑的活動(dòng)，更重要的是將虛假警報(bào)和實(shí)際欺詐分開。杭州VI設(shè)計(jì)公司使用使用開源工具構(gòu)建的本地AI引擎。由于采用了這種人類和AI解決方案，Paypal的誤報(bào)率減少了一半。但是銀行在大規(guī)模采用機(jī)器學(xué)習(xí)和AI解決方案方面進(jìn)展緩慢。

然而，杭州vi設(shè)計(jì)公司可以開始使用機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案來分析非結(jié)構(gòu)化信息，例如監(jiān)視社交媒體和檢查客戶帳戶是否存在異常。