Как машинное обучение помогает в работе антифрод-систем?

Машинное обучение (Machine Learning, ML) помогает антифрод-системам адаптироваться и улучшать свою работу на основе анализа больших объёмов данных. 5

Некоторые способы, как машинное обучение способствует работе антифрод-систем:

• Создание шаблона пользовательского поведения. 13 Алгоритмы кластеризации помогают определить типичную для конкретного человека сумму, которую он тратит на товары. 1 Если отдельная транзакция не укладывается в ранее сформированные шаблоны, она считается аномалией. 3
• Адаптация под особенности каждого клиента и его поведения. 5 Например, если клиент часто совершает покупки в разных странах, система будет учитывать это и не блокировать такие операции как подозрительные. 5
• Автоматизация принятия решений. 3 ML-модели отклоняют аномальные операции и блокируют скомпрометированные карты. 3
• Непрерывный мониторинг и обнаружение подозрительных кейсов. 3 Модель нужно учить на свежих данных, расширять источники информации, вовремя обновлять правила и алгоритмы. 2

Таким образом, машинное обучение позволяет антифрод-системам более точно определять подозрительные операции и минимизировать количество ложных срабатываний. 5