تشخیص ناهنجاری یکی است از مناطق عملیاتی دشوارتر و ناچیز در بخش خدمات دارایی موسسات مالی. به طور کلی ، یک ناهنجاری واقعی نوعی ناهنجاری است که از هنجار مورد انتظار یا آشنا خارج می شود. ناهنجاری ها می توانند نتیجه بی لیاقتی ، سوicious نیت ، خطاهای سیستم ، تصادفات یا محصول تغییرات در ساختار اساسی فرآیندهای روزمره باشند.

برای صنعت خدمات مالی ، تشخیص ناهنجاری ها بسیار حیاتی است ، زیرا ممکن است نشان دهنده فعالیت های غیرقانونی مانند کلاهبرداری ، سرقت هویت ، نفوذ شبکه ، تصاحب حساب یا پولشویی باشد ، که ممکن است نتایج نامطلوبی را برای موسسه و شخص ایجاد کند.

روش های مختلفی برای پرداختن به چالش تشخیص ناهنجاری وجود دارد ، از جمله یادگیری نظارت شده و بدون نظارت.

تشخیص داده های دور از دسترس یا ناهنجاری ها با توجه به الگوها و روندهای داده های تاریخی می تواند با افزایش درک و آمادگی ، تیم عملیاتی یک موسسه مالی را غنی کند.

چالش تشخیص ناهنجاری ها

تشخیص ناهنجاری به دلایل مختلف یک چالش منحصر به فرد ارائه می دهد. اول و مهمترین ، صنعت خدمات مالی در سالهای اخیر شاهد افزایش حجم و پیچیدگی داده ها بوده است. علاوه بر این ، تأکید زیادی بر کیفیت داده ها شده است و آنها را به روشی برای سنجش سلامت یک موسسه تبدیل کرده است.

برای پیچیده تر کردن مسائل ، تشخیص ناهنجاری مستلزم پیش بینی چیزی است که قبلاً دیده نشده یا برای آن آماده نشده است. افزایش داده ها و اینکه دائماً در حال تغییر هستند ، چالش را بیشتر می کند.

استفاده از یادگیری ماشین

روش های مختلفی برای پرداختن به چالش تشخیص ناهنجاری وجود دارد ، از جمله یادگیری نظارت شده و بدون نظارت.




منبع Tech Crunch