使用机器学习的欺诈检测过程始于收集和分段数据。然后，将机器学习模型与训练集一起提供，以预测欺诈的可能性。提取通常，数据将分为三个不同的部分-训练，测试和交叉验证。郑州vi设计公司将在测试集上调整的部分数据和参数上训练该算法。使用交叉验证集来测量数据的性能。然后将测试高性能模型的各种随机数据分割，以确保结果的一致性。

提供训练集

机器学习在欺诈检测中的主要应用是预测。给定一些输入值（例如，发卡的国家/地区和不同国家/地区的数量），郑州vi设计公司希望预测某些输出的值（在这种情况下，如果付款是欺诈的，则为布尔值，否则为false）该卡已在过去一天使用过）。用于训练ML模型的数据由记录以及两个输入值的输出组成。这些记录通常是从历史数据中获得的。

建筑模型

建立模型是预测数据集中欺诈或异常的必不可少的步骤。我们根据输入和输出数据的先前示例确定如何进行该预测。我们可以将预测问题进一步分为两种任务：

1. Logistic回归

回归分析是一种流行的长期统计技术，用于测量结构化数据集中因果关系的强度。由于变量的数量和数据集的大小，回归分析在应用于使用机器学习进行欺诈检测时趋于变得更加复杂。它可以通过评估单个变量或变量组合的预测能力（作为更大的欺诈策略的一部分）来提供价值。在这些技术中，将真实交易与欺诈交易进行比较以创建算法。该模型（算法）将预测新交易是否欺诈。对于非常庞大的商家，这些模型是特定于其客户群的，但是通常，将使用通用模型。

2.决策树

这是一个成熟的机器学习算法系列，用于自动创建分类任务的规则。决策树算法可用于分类或回归预测建模问题。它们本质上是一组规则，使用客户面临的欺诈示例对其进行培训。树的创建会忽略无关的功能，并且不需要对数据进行广泛的标准化。可以检查一棵树，郑州vi设计公司可以理解为什么遵循某个客户触发的规则列表来做出决定。机器学习算法的输出可能是类似于以下决策树的模型。这给出了基于较早场景的欺诈概率分数。

3.随机森林

随机森林技术使用多个决策树的组合来提高分类或回归的性能。它使我们能够消除单个树中可能存在的错误。它提高了模型的整体性能和准确性，同时保持了郑州vi设计公司解释结果并向用户提供可解释分数的能力。随机林的运行时非常快，并且能够处理不平衡和丢失的数据。随机森林的弱点是，当用于回归时，它们无法预测训练数据范围之外的值，并且它们可能过度拟合特别嘈杂的数据集。当然，任何算法的最佳测试是它在您自己的数据集上的运行情况。

4.神经网络

它是对其他技术的极佳补充，并随着数据的暴露而提高。神经网络是认知计算技术的一部分，其中机器模仿人脑的工作方式以及其观察模式的方式。神经网络是完全自适应的。能够从合法行为的模式中学习。这些可以适应正常交易行为的变化并识别欺诈交易的模式。神经网络的过程非常快，可以实时做出决策。

使用机器学习进行欺诈检测的局限性

机器学习不是欺诈检测的灵丹妙药。这是一项非常有用的技术，可让郑州vi设计公司在日常交易中查找异常的模式。它们确实优于早期组织采用的人工审查和基于规则的方法。但是这种欺诈检测技术有其自身的局限性：

1.缺乏可检查性

在Maruti Techlabs，我们为客户维护后端机器学习模型。因此，郑州vi设计公司需要解释将买方或卖方标记为欺诈者并阻止使用该系统的原因。我们还需要这样做，以便我们的客户可以确认欺诈并因此对系统进行培训。实际上，机器学习仅与其背后的人类数据科学家一样好。即使是最先进的技术也无法取代有效过滤和处理数据以及评估风险评分含义所需的专业知识和判断力。因此，尽管我们已通过基于规则的技术消除了此问题，但缺乏可检查性可能是某些其他基于机器学习的方法的缺点。

2.冷启动

郑州vi设计公司需要大量数据才能变得准确。对于大型组织而言，此数据量不是问题，但对于其他组织而言，必须有足够的数据点来标识合法的因果关系。如果没有适当的数据，机器可能会学到错误的推论，并做出错误或不相关的欺诈评估。通常最好先应用一组基本规则，然后让机器学习模型“预热”更多数据。我们通常将这种方法应用于较小的数据集。

3.盲目连接数据

机器学习模型处理动作，行为和活动。最初，当数据集较小时，它们对数据中的连接视而不见。该模型可以忽略一个看似显而易见的联系，例如两个帐户之间的共享卡。为了解决这个问题，郑州vi设计公司使用Graph网络增强了模型。图技术可以为通过计分避免的每个人找到多个假演员。图形数据库使我们能够在嫌疑人和虚假帐户采取任何欺诈措施之前将其阻止。下图显示了一个简单的买方保险欺诈案件，以图形表示。

由于机器学习在院士和行业专家中都是非常受欢迎的领域，因此存在很大的创新范围。试用不同的算法和模型可以帮助您的企业检测欺诈。机器学习技术显然比人工审查和交易规则更可靠。机器学习解决方案高效，可扩展并且可以实时处理大量交易。但是提取数据和训练数据集以进行正确的预测是一项艰巨的任务。

为了检测可疑活动，更重要的是将虚假警报与真实欺诈分开，郑州vi设计公司使用使用开源工具构建的本地AI引擎。由于采用了这种人类和AI解决方案，Paypal的误报率降低了一半。但是银行在大规模采用机器学习和AI解决方案方面进展缓慢。这是因为高昂的基础设施成本，严格的法规以及更换现有技术的风险。然而，郑州vi设计公司可以开始使用机器学习解决方案来分析非结构化信息，例如监视社交媒体和检查客户帐户是否存在异常。