사기탐지2 금융 분야의 6가지 데이터 과학 사용 사례 최근 몇 년 동안 여러 주요 금융 관련 작업에 대처할 수 있는 데이터 과학 및 머신 러닝 능력이 특히 중요한 이슈가되고 있습니다. 기업은 기술이 가져다주는 개선 사항과 비즈니스 전략을 재구성하는 방법에 대해 더 많이 알고 싶어합니다. 이러한 질문에 답할 수 있도록 금융 부문에 가장 큰 영향을 미치는 데이터 과학 사용 사례를 조사해 봤습니다. 데이터 관리에서 거래 전략에 이르기까지 매우 다양한 비즈니스 측면을 다루면서 금융 솔루션을 향상시킬 수 있는 사례들입니다. 리스크 관리 자동화 리스크 관리는 회사의 보안, 신뢰성, 그리고 전략적 결정을 담당하는 금융 기관에게 매우 중요한 영역입니다. 리스크 관리를 처리하는 접근 방식은 지난 몇 년 동안 크게 변경되어 금융 부문의 본질을 변화 시켰습니다. 그 어느 때보.. 2021. 2. 14. 머신 러닝 기반의 금융 사기 탐지: 불균형 데이터를 다루는 방법 수년 동안 사기꾼들은 신용 카드나 직불 카드에서 숫자를 가져 와서 빈 플라스틱 카드에 인쇄하여 오프라인 상점에서 사용했습니다. 그러나 2015년에 Visa와 Mastercard는 은행과 가맹점에 EMV(칩 카드 기술)를 도입하도록 의무화했으며,이를 통해 가맹점은 각 거래에 대해 PIN을 요청할 수 있었습니다. 그럼에도 불구하고 전문가들은 온라인 신용 카드 사기가 2020년에 무려 32 억 달러까지 치 솟을 것이라고 예측했습니다. 이 금액은 Coca-Cola (20 억 달러), Warren Buffet의 Berkshire Hathaway (240 억 달러), 그리고 JP Morgan Chase (235 억 달러)와 같은 일부 전 세계 우량 기업의 2017년 수익보다 큰 금액입니다. 칩 카드 기술을 구현하는.. 2021. 1. 23. 이전 1 다음
