Transformers gegen Betrug
Automatische Echtzeit-Erkennung von Finanzbetrug auf Basis fortgeschrittener KI-Architekturen mit Aufmerksamkeitsmechanismus
Entdecken Sie unser Projekt zur Nutzung der Transformer-Technologie für ein hochpräzises Betrugserkennungssystem im digitalen Finanzwesen, das die Sicherheit von Kreditkartentransaktionen erhöht und sich an neue Betrugsmethoden anpasst.
Da immer mehr Finanztransaktionen digital abgewickelt werden, steigt auch das Risiko von Finanzbetrug. Kreditkarten sind eines der Hauptziele von Betrügern, die weltweit Verluste in Höhe von 30 Milliarden Dollar verursachen.
Projektziele und Aufgaben
Das Hauptziel des Projekts besteht darin, ein zuverlässiges und effizientes Betrugserkennungssystem zu entwickeln, das
- in der Lage ist, Transaktionen sofort auf Betrug zu analysieren,
- eine hohe Genauigkeit und geringe Fehlalarmrate aufweist und
- sich an neue Betrugstechniken anpasst, indem es aus aktuellen Daten lernt.
Technische Beschreibung
Das Projekt basiert auf der Transformer-Technologie, die die Grundlage für Deep-Learning-Modelle wie ChatGPT bildet. Diese Modelle haben eine hervorragende Fähigkeit, komplexe Muster und Abhängigkeiten in Daten zu erkennen. Dadurch sind sie ideal für die Betrugserkennung, bei der die Analyse großer Datenmengen zur Aufdeckung verborgener Zusammenhänge erforderlich ist.
In Tests mit historischen Kreditkartentransaktionsdaten, die bis ins Jahr 2023 zurückreichen, erreichte das Transformer-Modell eine hohe Genauigkeit und Vollständigkeit sowie einen F1-Wert von 0,998.
Die wichtigsten Neuerungen sind
- Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention Mechanism): Ermöglicht es dem Modell, die Beziehungen zwischen allen Elementen einer Transaktionssequenz zu untersuchen, wodurch die Genauigkeit, komplexe Betrugsmuster aufzudecken, erheblich verbessert wird.
- Multi-Head-Aufmerksamkeit (Multi-Head Attention): Verbessert die Fähigkeit des Modells, verschiedene Anomalien zu erkennen, indem Daten aus mehreren Perspektiven analysiert werden.
- Transfer-Learnen (Transfer Learning): Verbessert die Verallgemeinerbarkeit des Modells und reduziert den Bedarf an großen Datensätzen. Dazu wird das Modell zunächst auf großen, unausgewogenen Daten trainiert und anschließend auf betrugsspezifischen Daten verfeinert.
Zu den finanziellen Vorteilen, die durch die Einführung des Betrugserkennungsmodells von Transformer erzielt werden, gehören u.a: Verringerung der direkten Verluste, Senkung der Ermittlungskosten, Stärkung des Kundenvertrauens und Gewinnung neuer Kunden.
Investoren, die dieses Projekt unterstützen, haben die Möglichkeit, sich an der Entwicklung eines High- Tech-Systems zu beteiligen, das einen großen Einfluss auf den Finanzdienstleistungsmarkt haben kann. Es wird das Vertrauen der Nutzer in den digitalen Zahlungsverkehr stärken, was zu erheblichen finanziellen Vorteilen und Wettbewerbsvorteilen führen wird.
