Smascherare l'inganno: sfruttare la potenza di MongoDB Atlas e Amazon SageMaker Canvas per il rilevamento delle frodi

Le organizzazioni di servizi finanziari devono affrontare rischi crescenti a causa dei criminali informatici. Gli attacchi hacker di alto profilo e le transazioni fraudolente minano la fiducia nel settore. Con l’evoluzione della tecnologia, evolvono anche le tecniche impiegate da questi autori di reati, rendendo la lotta contro la frode una sfida continua.

I sistemi di rilevamento delle frodi esistenti spesso si scontrano con un limite fondamentale: fare affidamento su dati obsoleti. In un panorama in rapida evoluzione, affidarsi esclusivamente alle informazioni storiche è come guidare guardando nello specchietto retrovisore. I criminali informatici adattano continuamente le loro tattiche, costringendo gli istituti finanziari a stare un passo avanti. Le tattiche più recenti sono spesso visibili nei dati. È qui che entra in gioco la potenza dei dati operativi.

Grazie alla possibilità di sfruttare i dati in tempo reale, i modelli di rilevamento delle frodi possono essere addestrati sulla base degli indizi più accurati e rilevanti disponibili. MongoDB Atlas, una piattaforma di dati per sviluppatori altamente scalabile e flessibile, abbinata ad Amazon SageMaker Canvas, uno strumento di apprendimento automatico avanzato, rappresenta un'opportunità innovativa per rivoluzionare il rilevamento delle frodi. Sfruttando i dati operativi, questa sinergia è la chiave per identificare e combattere in modo proattivo le attività fraudolente, consentendo agli istituti finanziari di salvaguardare i propri sistemi e proteggere i clienti in un panorama digitale sempre più insidioso.

MongoDB Atlas

MongoDB Atlas, la piattaforma di dati per gli sviluppatori, è una suite integrata di servizi di dati incentrata su un database cloud progettato per accelerare e semplificare il modo in cui gli sviluppatori costruiscono con i dati. L'architettura orientata ai documenti di MongoDB Atlas rappresenta una svolta per le organizzazioni di servizi finanziari. La sua capacità di gestire enormi quantità di dati in uno schema flessibile consente agli istituti finanziari di acquisire, archiviare ed elaborare senza sforzo grandi volumi di dati transazionali in tempo reale. Ciò significa che ogni transazione, ogni interazione e ogni dato operativo può essere integrato senza problemi nella pipeline di rilevamento delle frodi, assicurando che i modelli siano continuamente addestrati sulle informazioni più attuali e rilevanti disponibili. Con MongoDB Atlas, gli istituti finanziari ottengono un vantaggio ineguagliabile nella lotta contro le frodi, liberando tutto il potenziale dei dati operativi per creare un sistema di difesa solido e proattivo.

Amazon SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas rivoluziona il modo in cui gli analisti aziendali sfruttano le soluzioni AI/ML offrendo una potente piattaforma no-code. Tradizionalmente, l'implementazione di modelli di AI/ML richiedeva competenze tecniche specialistiche, rendendo inaccessibili le soluzioni per molti analisti aziendali. Tuttavia, SageMaker Canvas elimina questa barriera fornendo un'interfaccia visiva point-and-click per generare previsioni ML accurate per la classificazione, la regressione, le previsioni, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la computer vision (CV). SageMaker Canvas consente agli analisti aziendali di ottenere preziose intuizioni, prendere decisioni basate sui dati e sfruttare la potenza dell'IA senza essere ostacolati da complessità tecniche. Favorisce la collaborazione tra analisti aziendali e data scientist condividendo, rivedendo e aggiornando i modelli di ML tra i vari strumenti. Porta il regno dell'AI/ML a portata di mano, consentendo agli analisti di esplorare nuove frontiere e di promuovere l'innovazione all'interno delle loro organizzazioni.

Architettura di riferimento

L'architettura di riferimento di cui sopra comprende una soluzione end-to-end per il rilevamento di diversi tipi di frode nel settore bancario, tra cui il rilevamento di frodi con carte di credito, il rilevamento di furti d'identità, l'acquisizione di conti, il rilevamento di riciclaggio di denaro, il rilevamento di frodi ai danni dei consumatori, il rilevamento di frodi insider e il rilevamento di frodi nel settore del mobile banking, per citarne alcuni.

Il diagramma dell'architettura qui riportato illustra l'addestramento del modello e l'inferenza in tempo quasi reale. I dati operativi memorizzati in MongoDB Atlas vengono scritti nel bucket Amazon S3 utilizzando la funzione Triggers di Atlas Application Services. I dati così archiviati vengono utilizzati per creare e addestrare il modello in Amazon SageMaker Canvas. SageMaker Canvas memorizza i metadati del modello nel bucket S3 ed espone l'endpoint del modello per l'inferenza.