PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 21 Menit 40 Detik 

Penerapan Algoritma Machine Learning Pada Perusahaan Fintech

Belajar Data Science di Rumah 19-Mei-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d1a06b8f45831bc54268941eda4cb44b_x_Thumbnail800.jpg

Penipuan telah lama menjadi masalah utama bagi lembaga jasa keuangan. Ketika transaksi global meningkat, bahayanya juga meningkat. Untungnya, kecerdasan buatan memiliki potensi yang sangat besar untuk mengurangi penipuan finansial. Karena alat deteksi penipuan otomatis semakin pintar dan pembelajaran mesin menjadi lebih kuat, prospeknya akan meningkat secara eksponensial. Perusahaan keamanan McAfee memperkirakan bahwa kejahatan dunia maya saat ini merugikan ekonomi global sekitar $ 600 miliar, atau 0,8% dari produk domestik bruto global. Salah satu bentuk kejahatan dunia maya yang paling umum dan dapat dicegah adalah penipuan kartu kredit, yang diperburuk oleh pertumbuhan transaksi online. Kecepatan terjadinya kerugian finansial saat terjadi penipuan kartu kredit membuat teknik deteksi penipuan yang cerdas semakin penting. Hal inilah yang menyebabkan penggunaan artificial intelligence berupa penerapan algoritma machine learning perlu diterapkan guna mengantisipasi kecurangan dalam bidang finansial.


Financial Technology (disingkat fintech/FinTech) adalah teknologi dan inovasi yang digunakan untuk penyampaian layanan keuangan dengan tidak menggunakan metode keuangan tradisional. Bidang ini adalah industri baru yang menggunakan teknologi untuk meningkatkan kegiatan di bidang keuangan. Misalnya dalam hal penggunaan smartphone untuk mobile banking, investasi, layanan peminjaman, dan cryptocurrency. Itu adalah sebagian contoh teknologi yang bertujuan untuk membuat layanan keuangan lebih dapat diakses oleh masyarakat umum. Machine learning (ML) adalah salah satu alat teknologi yang paling banyak dibahas. Mungkin dulu hanya sedikit perusahaan yang dapat menggunakannya karena biaya tinggi dan kurangnya sumber daya. Namun saat ini banyak industri yang menggunakan Machine Learning. Sektor keuangan tidak terkecuali dan merangkul semua kemungkinan kemajuan dalam transformasi digital. Masalah utama dari domain keuangan adalah deteksi penipuan. ML adalah teknologi nomor satu yang membantu perusahaan Fintech mendeteksi fraud. Lalu, kira-kira apa peran Machine learning khususnya dalam penerapan deteksi fraud atau kecurangan dalam hal finansial. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang penggunaan algoritma machine learning dalam deteksi fraud atau kecurangan dalam penipuan aktivitas bidang keuangan. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!


1.Pentingnya Fraud Detection bagi Pelaku Fintech

Data Financial Regulation News mengatakan industri perbankan kehilangan $ 2,2 miliar dalam kerugian penipuan pada tahun 2016, 58% terkait dengan penipuan kartu debit. Kerugian meningkat pada tahun 2017 dan penipuan kartu meningkat sebesar 42% pada tahun 2020. Namun demikian, perkiraan statistika lebih positif pada tahun 2018 kerugian penipuan kartu pembayaran di Amerika Serikat turun menjadi $ 1,8 miliar. Karena Fintech menawarkan arus kas digital, pengguna takut kehilangan data atau penipuan. Karena sejumlah besar uang diproses secara online, peretas lebih tertarik untuk mencuri data dan bahkan uang. Deteksi Fraud adalah sistem untuk mengidentifikasi dan memblokir aktivitas yang mencurigakan untuk mencegah aktivitas tersebut yang dapat membahayakan bisnis. Ada sebagian besar orang yang bahkan tidak menggunakan kartu bank fisik, lebih memilih bank digital. Ini membawa lebih banyak tantangan bagi Fintech. Perlindungan dan keamanan data dalam transaksi adalah persyaratan nomor satu bagi nasabah, dan karenanya perlulah untuk mempertimbangkannya sebagai financial forecast


Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan


2.Deteksi Fraud Pada Kasus Cryptocurrency

Platform desentralisasi Augur untuk membuat pasar prediksi peer-to-peer didasarkan pada pengalaman peserta jaringan. Namun demikian, ini memungkinkannya untuk membuat prediksi yang cukup akurat tentang cryptocurrency. Augur mengumumkan pembuatan pasar ke-1.000 pada 16 Agustus tahun ini. Augur dikembangkan oleh Forecast Foundation, sebuah organisasi nirlaba, untuk membentuk sumber perkiraan publik yang dapat diakses. Sebaliknya, platform NeuroBot tidak didasarkan pada pengalaman pengguna, tetapi pada pekerjaan jaringan saraf. Dengan bantuan mereka, itu membuat prediksi tentang dinamika pasar cryptocurrency. Sistem itu sendiri memantau fluktuasi nilai tukar, membandingkannya, dan memprediksi perubahan untuk hari berikutnya. Penulis NeuroBot mengklaim bahwa platform mereka menganalisis perubahan dengan akurasi hingga 90%. Pencipta berencana untuk memperbaiki sistem dengan memasukkan analisis teknis dan fundamental di dalamnya. Platform semacam itu dapat membuat hidup lebih mudah bagi pedagang kripto pemula yang belum memiliki waktu untuk mempelajari cakupan informasi secara penuh. Tentu saja, tidak mungkin untuk mengandalkan platform prognostik untuk segala hal, tetapi mereka dapat mengambil bagian terbesar dari analisis teknis pasar dan melakukannya dengan akurasi tinggi.


Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python


3.Deteksi Penipuan Kartu Kredit

Kasus pembobolan kartu kredit merupakan fraudulent yang paling sering dialami di sektor perbankan. Kehadiran Machine Learning akan mendeteksi pola perilaku customer untuk menciptakan sistem yang akurat dalam mencegah fraud. Penipuan kartu kredit adalah salah satu jenis penipuan yang sering terjadi dalam proses pembayaran pada e-commerce, banyak orang jahat mencoba mencuri informasi sensitif dari transaksi tanpa uang tunai ini yang menciptakan 535 risiko besar bagi seluruh ekosistem. Inilah sebabnya, sistem deteksi penipuan yang perlu berorientasi dalam menemukan penipuan kartu kredit, menjadi semakin penting. Sayangnya, para penipu memiliki pola tindakan yang berbeda setiap menjalankan aksinya, ini karena penipu terus berinovasi tentang cara-cara baru untuk mengelabui seseorang dan sistem online. Deteksi penipuan kartu kredit adalah salah satu masalah yang sering disebut sebagai masalah deteksi outlier. 


Pada artikel Sun et al., menyajikan CLUE, sistem deteksi penipuan transaksi berbasis pembelajaran yang menangkap informasi rinci tentang klik pengguna  menggunakan penanaman berbasis neural network, dan memodelkan urutan klik menggunakan jaringan saraf berulang. Pencegahan penipuan yang diusulkan oleh Raghavan & Gayar (2019) menggunakan pohon keputusan, random forest, jaringan saraf tiruan, dan naïve Bayes dan hasilnya menunjukkan bahwa akurasi tertinggi adalah 96% jaringan saraf, kemudian random forest dan Naïve Bayes adalah 95 %, untuk akurasi pohon keputusan adalah 91%.



4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


    Penulis : Reyvan Maulid

    Editor : Annissa Widya Davita


      Postingan Terkait

      Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!