Oleh: Kodrat Wahyudi
Financial Technology (disingkat fintech/FinTech) adalah teknologi dan inovasi yang digunakan untuk penyampaian layanan keuangan dengan tidak menggunakan metode keuangan tradisioanl. 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.
Apa itu Fraud Detection (deteksi penipuan) dan mengapa itu penting?
Pertama, mari lihat beberapa data tentang kerugian bank karena penipuan. 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 statista 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
Machine Learning untuk mendeteksi fraud di bidang fintech
Fraud detection memiliki beberapa tahapan yang meliputi pemantauan, deteksi, pengambilan keputusan, manajemen kasus, dan pembelajaran. Machine Learning dapat secara otomatis dan independen mengidentifikasi pola yang tidak biasa dalam set data yang dapat menjadi karakteristik penipuan. Sangat sulit untuk melakukan deteksi penipuan yang tepat hanya oleh manusia, karena akan membutuhkan terlalu banyak sumber daya yang berkualitas dan selalu ada faktor manusia.
Algoritma Machine learning mendeteksi perilaku curang dan beradaptasi dengan tindakan penipuan yang tidak terlihat. Saat membuat tool Machine learning untuk mengidentifikasi penipuan di perusahaan Fintech, programmer harus mengintegrasikan model AI yang supervised and unsupervised. Supervised Model adalah yang paling banyak digunakan untuk sebagian besar kasus ML, dan dilatih untuk serangkaian transaksi yang “diberi tag” dengan benar – baik penipuan maupun non-penipuan. Unsupervised Model – mengidentifikasi perilaku yang tidak wajar dalam kasus di mana data transaksi yang diberi tag relatif tipis atau tidak ada.
Sistem deteksi fraud machine learning terbaik adalah yang menggabungkan dua model ini seperti teknik AI supervised dan unsupervised, analitik perilaku, dan analitik adaptif untuk memungkinkan pengambilan keputusan secara real time.
Penutup
Untuk melakukan fraud detection yang efektif di area Fintech, tool machine learning adalah yang paling efektif. Algoritma ML dapat memproses data dalam jumlah besar dan mendeteksi kasus sebanyak mungkin, serta memprediksi kemungkinan risiko keamanan dan skenario yang tidak terlihat.
