Les organisations financières l’utilisent pour surveiller en temps réel un nombre considérable de paramètres de transaction à la fois pour chaque compte. L’algorithme examine les données de paiement historiques et analyse les actions de chaque titulaire de compte. La détection de la fraude implique la surveillance et l’analyse de l’activité des utilisateurs pour détecter tout modèle habituel ou malveillant. De tels modèles peuvent être très visibles et empêcher certains comportements suspects avec une assez grande précision. En plus de détecter les comportements frauduleux avec une grande précision, la technologie basée sur le ML est également équipée pour identifier les comportements suspects sur les comptes et prévenir la fraude en temps réel au lieu de les détecter une fois que le crime a déjà été commis.