Alcune delle sfide legate all'utilizzo dell'apprendimento automatico per il rilevamento delle frodi includono la necessità di una grande quantità di dati etichettati per la formazione, la sfida di gestire set di dati sbilanciati con un'ampia percentuale di transazioni non fraudolente e la difficoltà di tenere il passo con la costante evoluzione tecniche di frode. Inoltre, i modelli di machine learning possono anche essere inclini a commettere errori in rari casi limite, con conseguenti falsi positivi o falsi negativi.
Quali sono alcune delle sfide legate all'utilizzo del machine learning per il rilevamento delle frodi?