Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per rilevare transazioni fraudolente analizzando varie caratteristiche della transazione come modelli di spesa, cronologia finanziaria, cronologia delle transazioni e posizione della transazione. Questi algoritmi sono in grado di riconoscere comportamenti sospetti identificando tendenze che potrebbero indicare attività fraudolente. Ciò potrebbe includere l'acquisizione di una grande quantità di beni o servizi in un breve periodo di tempo o l'invio di ordini da diverse località geografiche. Gli algoritmi apprendono da esempi passati di attività fraudolente e sono in grado di individuare future transazioni fraudolente.
Descrivere come vengono utilizzati gli algoritmi di machine learning per rilevare transazioni fraudolente.