아무도 좋아하지 않는 것이 있습니다. 계산대에서 신용 카드를 스와이프하거나 칩 판독하고 결제할 준비를 하고 있습니다. 돈이 충분하다는 것을 알고 있지만 신용 카드 회사에서 구매를 거부합니다. 그것은 다른 카드로 바꾸거나, 당신이 애용하는 상점에 대해 덜 만족스러워서 구매를 완전히 건너뛰는 것을 의미할 수 있습니다.

이들 중 많은 부분이 사기 탐지와 관련이 있습니다. 오탐지 은행의 컴퓨터는 귀하가 평소처럼 지출하고 있는지 확신할 수 없을 때 포착합니다. 그것은 곧 과거의 일이 될 수도 있고 적어도 훨씬 적은 빈도로 발생할 수 있습니다. Massachusetts Institute of Technology의 연구원들은 신용 카드 청구에 대한 거짓 긍정 사기 보고를 절반 이상 줄이기 위한 기계 학습 프로그램을 고안했습니다.

지금은 소비자보다 은행이 더 큰 문제입니다. 이러한 가양성 중 5분의 1만이 실제로 사기이며, 이는 모든 것을 분류하는 데 많은 돈과 시간이 소요됨을 의미합니다. 한편, 고객은 성가시게 되고 기업은 완료되지 않은 구매 덕분에 연간 약 1,180억 달러의 수익을 잃을 수 있습니다.

모든 작동 방식에 대한 세부 정보를 원하면 MIT에서 더 많은 것을 읽을 수 있습니다. 한편 실제 사기꾼을 잘못 만났다고 생각되면 몇 가지 온라인 도구를 사용하여 다시 확인해야 합니다. 신분 도용은 대체로 특정 유형을 가지고 있습니다. 프로필에 맞지 않더라도 도움을 요청할 수 있는 정부 기관과 민간 기업이 많이 있습니다.