Οι κακόβουλες συναλλαγές μέσω πιστωτικών και χρεωστικών καρτών επηρεάζουν αρνητικά το σύγχρονο εμπόριο, προκαλώντας οικονομικές απώλειες, πτώση εμπιστοσύνης των καταναλωτών και επιβάρυνση των επιχειρήσεων με αυξημένα κόστη ασφάλειας. Ιδιαίτερα στο ηλεκτρονικό εμπόριο, όπου οι συναλλαγές γίνονται χωρίς φυσική παρουσία, οι επιτήδειοι εκμεταλλεύονται τεχνολογικές αδυναμίες για να πραγματοποιήσουν μη εξουσιοδοτημένες αγορές, προκαλώντας ζημιά τόσο σε καταναλωτές όσο και σε εμπόρους.
Η μηχανική μάθηση προσφέρει καινοτόμες και αποτελεσματικές λύσεις για την ανίχνευση και την πρόληψη τέτοιων απειλών. Μέσα από τη συνεχή ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων συναλλαγών, τα συστήματα μηχανικής μάθησης είναι σε θέση να αναγνωρίζουν μοτίβα και αποκλίσεις που υποδηλώνουν απάτη. Τεχνικές όπως η ταξινόμηση, η ανίχνευση ανωμαλιών και οι νευρωνικά δίκτυα ενισχύουν την ακρίβεια εντοπισμού ύποπτων δραστηριοτήτων σε πραγματικό χρόνο. Επιπλέον, τα συστήματα αυτά βελτιώνονται διαρκώς μέσω της μάθησης από νέα δεδομένα, αυξάνοντας την προληπτική τους ικανότητα. Έτσι, η μηχανική μάθηση καθίσταται απαραίτητο εργαλείο για τη διασφάλιση της ασφάλειας των συναλλαγών και την προστασία του εμπορίου από ψηφιακές απειλές.

Malicious transactions involving credit and debit cards have a significant negative impact on modern commerce, causing financial losses, a decline in consumer trust, and increased security-related costs for businesses. Especially in e-commerce, where transactions occur without physical presence, fraudsters exploit technological vulnerabilities to carry out unauthorized purchases, harming both consumers and merchants.
Machine learning offers innovative and effective solutions for detecting and preventing such threats. By continuously analyzing large volumes of transaction data, machine learning systems can identify patterns and anomalies that indicate fraud. Techniques such as classification, anomaly detection, and neural networks enhance the accuracy of identifying suspicious activity in real time. Moreover, these systems continuously improve by learning from new data, increasing their predictive capabilities. As a result, machine learning has become an essential tool in ensuring the security of financial transactions and protecting commerce from digital threats.