Adat elemzés csalásfelderítési hírekhez

Egy világban, amely egyre inkább online, a csalás komoly aggodalommá vált a vállalatok, pénzügyi csoportok és az emberek számára is. Ahogy a csalók egyre jobb trükköket találnak ki, a csalás felderítésének jobb módszereire való igény nagyon fontos. Az adatelemzés hatékony eszközként jelent meg a csalás elleni küzdelemben, lehetővé téve a csoportok számára, hogy észleljék a furcsa mintákat, előre jelezzék a lehetséges kockázatokat, és korai lépéseket tegyenek a dolgaik és ügyfeleik biztonsága érdekében.

A csalásfelismerés növekvő fontossága

Az adatelemzés kulcselemei a csalásfelismerésben

Adatgyűjtés és integráció

A jó csalásfelismerés alapja a teljes adatgyűjtés. Ez azt jelenti, hogy különböző helyekről gyűjtünk adatokat, mint például tranzakciós rekordok, vásárlói profilok, eszközinformációk és külső adatbázisok. A kihívás ezeknek a különböző adathalmazoknak az egyértelmű formába való integrálásában rejlik, amely jól elemezhető.

Mintafelismerés

Az egyik fő módja a csalás felismerésének az, hogy észleljük a furcsa mintákat vagy szokatlan dolgokat az adatokban. Normál cselekvések szabványának felállításával a munkatársak észlelhetik azokat a változásokat, amelyek csalárd cselekményekre utalhatnak. Ez jelentheti például a vásárlási szokások gyors változását, sok tranzakciót különböző helyekről rövid idő alatt, vagy furcsa fiókhozzáférési trendeket.

Gépi tanulás és mesterséges intelligencia

Az okos, tanuló számítógépek megváltoztatták a csalás felismerését. Ezek az eszközök képesek javulni a múltbeli adatok elemzésével, segítve őket új és változó trükkök felismerésében. Néhány tanulási módszer régi hamis és valós tranzakciókat használ fel a tanuláshoz, míg mások képesek szokatlan dolgokat találni anélkül, hogy először címkére lenne szükségük.

Valós idejű elemzés

Sok helyzetben a csalást azonnal fel kell ismerni és meg kell állítani. Az új csalásfelismerő rendszerek a tranzakciókat azok megtörténtekor ellenőrzik, nehéz módszereket alkalmazva gyors döntések meghozatalára arról, hogy jóváhagyják, megjelöljék vagy elutasítsák-e a tranzakciót.

Hálózatelemzés

A csalók gyakran csoportokban dolgoznak, és az emberek közötti kapcsolatok vizsgálata rejtett csalási hálózatokat tárhat fel. Képadatbázisok és kapcsolatvizsgálati módszerek nagyon hasznosak ezeknek a bonyolult kapcsolatoknak a felfedezésében.

Előrejelző analitika

A múltbeli adatok és a jelenlegi minták elemzésével, az okos előrejelzés megmutathatja a jövőbeli csalási kockázatokat. Ez lehetővé teszi a csoportok számára, hogy lépéseket tegyenek és jobban használják fel az erőforrásokat.

Technikák és eszközök a csalásfelismerésben

Statisztikai elemzés

Egyszerű statisztikai módszerek, mint például a z-pontszámok kiszámítása vagy a Benford-törvény alkalmazása, nagyon jók lehetnek a furcsa dolgok felismerésében, amelyek csalásra utalhatnak.

Adatbányászat

Az adatbányászat módszerei, mint például a csoportosítási és rendezési módszerek, segítenek a minták és kapcsolatok felfedezésében a nagy adathalmazokban, amelyek nem mindig egyértelműek.

Szövegelemzés

Azoknál a vállalkozásoknál, amelyek igényeket vagy kérelmeket kezelnek, a szövegelemzés kulcsfontosságú lehet. Természetes beszéd feldolgozási (NSW) módszerek képesek laza adatokat elemezni, hogy lehetséges figyelmeztető jeleket találjanak az írásos beszélgetésekben.

Szociális hálózatelemzés

Az emberek, fiókok és tranzakciók közötti kapcsolatok megjelenítésével a szociális hálózati tanulmányok felfedhetik a csalási csoportokat és titkos terveket.

Mélytanulás

Az emberek viselkedésének trükkjei és speciális mélytanulási stílusok nagyszerű eredményeket értek el a csalás felismerésében. Ezek a stílusok képesek sok adatot kezelni és olyan bonyolult kapcsolatokat találni, amelyek nem egyenesek.

Kihívások a csalásfelismerésben

Hamis pozitívok

Túl érzékeny csalásfelismerő eszközök valódi vásárlásokat is gyanúsnak jelölhetnek, ami vásárlói elégedetlenséget és munkakéséseket okoz.

Fejlődő csalási technikák

A csalók mindig változtatják módszereiket, szükségessé téve a csalásfelismerő rendszerek gyakori frissítését és javítását.

Adatvédelem és szabályozási megfelelés

A személyes adatok felhasználása a csalásfelismerésben összhangban kell legyen az adatvédelmi aggályokkal és követnie kell a szabályokat, mint például a GDPR.

Nagy adatok kezelése

Az új csalásfelismerésben a nagy mennyiségű, sebességű és típusú adatok kezelése okos nagy adateszközöket és beállításokat igényel.

Érthetőség

Ahogy a modellek egyre bonyolultabbá válnak, egyre nehezebb megmagyarázni, miért hoznak döntéseket, ami problémát jelenthet a szabályozott iparágakban.

Jövőbeli trendek a csalásfelismerésben

Biometrikus hitelesítés

Az új testmérési módszerek, mint például az emberek viselkedése, valószínűleg nagyobb segítséget nyújtanak a csalások megállításában.

Blockchain technológia

A blockchain megváltoztathatatlan és átlátható természete.

megváltoztathatja az emberek azonosításának és a tranzakciók követésének módját.

Edge computing Az adatok forrásközeli feldolgozása.

segíthet a gyorsabb, jobb csalásfelismerésben valós időben.

Magyarázható AI.

Ahogy a világosság egyre fontosabbá válik, növekvő érdeklődés mutatkozik olyan AI modellek létrehozása iránt, amelyek meg tudják magyarázni, hogyan hoznak döntéseket.

Iparágak közötti együttműködés.

Conclusion

Az információ és ötletek megosztása az iparágak között javíthatja esélyeinket a csalás felismerésére és megállítására. Az adatelemzés szükséges eszközzé vált a csalás elleni küzdelemben. Az előrehaladott analitika, a gépi tanulás és a, nagy adattechnológia tech, alkalmazásával a csoportok jelentősen javíthatják esélyeiket a csalási cselekmények észlelésére és megállítására. Azonban a terület folyamatosan változik, és a ravasz bűnözők előtti lépés megtartása folyamatos befektetést igényel.

, készségek és folyamatok. Ahogy előre haladunk, a különböző adatforrások keverése, jobb AI modellek létrehozása és az új technológiák, mint a blockchain és edge computing.