Notizie sull'analisi dei dati per il rilevamento delle frodi

In un mondo sempre più online, i trucchi sono diventati una delle principali preoccupazioni per le aziende, i gruppi finanziari e le persone. Dato che i truffatori hanno trucchi sempre migliori, è molto importante trovare modi migliori per catturare gli inganni. L'analisi dei dati si è rivelata un potente strumento nella lotta contro i trucchi, consentendo ai gruppi di individuare strani schemi, di prevedere i rischi che potrebbero verificarsi e di intervenire tempestivamente per mantenere al sicuro i propri beni e i propri clienti.

La crescente importanza del rilevamento delle frodi

Componenti chiave dell'analisi dei dati nell'individuazione delle frodi

Raccolta e integrazione dei dati

La base di una buona scoperta delle frodi è la raccolta completa dei dati. Ciò significa raccogliere dati da luoghi diversi, come i registri delle transazioni, i profili degli acquirenti, le informazioni sui gadget e i database esterni. Il problema sta nel mescolare questi vari set di dati in una forma chiara che possa essere esaminata bene.

Riconoscimento dei modelli

Uno dei modi principali per individuare le frodi è quello di individuare schemi strani o cose strane nei dati. Stabilendo uno standard di azioni normali, i lavoratori possono notare cambiamenti che potrebbero evidenziare atti disonesti. Ciò potrebbe significare rapidi cambiamenti nelle abitudini di acquisto, molte offerte da vari luoghi in un breve periodo di tempo o strane tendenze di accesso al conto.

Apprendimento automatico e intelligenza artificiale

Computer intelligenti che imparano hanno cambiato il modo di trovare le frodi. Questi strumenti possono migliorare osservando i dati passati, aiutandoli a individuare nuovi e mutevoli trucchi. Alcuni metodi di apprendimento utilizzano vecchie transazioni false e reali per addestrarsi, mentre altri possono trovare cose strane senza bisogno di un'etichetta.

Analisi in tempo reale

In molte situazioni, l'inganno deve essere individuato e fermato subito. I nuovi sistemi di individuazione delle frodi controllano le transazioni nel momento stesso in cui avvengono, utilizzando metodi difficili per decidere rapidamente se dire sì, segnare o rifiutare una transazione.

Analisi di rete

I truffatori lavorano spesso in gruppo e l'osservazione dei legami tra le persone può mostrare anelli di truffa nascosti. Banche dati di immagini e metodi di studio dei collegamenti sono molto utili per trovare questi legami difficili.

Analisi predittiva

Osservando i dati del passato e i modelli attuali, indovinelli intelligenti possono mostrare i probabili rischi di frode futuri. In questo modo i gruppi possono agire e utilizzare meglio le risorse.

Tecniche e strumenti per l'individuazione delle frodi

Analisi statistica

Semplici metodi statistici, come il calcolo dei punteggi z o l'uso della legge di Benford, possono essere molto utili per trovare cose strane che potrebbero mostrare una frode.

Estrazione dei dati

Estrazione dei dati Come i metodi di raggruppamento e ordinamento, aiutano a trovare forme e collegamenti all'interno di grandi insiemi di dati che potrebbero non essere subito chiari.

Analisi del testo

Per le aziende che gestiscono reclami o richieste, lo studio delle parole può essere fondamentale. Lavoro di parola naturale (NSW) I metodi possono essere utilizzati per esaminare i dati sciolti e individuare possibili segnali di allarme nei colloqui scritti.

Analisi delle reti sociali

By showing links between people, accounts, and deals, social network studies can find scam groups and secret plans.

Apprendimento profondo

Trucchi nel modo in cui le persone si comportano e speciali apprendimento profondo Gli stili hanno fatto grandi cose nell'individuare le frodi. Questi stili sono in grado di gestire una grande quantità di dati e di trovare collegamenti complicati che non sono rettilinei.

Sfide nella rilevazione delle frodi

Falsi positivi

Strumenti di ricerca delle truffe troppo sensibili possono indicare come loschi gli acquisti reali, causando la rabbia degli acquirenti e ritardi nel lavoro.

Tecniche di frode in continua evoluzione

I truffatori cambiano sempre le loro strade, per cui i sistemi di individuazione delle truffe devono essere spesso modificati e migliorati.

Privacy dei dati e conformità normativa

L'utilizzo di informazioni personali nella ricerca di frodi deve essere corretto nei confronti dei problemi di privacy e deve seguire regole quali GDPR.

Gestione dei Big Data

La grande quantità, la velocità e i tipi di dati della nuova individuazione delle frodi richiedono una gestione intelligente. strumenti per i grandi dati e l'impostazione.

Interpretabilità

Man mano che i modelli diventano più complicati, diventa più difficile dire perché fanno delle scelte, il che può essere un problema nei settori regolamentati.

Tendenze future nell'individuazione delle frodi

Autenticazione biometrica

Nuovi metodi di misurazione del corpo, come il modo in cui le persone si comportano, saranno probabilmente più utili per fermare i trucchi.

Tecnologia Blockchain

L'immutabile e natura chiara della blockchain può cambiare il modo in cui le persone verificano le identità e seguono le transazioni.

Edge Computing

Lavorare con i dati vicino alla fonte potrebbe aiutare a individuare più rapidamente e meglio le frodi in tempo reale.

IA spiegabile

As clarity grows more important, there is a rising interest in making AI models that can clear up how they make choices.

Collaborazione intersettoriale

La condivisione di informazioni e pensieri tra i settori può migliorare le nostre possibilità di individuare e fermare le frodi.

In conclusione

Data checking has turned into a needed tool in the battle with trickery. By using advanced analytics machine learning, and tecnologia dei grandi datiI gruppi possono migliorare notevolmente le loro possibilità di notare e fermare le truffe. Ma il settore è in continua evoluzione e per tenere testa agli abili truffatori è necessario investire continuamente denaro. tecnica, competenze e processi.

Man mano che andiamo avanti, mescolando diverse fonti di dati, creando modelli di intelligenza artificiale migliori e utilizzando nuove tecnologie come blockchain e edge computing cambierà probabilmente il modo di catturare le frodi. I gruppi che sapranno utilizzare bene questi strumenti, affrontando al contempo i problemi di privacy dei dati e di chiarezza dei modelli, saranno i più pronti a proteggere se stessi e i propri clienti in un mondo digitale sempre più insidioso.