不正検知のためのデータ分析 ニュース

オンライン化が進む世界では、詐欺は企業やマネーグループ、そして人々にとっても大きな関心事となっている。詐欺師の手口が巧妙になるにつれ、詐欺を捕まえるためのより良い方法の必要性が非常に重要になっている。データを分析することで、グループは奇妙なパターンを発見し、起こりうるリスクを予測し、物や顧客の安全を守るために早期に手を打つことができる。

高まる不正検知の重要性

不正検知におけるデータ分析の主な構成要素

データ収集と統合

優れた不正発見の基本は、完全なデータ収集にある。これは、取引記録、購入者のプロフィール、機器情報、外部のデータベースなど、さまざまな場所から事実を収集することを意味する。厄介なのは、これらの様々なデータセットをよく見ることができる明確な形に混ぜ合わせることである。

パターン認識

不正を発見する主な方法のひとつは、データから奇妙なパターンやおかしな点を見つけることである。通常の行動の基準を設定することで、作業員は不正行為を示す可能性のある変化に気づくことができる。これは、購買習慣の素早い変化、短期間に様々な場所から多くの取引があること、または奇妙なアカウントアクセスの傾向を意味するかもしれない。

機械学習と人工知能

学習するスマート・コンピューター は不正の発見方法を変えた。これらのツールは、過去のデータを見ることでより良くなり、新しく変化するトリックを発見するのに役立つ。学習方法の中には、古い偽物と本物の取引を使用して学習するものもあれば、最初にラベルを必要とせずに奇妙なものを見つけることができるものもある。

リアルタイム分析

多くの場面で、不正はすぐに発見され、阻止されなければならない。新しい不正発見システムは、取引が発生したときに、イエス、マーク、または取引を断るかの迅速な選択を行うために、ハードメソッドを使用して、取引をチェックします。

ネットワーク分析

トリックスターはグループで行動することが多く、人と人とのつながりを見ることで、隠されたトリックの輪が見えてくる。 画像データベースとリンク研究法 これらのトリッキーな結びつきを見つけるのに非常に役立つ。

予測分析

過去のデータと現在のパターンを見ることによってだ、 うまい当てずっぽう は、将来起こりうる不正リスクを示すことができます。これにより、グループは対策を講じ、リソースをより有効に活用することができます。

不正検知のテクニックとツール

統計分析

Zスコアを計算したり、ベンフォードの法則を使ったりするような単純な統計学的方法は、不正を示す可能性のある奇妙なものを見つけるのに実に適している。

データマイニング

データマイニング グループ化や並べ替えのような方法は、ビッグデータセット内の形状やリンクを見つけるのに役立つ。

テキスト分析

クレームやリクエストに対応するビジネスでは、単語学習が鍵となる。 ナチュラル・スピーチ・ワーク（NSW） の方法は、ルーズなデータを見て、筆談で起こりうる警告のサインを見つけることができる。

ソーシャル・ネットワーク分析

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

ディープラーニング

人々の行動のトリック、そして特別なこと ディープラーニング スタイルが不正を見抜く上で大きな成果を上げている。 これらのスタイルは、多くのデータを扱い、まっすぐでないトリッキーなリンクを見つけることができる。

不正検知の課題

偽陽性

あまりに微妙な詐欺発見ツールは、本当の買い物を怪しいと指摘し、買い手の怒りや仕事の遅れを引き起こす可能性がある。

進化する詐欺のテクニック

詐欺師は常にそのやり方を変えるため、詐欺スポッターのシステムも頻繁に変更され、改善される必要がある。

データプライバシーと法規制の遵守

不正行為の発見における個人情報の使用は、プライバシーの心配に対して公正でなければならず、次のような規則に従わなければならない。 GDPR.

ビッグデータの取り扱い

新しい不正行為の発見には、膨大な量、スピード、種類のデータが必要である。 大規模データツール そしてセットアップ。

解釈可能性

モデルがよりトリッキーになればなるほど、なぜそのような選択をするのかを説明するのは難しくなる。

不正検知の今後の動向

バイオメトリクス認証

トリックを阻止するためには、人の行動などの身体測定という新しい方法がもっと役立つだろう。

ブロックチェーン技術

不変であり ブロックチェーンの明確な本質 は、人々が身元を確認し、取引を追跡する方法を変えることができる。

エッジコンピューティング

ソースの近くでデータを扱う は、より迅速で優れた不正行為をリアルタイムで発見するのに役立つかもしれない。

説明可能なAI

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

異業種コラボレーション

業界間で情報や考えを共有することで、不正を発見し、阻止する可能性を高めることができる。

結論

Data checking has turned into a needed tool in the battle with trickery. By using advanced analytics machine learning, and ラージデータテクノロジーしかし、この分野は常に変化している。しかし、この地域は常に変化しており、巧妙なペテン師の前に立ち続けるには、継続的に資金を投入する必要がある。 テックスキル、プロセス。

今後、さまざまなデータソースを混合し、より優れたAIモデルを作成し、次のような新しい技術を使用していきます。 ブロックチェーンとエッジコンピューティング は、おそらく詐欺の摘発方法を変えるだろう。データ・プライバシーやモデルの明確化といった問題に対処しながら、こうしたツールをうまく使いこなすことができるグループは、よりトリッキーなデジタルの世界において、自身と顧客の安全を守る準備が最も整っているはずだ。