Gegevensanalyse voor fraudedetectie Nieuws

In een wereld die steeds meer online is, is oplichting een grote zorg geworden voor bedrijven, geldgroepen en ook mensen. Omdat oplichters steeds betere trucs krijgen, is de behoefte aan betere manieren om bedrog te betrappen erg belangrijk. Het analyseren van gegevens is een krachtig hulpmiddel gebleken in de strijd tegen oplichterij, waardoor groepen vreemde patronen kunnen herkennen, risico's kunnen voorspellen en vroegtijdig stappen kunnen ondernemen om hun spullen en klanten veilig te houden.

Het groeiende belang van fraudedetectie

Belangrijkste onderdelen van gegevensanalyse bij het opsporen van fraude

Gegevensverzameling en integratie

De basis van goede fraudebevindingen ligt in het verzamelen van volledige gegevens. Dit betekent het verzamelen van feiten van verschillende plaatsen, zoals dealrecords, kopersprofielen, informatie over gadgets en externe databases. Het probleem zit hem in het mengen van deze verschillende datasets tot een overzichtelijke vorm die goed kan worden bekeken.

Patroonherkenning

Een van de belangrijkste manieren om fraude te vinden is door vreemde patronen of vreemde dingen in gegevens te ontdekken. Door een standaard van normale acties in te stellen, kunnen werknemers veranderingen opmerken die zouden kunnen wijzen op oneerlijke handelingen. Dit kunnen snelle verschuivingen in koopgewoonten zijn, veel deals van verschillende plaatsen in korte tijd of vreemde trends in accounttoegang.

Machinaal leren en kunstmatige intelligentie

Slimme computers die leren hebben de manier waarop we fraude vinden veranderd. Deze tools kunnen beter worden door te kijken naar gegevens uit het verleden, waardoor ze nieuwe en veranderende trucs kunnen herkennen. Sommige leermethoden gebruiken oude valse en echte deals om te trainen, terwijl andere vreemde dingen kunnen vinden zonder eerst een label nodig te hebben.

Real-time analyse

In veel situaties moet bedrog meteen worden gevonden en gestopt. Nieuwe fraude-opsporingssystemen controleren deals terwijl ze plaatsvinden, waarbij harde methoden worden gebruikt om snelle keuzes te maken of een deal moet worden goedgekeurd, gemarkeerd of afgewezen.

Netwerkanalyse

Tricksters werken vaak in groepen en als je naar de banden tussen mensen kijkt, kun je verborgen trick rings zien. Beelddatabases en methoden voor linkonderzoek zijn erg handig bij het vinden van deze lastige banden.

Voorspellende analyses

Door te kijken naar gegevens uit het verleden en huidige patronen, slim gokken kunnen waarschijnlijke toekomstige frauderisico's laten zien. Hierdoor kunnen groepen actie ondernemen en hun middelen beter inzetten.

Technieken en hulpmiddelen voor fraudedetectie

Statistische analyse

Eenvoudige statistieken, zoals het berekenen van z-scores of het gebruiken van de Wet van Benford, kunnen echt goed zijn in het vinden van vreemde dingen die fraude zouden kunnen aantonen.

Gegevensverwerking

Datamining manieren, zoals groepeer- en sorteermethoden, helpen bij het vinden van vormen en verbanden binnen grote gegevenssets die misschien niet meteen duidelijk zijn.

Tekstanalyse

Voor bedrijven die claims of aanvragen behandelen, kan woordstudie belangrijk zijn. Natuurlijk Spraakwerk (NSW) manieren kunnen kijken naar losse gegevens om mogelijke waarschuwingssignalen in schriftelijke gesprekken te herkennen.

Analyse van sociale netwerken

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

Diep Leren

Trucjes in hoe mensen zich gedragen en speciale diepgaand leren Stijlen hebben geweldige dingen gedaan bij het opsporen van fraude. Deze stijlen kunnen omgaan met veel gegevens en lastige links vinden die niet recht zijn.

Uitdagingen bij fraudedetectie

Fout-positieven

Tools die te gevoelig zijn voor oplichterij kunnen echte aankopen als louche aanwijzen, waardoor kopers boos worden en hun werk vertraging oploopt.

Evoluerende fraudetechnieken

Oplichters veranderen altijd hun manieren, waardoor oplichterssystemen vaak moeten worden veranderd en verbeterd.

Privacy van gegevens en naleving van regelgeving

Het gebruik van persoonlijke informatie bij fraudeonderzoeken moet eerlijk zijn met privacyzorgen en regels volgen zoals GDPR.

Omgaan met Big Data

De grote hoeveelheid, snelheid en soorten gegevens in nieuwe fraudespots vereisen slimme tools voor grote gegevens en installatie.

Interpretabiliteit

Naarmate modellen lastiger worden, wordt het moeilijker om te zeggen waarom ze keuzes maken, wat een probleem kan zijn in gereguleerde sectoren.

Toekomstige trends in fraudedetectie

Biometrische verificatie

Nieuwe methoden om het lichaam te meten, zoals hoe mensen zich gedragen, zullen waarschijnlijk meer helpen om trucs te stoppen.

Blockchain Technologie

De onveranderlijke en duidelijke aard van blockchain kan de manier veranderen waarop mensen identiteiten controleren en transacties volgen.

Randcomputing

Werken met gegevens dichtbij de bron kan helpen om fraude sneller en beter in realtime op te sporen.

Verklaarbare AI

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

Industriële samenwerking

Het delen van informatie en gedachten tussen industrieën kan onze kansen op het opsporen en stoppen van fraude verbeteren.

Conclusie

Data checking has turned into a needed tool in the battle with trickery. By using advanced analytics machine learning, and technologie voor grote gegevensGroepen kunnen hun kansen om bedrog op te merken en te stoppen aanzienlijk vergroten. Maar het gebied is altijd in beweging en om slimme oplichters voor te blijven, moet je voortdurend geld steken in techvaardigheden en processen.

Naarmate we verder gaan, mengen we verschillende gegevensbronnen, maken we betere AI-modellen en gebruiken we nieuwe technologie zoals blockchain en edge computing zullen waarschijnlijk de manier veranderen waarop we fraude aanpakken. Groepen die deze tools goed kunnen gebruiken en tegelijkertijd kunnen omgaan met problemen op het gebied van gegevensprivacy en modelhelderheid, zullen het best in staat zijn om zichzelf en hun klanten veilig te houden in een lastigere digitale wereld.