Analiza datelor pentru detectarea fraudelor Noutăți

Într-o lume care este din ce în ce mai mult online, înșelăciunea a devenit o preocupare majoră pentru companii, grupuri financiare, dar și pentru oameni. Pe măsură ce escrocii obțin trucuri mai bune, nevoia de modalități mai bune de a prinde înșelăciunea este foarte importantă. Analiza datelor s-a dovedit a fi un instrument puternic în lupta împotriva înșelătoriei, permițând grupurilor să identifice tipare ciudate, să prezică riscurile care ar putea apărea și să ia măsuri din timp pentru a-și păstra lucrurile și clienții în siguranță.

Importanța crescândă a detectării fraudelor

Componentele cheie ale analizei datelor în detectarea fraudelor

Colectarea și integrarea datelor

Baza unei bune constatări a fraudelor constă în preluarea completă a datelor. Aceasta înseamnă colectarea de date din diferite locuri, cum ar fi înregistrări ale tranzacțiilor, profiluri ale cumpărătorilor, informații despre gadgeturi și baze de date externe. Problema constă în amestecarea acestor seturi diferite de date într-o formă clară care poate fi analizată bine.

Recunoașterea modelelor

Una dintre principalele modalități de descoperire a fraudelor este detectarea unor modele ciudate sau a unor lucruri ciudate în date. Prin stabilirea unui standard de acțiuni normale, lucrătorii pot observa schimbări care ar putea indica acte necinstite. Aceasta poate însemna schimbări rapide în obiceiurile de cumpărare, multe oferte din diverse locuri într-un timp scurt sau tendințe ciudate de accesare a contului.

Învățarea automată și inteligența artificială

Calculatoare inteligente care învață au schimbat modul în care descoperim fraudele. Aceste instrumente se pot îmbunătăți prin analizarea datelor din trecut, ceea ce le ajută să identifice trucuri noi și în schimbare. Unele metode de învățare utilizează vechi tranzacții false și reale pentru a se antrena, în timp ce altele pot găsi lucruri ciudate fără a avea nevoie mai întâi de o etichetă.

Analiză în timp real

În multe situații, înșelăciunea trebuie descoperită și oprită imediat. Noile sisteme de detectare a fraudelor verifică tranzacțiile pe măsură ce acestea au loc, folosind metode dure pentru a lua decizii rapide cu privire la acceptarea, marcarea sau respingerea unei tranzacții.

Analiza rețelei

Șmecherii lucrează adesea în grupuri, iar examinarea legăturilor dintre oameni poate scoate la iveală inele ascunse ale șmecheriilor. Baze de date cu imagini și metode de studiu al legăturilor sunt foarte utile în găsirea acestor legături dificile.

Analiză predictivă

Prin analizarea datelor din trecut și a modelelor actuale, ghicitul inteligent poate arăta riscurile viitoare probabile de fraudă. Acest lucru permite grupurilor să ia măsuri și să utilizeze mai bine resursele.

Tehnici și instrumente în detectarea fraudelor

Analiză statistică

Metodele simple de statistică, cum ar fi calcularea scorurilor z sau utilizarea legii Benford, pot fi foarte bune pentru a găsi lucruri ciudate care ar putea arăta fraudă.

Extragerea datelor

Extragerea datelor cum ar fi metodele de grupare și sortare, ajută la găsirea de forme și legături în cadrul seturilor mari de date care ar putea să nu fie clare imediat.

Analiza textului

Pentru întreprinderile care gestionează reclamații sau cereri, studiul cuvintelor poate fi esențial. Lucru natural de vorbire (NSW) modalitățile pot analiza datele în vrac pentru a detecta posibile semne de avertizare în discuțiile scrise.

Analiza rețelelor sociale

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

Învățarea profundă

Trucuri în modul în care oamenii se comportă, și speciale învățare profundă stilurile au făcut lucruri mari în depistarea fraudei. Aceste stiluri pot gestiona o mulțime de date și pot găsi legături dificile care nu sunt drepte.

Provocări în detectarea fraudelor

Falsi pozitivi

Instrumentele de detectare a escrocheriilor prea sensibile pot semnala cumpărăturile reale ca fiind dubioase, provocând furia cumpărătorilor și întârzieri ale lucrărilor.

Evoluția tehnicilor de fraudă

Escrocii își schimbă mereu metodele, necesitând ca sistemele de reperare a escrocilor să fie adesea modificate și îmbunătățite.

Confidențialitatea datelor și conformitatea cu reglementările

Utilizarea informațiilor personale în descoperirea fraudelor trebuie să fie corectă în ceea ce privește confidențialitatea și să respecte reguli precum GDPR.

Gestionarea datelor mari

Cantitatea, viteza și tipurile mari de date din noile sisteme de detectare a fraudelor necesită inteligență instrumente de date mari și configurare.

Interpretabilitate

Pe măsură ce modelele devin din ce în ce mai complicate, explicarea motivelor pentru care fac alegeri devine mai dificilă, ceea ce poate fi o problemă în industriile reglementate.

Tendințe viitoare în detectarea fraudelor

Autentificare biometrică

Noile metode de măsurare a corpului, cum ar fi modul în care se comportă oamenii, vor ajuta probabil mai mult la stoparea trucurilor.

Tehnologia Blockchain

Imuabilul și natura clară a blockchain poate schimba modul în care oamenii verifică identitățile și urmăresc tranzacțiile.

Calculul de margine

Lucrul cu datele aproape de sursă ar putea contribui la o detectare mai rapidă și mai bună a fraudelor în timp real.

Inteligență artificială explicabilă

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

Colaborare interindustrială

Schimbul de informații și gânduri între industrii ne poate îmbunătăți șansele de a depista și opri frauda.

În concluzie

Data checking has turned into a needed tool in the battle with trickery. By using advanced analytics machine learning, and tehnologia datelor mari, grupurile își pot îmbunătăți considerabil șansele de a observa și de a opri actele de înșelăciune. Cu toate acestea, domeniul este în continuă schimbare, iar pentru a rămâne în fața escrocilor inteligenți trebuie să investiți continuu bani în tehnologie, competențe și procese.

Pe măsură ce progresăm, combinând diferite surse de date, creând modele AI mai bune și utilizând tehnologii noi precum blockchain și edge computing vor schimba, probabil, modul în care identificăm fraudele. Grupurile care pot utiliza bine aceste instrumente și care se pot confrunta în același timp cu problemele legate de confidențialitatea datelor și de claritatea modelului vor fi cele mai pregătite să se protejeze pe ele însele și pe clienții lor într-o lume digitală tot mai complicată.