Dataanalys för bedrägeriupptäckt Nyheter

I en värld som i allt högre grad är uppkopplad har bedrägerier blivit ett stort problem för företag, penninggrupper och även för privatpersoner. I takt med att bedragarna får bättre knep är behovet av bättre sätt att avslöja bedrägerier mycket viktigt. Analys av data har visat sig vara ett kraftfullt verktyg i kampen mot bedrägerier, vilket gör det möjligt för grupper att upptäcka konstiga mönster, förutse risker som kan hända och vidta åtgärder tidigt för att hålla sina saker och kunder säkra.

Den ökande betydelsen av bedrägeridetektering

Nyckelkomponenter i dataanalys vid bedrägeriupptäckt

Insamling och integrering av data

Grunden för bra bedrägerifynd är i fullständig datainsamling. Det innebär att man samlar in fakta från olika platser, t.ex. affärsregister, köparprofiler, gadgetinformation och externa databaser. Problemet är att blanda dessa olika datauppsättningar till en tydlig form som kan ses på ett bra sätt.

Mönsterigenkänning

Ett av de viktigaste sätten att upptäcka bedrägerier är att upptäcka udda mönster eller konstiga saker i data. Genom att sätta en standard för normala handlingar kan medarbetarna notera förändringar som kan tyda på oärliga handlingar. Det kan handla om snabba förändringar i köpvanor, många erbjudanden från olika platser på kort tid eller konstiga trender för kontoåtkomst.

Maskininlärning och artificiell intelligens

Smarta datorer som lär sig har förändrat hur vi hittar bedrägerier. Dessa verktyg kan bli bättre genom att titta på tidigare data, vilket hjälper dem att upptäcka nya och förändrade trick. Vissa inlärningsmetoder använder gamla falska och riktiga affärer för att träna, medan andra kan hitta konstiga saker utan att behöva en etikett först.

Analys i realtid

I många situationer måste bedrägerier upptäckas och stoppas direkt. Nya system för att upptäcka bedrägerier kontrollerar affärerna medan de genomförs och använder hårda metoder för att göra snabba val om huruvida man ska säga ja, markera eller tacka nej till en affär.

Nätverksanalys

Tricksters arbetar ofta i grupper och genom att titta på länkarna mellan människor kan dolda trickringar upptäckas. Bilddatabaser och metoder för länkstudier är till stor hjälp för att hitta dessa knepiga band.

Prediktiv analys

Genom att titta på tidigare data och nuvarande mönster, smart gissning kan visa sannolika framtida bedrägeririsker. Detta gör att grupper kan vidta åtgärder och använda resurser bättre.

Tekniker och verktyg för bedrägeriupptäckt

Statistisk analys

Enkla statistiska metoder, som att räkna ut z-scores eller använda Benford Law, kan vara riktigt bra för att hitta udda saker som kan tyda på bedrägeri.

Data Mining

Datautvinning metoder, som grupperings- och sorteringsmetoder, hjälper till att hitta former och länkar i stora datamängder som kanske inte är tydliga direkt.

Textanalys

För företag som hanterar krav eller förfrågningar kan ordstudier vara avgörande. Naturligt talarbete (NSW) sätt kan titta på lösa data för att upptäcka möjliga varningssignaler i skriftliga samtal.

Analys av sociala nätverk

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

Djupinlärning

Tricks i hur människor agerar, och speciella djupinlärning stilar har gjort stora framsteg när det gäller att upptäcka bedrägerier. De här stilarna kan hantera massor av data och hitta knepiga länkar som inte är raka.

Utmaningar inom bedrägeriupptäckt

Falska positiva resultat

För känsliga verktyg för att hitta bluffar kan peka ut riktiga köp som skumma, vilket orsakar ilska hos köparna och förseningar i arbetet.

Utvecklade bedrägeritekniker

Bedragare ändrar alltid sina metoder, vilket gör att systemen för att upptäcka bedrägerier ofta måste ändras och förbättras.

Dataskydd och efterlevnad av lagar och regler

När personuppgifter används för att upptäcka bedrägerier måste man vara rättvis med integritetsfrågorna och följa regler som GDPR.

Hantering av stora datamängder

Den stora mängden, hastigheten och typerna av data i nya bedrägerier kräver smart upptäckt verktyg för stora datamängder och installation.

Tolkningsbarhet

I takt med att modellerna blir mer komplicerade blir det svårare att förklara varför de gör sina val, vilket kan vara ett problem i reglerade branscher.

Framtida trender inom bedrägeriupptäckt

Biometrisk autentisering

Nya metoder för kroppsmätningar, till exempel hur människor agerar, kommer sannolikt att bidra mer till att stoppa trick.

Blockchain-teknik

Det oföränderliga och tydlig karaktär av blockchain kan förändra hur människor kontrollerar identiteter och följer transaktioner.

Edge Computing

Arbeta med data nära källan kan bidra till snabbare och bättre upptäckt av bedrägerier i realtid.

Förklarlig AI

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

Samarbete över branschgränserna

Genom att dela information och tankar mellan olika branscher kan vi förbättra våra möjligheter att upptäcka och stoppa bedrägerier.

Sammanfattningsvis

Data checking has turned into a needed tool in the battle with trickery. By using advanced analytics machine learning, and teknik för stora datamängderkan grupper avsevärt förbättra sina chanser att upptäcka och stoppa fusk. Men området förändras ständigt, och för att hålla sig före smarta skurkar måste man kontinuerligt lägga pengar på Teknik, färdigheter och processer.

I framtiden kommer vi att blanda olika datakällor, skapa bättre AI-modeller och använda ny teknik som blockchain och edge computing kommer förmodligen att förändra vårt sätt att upptäcka bedrägerier. Koncerner som kan använda dessa verktyg på ett bra sätt och samtidigt hantera problem med dataintegritet och tydlighet i modellerna kommer att vara bäst rustade för att skydda sig själva och sina kunder i en alltmer knepig digital värld.