Phân tích dữ liệu để phát hiện gian lận

Trong một thế giới ngày càng trực tuyến, gian lận đã trở thành mối quan tâm lớn đối với các công ty, nhóm tiền tệ và cả con người. Khi những kẻ lừa đảo có những mánh khóe tốt hơn, nhu cầu về những cách tốt hơn để bắt được gian lận là rất quan trọng. Phân tích dữ liệu đã xuất hiện như một công cụ mạnh mẽ trong cuộc chiến chống lại gian lận, cho phép các nhóm phát hiện ra các mô hình kỳ lạ, dự đoán rủi ro có thể xảy ra và thực hiện các bước sớm để giữ an toàn cho đồ đạc và khách hàng của họ.

Tầm quan trọng ngày càng tăng của việc phát hiện gian lận

Các thành phần chính của phân tích dữ liệu trong phát hiện gian lận

Thu thập và tích hợp dữ liệu

Cơ sở của những phát hiện gian lận tốt là thu thập dữ liệu đầy đủ. Điều này có nghĩa là thu thập dữ liệu từ nhiều nơi khác nhau, như hồ sơ giao dịch, hồ sơ người mua, thông tin tiện ích và cơ sở dữ liệu bên ngoài. Vấn đề là trộn các tập dữ liệu khác nhau này thành một dạng rõ ràng có thể xem xét tốt.

Nhận dạng mẫu

Một trong những cách chính để tìm gian lận là phát hiện ra các mẫu kỳ lạ hoặc những điều kỳ lạ trong dữ liệu. Bằng cách thiết lập một tiêu chuẩn cho các hành động bình thường, nhân viên có thể ghi nhận những thay đổi có thể cho thấy hành vi không trung thực. Điều này có thể có nghĩa là thay đổi nhanh chóng trong thói quen mua sắm, nhiều giao dịch từ nhiều nơi khác nhau trong thời gian ngắn hoặc xu hướng truy cập tài khoản kỳ lạ.

Học máy và trí tuệ nhân tạo

Máy tính thông minh có thể học đã thay đổi cách chúng ta tìm ra gian lận. Các công cụ này có thể trở nên tốt hơn bằng cách xem xét dữ liệu trong quá khứ, giúp chúng phát hiện ra những mánh khóe mới và thay đổi. Một số phương pháp học sử dụng các giao dịch giả và thật cũ để đào tạo, trong khi những phương pháp khác có thể tìm ra những điều kỳ lạ mà không cần nhãn trước.

Phân tích thời gian thực

Trong nhiều tình huống, phải tìm ra và ngăn chặn ngay hành vi gian lận. Các hệ thống phát hiện gian lận mới kiểm tra các giao dịch khi chúng xảy ra, sử dụng các phương pháp khó để đưa ra quyết định nhanh chóng về việc có nên đồng ý, đánh dấu hay từ chối một giao dịch hay không.

Phân tích mạng

Những kẻ lừa đảo thường hoạt động theo nhóm và khi nhìn vào mối liên hệ giữa mọi người, chúng ta có thể phát hiện ra những chiếc nhẫn lừa đảo ẩn giấu. Cơ sở dữ liệu hình ảnh và phương pháp nghiên cứu liên kết rất hữu ích trong việc tìm ra những mối quan hệ khó khăn này.

Phân tích dự đoán

Bằng cách xem xét dữ liệu quá khứ và các mô hình hiện tại, đoán thông minh có thể cho thấy rủi ro gian lận có thể xảy ra trong tương lai. Điều này cho phép các nhóm hành động và sử dụng tài nguyên tốt hơn.

Kỹ thuật và công cụ phát hiện gian lận

Phân tích thống kê

Các phương pháp thống kê đơn giản, như tính điểm z hoặc sử dụng Định luật Benford, có thể thực sự hiệu quả trong việc tìm ra những điều kỳ lạ có thể cho thấy gian lận.

Khai thác dữ liệu

Khai thác dữ liệu Các cách như phương pháp nhóm và sắp xếp giúp tìm ra các hình dạng và liên kết bên trong các tập dữ liệu lớn mà có thể không rõ ràng ngay lập tức.

Phân tích văn bản

Đối với những doanh nghiệp xử lý khiếu nại hoặc yêu cầu, việc nghiên cứu từ ngữ có thể đóng vai trò quan trọng. Bài tập luyện nói tự nhiên (NSW) có thể xem xét dữ liệu rời rạc để phát hiện những dấu hiệu cảnh báo có thể có trong các bài nói chuyện bằng văn bản.

Phân tích mạng xã hội

Bằng cách hiển thị các liên kết giữa mọi người, tài khoản và giao dịch, các nghiên cứu mạng xã hội có thể tìm ra các nhóm lừa đảo và kế hoạch bí mật.

Học sâu

Những mánh khóe trong cách mọi người hành động và đặc biệt học sâu phong cách đã làm rất tốt trong việc phát hiện gian lận. Các kiểu này có thể xử lý nhiều dữ liệu và tìm ra những liên kết khó hiểu, không thẳng.

Những thách thức trong phát hiện gian lận

Kết quả dương tính giả

Các công cụ phát hiện lừa đảo quá nhạy cảm có thể chỉ ra những giao dịch mua thực sự là mờ ám, khiến người mua tức giận và làm chậm tiến độ công việc.

Kỹ thuật gian lận đang phát triển

Những kẻ lừa đảo luôn thay đổi phương thức, vì vậy hệ thống phát hiện lừa đảo cần phải thường xuyên thay đổi và cải thiện.

Quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ quy định

Việc sử dụng thông tin cá nhân trong các phát hiện gian lận phải công bằng với những lo ngại về quyền riêng tư và tuân theo các quy tắc như GDPR.

Xử lý dữ liệu lớn

Số lượng lớn, tốc độ và loại dữ liệu trong phát hiện gian lận mới cần thông minh công cụ dữ liệu lớn và thiết lập.

Khả năng diễn giải

Khi các mô hình trở nên phức tạp hơn, việc giải thích lý do tại sao chúng đưa ra lựa chọn sẽ trở nên khó khăn hơn, điều này có thể là vấn đề trong các ngành được quản lý.

Xu hướng tương lai trong phát hiện gian lận

Xác thực sinh trắc học

Các phương pháp đo cơ thể mới, chẳng hạn như cách mọi người hành động, có thể sẽ giúp ngăn chặn các trò lừa bịp tốt hơn.

Công nghệ Blockchain

Sự bất biến và bản chất rõ ràng của blockchain có thể thay đổi cách mọi người kiểm tra danh tính và theo dõi giao dịch.

Điện toán biên

Làm việc với dữ liệu gần nguồn có thể giúp phát hiện gian lận nhanh hơn và tốt hơn theo thời gian thực.

AI có thể giải thích

Khi tính rõ ràng ngày càng trở nên quan trọng hơn, nhu cầu tạo ra các mô hình AI có thể làm rõ cách chúng đưa ra lựa chọn ngày càng tăng.

Hợp tác liên ngành

Việc chia sẻ thông tin và suy nghĩ giữa các ngành có thể cải thiện cơ hội phát hiện và ngăn chặn gian lận.

Kết luận

Kiểm tra dữ liệu đã trở thành một công cụ cần thiết trong cuộc chiến chống gian lận. Bằng cách sử dụng máy học phân tích nâng cao và công nghệ dữ liệu lớn, các nhóm có thể cải thiện đáng kể cơ hội nhận thấy và ngăn chặn hành vi gian lận. Nhưng, khu vực này luôn thay đổi và việc theo kịp những kẻ gian lận thông minh cần phải liên tục đầu tư tiền vào công nghệ, kỹ năng và quy trình.

Khi chúng ta tiến lên, kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau, tạo ra các mô hình AI tốt hơn và sử dụng công nghệ mới như blockchain và điện toán biên có thể sẽ thay đổi cách chúng ta phát hiện gian lận. Các nhóm có thể sử dụng tốt các công cụ này trong khi giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu và tính rõ ràng của mô hình sẽ sẵn sàng nhất để giữ an toàn cho bản thân và khách hàng của họ trong một thế giới kỹ thuật số phức tạp hơn.