Nutzung des Potenzials von Data Science und maschinellem Lernen zur Betrugserkennung

Unternehmen weltweit verlieren bis zu 10 % ihres Jahresumsatzes oder durchschnittlich 3,7 Billionen US-Dollar durch Betrug. Andererseits sind Betrugsfälle schwer aufzudecken, und Organisationen konnten nur in 17 % der Finanzprüfungen herausfinden, wer den Betrug begangen hat. In den meisten Fällen werden Betrügereien von Mitarbeitern, Managern und Kunden begangen, aber es gibt auch Fälle, in denen der Betrüger ein Geschäftsinhaber ist.

Aus diesem Grund haben Unternehmen begonnen, neue Wege zum Schutz ihrer Vermögenswerte zu erkunden und sich der Datenwissenschaft und dem maschinellen Lernen als den mächtigsten Technologiewaffen unserer Zeit zugewandt. Heute sprechen wir darüber, wie diese Technologien bei der Betrugserkennung helfen, die Vorteile des maschinellen Lernens und wie man es tatsächlich zur Betrugsprävention einsetzt.

Wie hilft maschinelles Lernen bei der Betrugserkennung?

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Um Betrug zu erkennen, sollten Sie zuerst die Engine für maschinelles Lernen trainieren. Dazu gehört die Verwendung historischer Daten und die Erstellung von Regeln, die künstliche Intelligenz verwendet, um potenzielle Flags zu erkennen. Sie können es beispielsweise darauf trainieren, betrügerische Transaktionen oder verdächtige Anmeldungen zu erkennen und zu blockieren. Sie sollten jedoch auch Nichtbetrugsregeln erstellen, um eine höhere Präzision und Genauigkeit zu gewährleisten.

Beachten Sie, dass es einen Unterschied zwischen maschinellem Lernen und KI gibt. KI ist ein umfassenderes Konzept, während maschinelles Lernen seine Unterkategorie und Deep Learning eine Untergruppe des maschinellen Lernens ist. Maschinelles Lernen ermöglicht, wie der Name schon sagt, Maschinen, aus Daten zu lernen.

3 Vorteile des maschinellen Lernens für die Betrugserkennung

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Schnelle Erkennung

Im Gegensatz zu Menschen können Maschinen große Datensätze verarbeiten und ungewöhnliche Verhaltensweisen und Muster in Millisekunden erkennen. KI und maschinelles Lernen können wirklich jeden Prozess beschleunigen und dabei helfen, tiefgreifende Entdeckungen zu beschleunigen .

Weniger Handarbeit und weniger Kosten

Aus den oben genannten Gründen müssen menschliche Agenten die Daten nicht mehr manuell überprüfen. Maschinen erledigen die ganze harte Arbeit und können rund um die Uhr laufen, ohne dass eine Pause erforderlich ist.

Unternehmen müssen die Kosten für das Risikomanagement jetzt nicht mehr erhöhen, wenn sie skalieren, da maschinelle Lernsysteme mehrere Mitarbeiter ersetzen und buchstäblich jedes Datenvolumen bewältigen können, selbst in den geschäftigsten Zeiten.

Bessere Vorhersagen

Je länger der Algorithmus läuft, desto genauer wird er. Engines für maschinelles Lernen können große Datenbestände verarbeiten, ähnliche Muster finden und sich leicht trainieren lassen, was bei Menschen nicht der Fall ist, die Monate brauchen würden, um verdächtige Verhaltensweisen zu identifizieren oder Ähnlichkeiten in verschiedenen Arten von betrügerischem Verhalten zu finden. Darüber hinaus haben Algorithmen für maschinelles Lernen laut Studien eine Erfolgsquote von 96 % bei der Erkennung und Verhinderung von Betrug.

Welche Branchen nutzen Data Science und maschinelles Lernen zur Betrugserkennung?

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E-Commerce-Unternehmen

Es wird vorhergesagt, dass unzählige E-Commerce-Websites und Online-Shops bis 2024 bis zu 50 Milliarden US-Dollar durch Betrug verlieren werden. Aus diesem Grund haben einige beliebte E-Commerce-Marken damit begonnen, maschinelles Lernen zum Schutz wertvoller Daten einzusetzen. Finden Sie heraus, auf welche Produkte Betrüger am meisten abzielen und auf welche Karte zu blockierende Zahlungen und um zu verstehen, warum das System einige Transaktionen als betrügerisch kennzeichnet.

Online-Spiele und Glücksspiel

Wett- und Glücksspielplattformen sowie iGaming-Unternehmen bieten neuen Benutzern in der Regel attraktive Prämien und Anmeldeboni an. Um so viele Boni wie möglich zu erhalten, erstellen einige Benutzer mehrere Konten, um mehrere Boni zu beanspruchen.

Benutzer versuchen, mehrere Konten einzurichten, Spieler zu betrügen, Poker-Bots zu verwenden oder die Anzahl der Affiliate-Benutzer vorzutäuschen, die sie mitbringen. All dies kann leicht von maschinellen Lernsystemen erkannt werden, die Daten und verdächtiges Verhalten analysieren. Aus diesem Grund verwenden zahlreiche Online-Gaming-Unternehmen Data Science und maschinelles Lernen, um sicherzustellen, dass ihre Benutzer echt sind.

Auch Metaverse-Unternehmen und Technologiegiganten setzen auf KI und maschinelles Lernen. Da viele Menschen nach Möglichkeiten suchen , in Metaverse Geld zu verdienen , ist es auch sehr wichtig, Betrug in einer virtuellen Welt zu verhindern, in der man nicht wirklich sagen kann, wer wer ist.

Finanzinstitutionen

Finanzinstitute wie Banken, Versicherungen und Fintech-Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie es nicht mit Betrügern zu tun haben, aber sie müssen auch am Markt wettbewerbsfähig bleiben. Datenwissenschaft und maschinelles Lernen können dabei helfen, betrügerische Profile zu identifizieren, Bußgelder zu vermeiden und schließlich wertvolle Einblicke in ihre Benutzerbasis und ihr typisches Benutzerprofil zu erhalten und zu erfahren, was sie tun können, um ihren Service zu verbessern.

So nutzen Sie maschinelles Lernen, um Betrug zu erkennen und zu verhindern

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Daten sammeln

Um von Anfang an die genauesten Ergebnisse zu erhalten, sammeln Sie so viele Daten wie möglich. Wenn Sie bereits ein Tool zur Betrugsprävention verwenden, das jedoch das Hinzufügen benutzerdefinierter Felder nicht unterstützt, müssen Sie dies alles manuell tun.

Wenn Sie beispielsweise ein E-Commerce-Geschäft betreiben, müssen Sie Daten wie Bestandseinheit, Transaktionswert und Kreditkartentyp erfassen. Dann benötigen Sie kundenbezogene Daten wie den verwendeten Gerätetyp und IP-Daten.

Festgelegten Regeln

Sie können Einzel- (Wenn-dann-das) oder Multi-Parameter-Regeln festlegen und die Auslösebedingungen bei Bedarf verschärfen. Regeln können sehr anschaulich sein, sodass Sie klar erkennen können, wie bestimmte Aktionen, wie z. B. Anmeldungen, betrügerisch sein können.

Sie können und sollten Regeln von Zeit zu Zeit überprüfen und Schwellenwerte manuell anpassen. Sie können beispielsweise Regeln nach Typ und Genauigkeit filtern und Vorschläge für maschinelles Lernen aktivieren oder deaktivieren.

Trainieren und testen Sie den Algorithmus

Um sicherzustellen, dass der Algorithmus maximale Genauigkeit erreicht, sollten Sie ihn alle 180 Tage oder sogar früher trainieren und testen.

Alternativ können Sie das maschinelle Lernsystem basierend auf den gesammelten Daten neu trainieren lassen, während Sie jederzeit auf diese Regeln zugreifen und diese überprüfen können. Dies kann sehr wichtig sein, da Sie in der Lage sein sollten, die Regeln herauszugreifen, die in früheren Fällen bei der Betrugserkennung und -prävention geholfen haben.

Sie können die Genauigkeit des Algorithmus innerhalb eines bestimmten Datumsbereichs berechnen und dann möglicherweise neue Regeln festlegen oder die aktuellen optimieren und die Ergebnisse überwachen.

Zusammenfassung

Ganz gleich, ob Sie ein Geschäftsinhaber oder ein Betrugsmanager sind, Sie sollten die vollständige Kontrolle über Ihre Risikostrategie erlangen, und Data Science und maschinelles Lernen können bei all dem definitiv helfen. Mit der Zeit werden Sie Betrugsversuche verhindern und auf fast keine reduzieren.

Autorin: Nina Petrov ist Content-Marketing-Spezialistin mit einer Leidenschaft für Grafikdesign, Content-Marketing und die neue Generation grüner und sozialer Unternehmen. Sie beginnt den Tag damit, in ihrem Digest über neue digitale Trends zu scrollen, während sie eine Tasse Kaffee mit Milch und Zucker schlürft. Ihr weißer kleiner Hase neigt dazu, auf Ihre E-Mails zu antworten, wenn sie im Urlaub ist.

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