Menggunakan Ilmu Data dan Potensi Pembelajaran Mesin untuk Deteksi Penipuan

Bisnis di seluruh dunia kehilangan hingga 10% dari pendapatan tahunan mereka atau rata-rata $3,7 triliun karena penipuan. Di sisi lain, penipuan sulit dideteksi dan organisasi berhasil menemukan siapa yang melakukan penipuan hanya dalam 17% audit keuangan. Dalam kebanyakan kasus, penipuan dilakukan oleh karyawan, manajer, dan pelanggan tetapi ada juga kasus ketika yang melakukan penipuan adalah pemilik bisnis.

Itulah sebabnya perusahaan mulai mengeksplorasi cara baru untuk melindungi aset mereka dan beralih ke ilmu data dan pembelajaran mesin sebagai senjata teknologi paling kuat di zaman kita. Hari ini, kita berbicara tentang bagaimana teknologi ini membantu pendeteksian penipuan, manfaat pembelajaran mesin, dan cara menggunakannya untuk mencegah penipuan.

Bagaimana Pembelajaran Mesin Membantu Deteksi Penipuan?

Sumber

Untuk mendeteksi penipuan, Anda harus melatih mesin pembelajaran mesin terlebih dahulu. Itu termasuk menggunakan data historis dan membuat aturan yang akan digunakan kecerdasan buatan untuk mendeteksi tanda potensial. Misalnya, Anda dapat melatihnya untuk mendeteksi dan memblokir transaksi penipuan atau login yang mencurigakan. Namun, Anda juga harus membuat aturan non-penipuan untuk memastikan presisi dan akurasi yang lebih tinggi.

Perhatikan bahwa ada perbedaan antara pembelajaran mesin dan AI. AI adalah konsep yang lebih luas sementara pembelajaran mesin adalah subkategorinya dan pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin, seperti namanya, memungkinkan mesin belajar dari data.

3 Manfaat Pembelajaran Mesin untuk Deteksi Penipuan

Sumber

Deteksi cepat

Tidak seperti manusia, mesin dapat memproses kumpulan data besar dan mengidentifikasi perilaku dan pola yang tidak biasa dalam milidetik. AI dan pembelajaran mesin benar-benar dapat mempercepat proses apa pun dan membantu mempercepat penemuan mendalam .

Lebih sedikit pekerjaan manual dan lebih sedikit biaya

Untuk alasan yang disebutkan di atas, agen manusia tidak perlu lagi meninjau data secara manual. Mesin akan melakukan semua kerja keras, ditambah lagi, mereka dapat bekerja 24/7 tanpa perlu istirahat.

Bisnis sekarang tidak perlu meningkatkan biaya manajemen risiko saat melakukan penskalaan karena sistem pembelajaran mesin dapat menggantikan banyak karyawan dan menangani volume data apa pun, bahkan selama periode tersibuk.

Prediksi yang Lebih Baik

Semakin lama algoritma berjalan, semakin akurat. Mesin pembelajaran mesin dapat memproses aset data besar, menemukan pola serupa, dan mudah dilatih, yang tidak terjadi pada manusia yang membutuhkan waktu berbulan-bulan untuk mengidentifikasi perilaku mencurigakan atau menemukan kesamaan dalam berbagai jenis perilaku curang. Terlebih lagi, menurut penelitian, algoritma pembelajaran mesin memiliki tingkat keberhasilan 96% dalam mendeteksi dan mencegah penipuan.

Industri Mana yang Menggunakan Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin untuk Deteksi Penipuan?

Sumber

Bisnis eCommerce

Diperkirakan segudang situs web eCommerce dan toko online akan merugi hingga $50 miliar karena penipuan pada tahun 2024. Itulah sebabnya beberapa merek eCommerce populer mulai menggunakan pembelajaran mesin untuk melindungi data berharga , cari tahu produk mana yang paling banyak ditargetkan oleh penipu, kartu mana pembayaran untuk diblokir, dan untuk memahami mengapa sistem menandai beberapa transaksi sebagai penipuan.

Permainan dan Perjudian Online

Platform taruhan dan perjudian serta perusahaan iGaming biasanya menawarkan hadiah menarik dan bonus pendaftaran kepada pengguna baru. Ingin mendapatkan bonus sebanyak mungkin, beberapa pengguna membuat banyak akun untuk mengklaim banyak bonus.

Pengguna mencoba mengatur banyak akun, menipu pemain, menggunakan bot poker, atau memalsukan jumlah pengguna afiliasi yang mereka bawa. Semua ini dapat dengan mudah dideteksi oleh sistem pembelajaran mesin yang menganalisis data dan perilaku mencurigakan. Itulah sebabnya banyak perusahaan game online menggunakan ilmu data dan pembelajaran mesin untuk memastikan pengguna mereka nyata.

Perusahaan Metaverse dan raksasa teknologi juga merangkul AI dan pembelajaran mesin. Mengetahui bahwa banyak orang mencari cara untuk menghasilkan uang di Metaverse , juga sangat penting untuk mencegah penipuan di dunia maya di mana Anda tidak dapat benar-benar mengetahui siapa adalah siapa.

Lembaga keuangan

Lembaga keuangan seperti bank, penyedia asuransi, dan perusahaan fintech perlu memastikan bahwa mereka tidak berurusan dengan scammer tetapi mereka juga harus tetap kompetitif di pasar. Ilmu data dan pembelajaran mesin dapat membantu mengidentifikasi profil penipuan, menghindari denda peraturan, dan, akhirnya, mendapatkan wawasan berharga tentang basis pengguna mereka dan profil pengguna biasa dan apa yang dapat mereka lakukan untuk meningkatkan layanan mereka.

Cara Menggunakan Pembelajaran Mesin untuk Mendeteksi dan Mencegah Penipuan

Sumber

Mengumpulkan data

Untuk mendapatkan hasil yang paling akurat sejak awal, kumpulkan data sebanyak mungkin. Jika Anda sudah menggunakan alat pencegahan penipuan tetapi tidak mendukung penambahan bidang khusus, Anda harus melakukan semua ini secara manual.

Misalnya, jika Anda menjalankan bisnis eCommerce, Anda perlu mengumpulkan data seperti unit penyimpanan stok, nilai transaksi, dan jenis kartu kredit. Kemudian, Anda memerlukan data terkait pelanggan seperti jenis perangkat yang mereka gunakan dan data IP.

Tetapkan Aturan

Anda dapat menetapkan aturan tunggal (jika-ini-maka-itu) atau multi-parameter dan memperketat kondisi pemicu kapan pun diperlukan. Aturan bisa sangat deskriptif sehingga Anda dapat dengan jelas memahami bagaimana tindakan tertentu, seperti login dapat berakhir dengan penipuan.

Anda dapat dan harus meninjau aturan dari waktu ke waktu dan menyesuaikan ambang batas secara manual. Misalnya, Anda dapat memfilter aturan menurut jenis dan akurasi serta mengaktifkan atau menonaktifkan saran pembelajaran mesin.

Latih dan Uji Algoritma

Untuk memastikan bahwa algoritme mencapai akurasi maksimum, Anda harus melatih dan mengujinya setiap 180 hari atau bahkan lebih cepat.

Atau, Anda dapat membiarkan sistem pembelajaran mesin melatih dirinya sendiri berdasarkan data yang terakumulasi sementara Anda dapat mengakses dan meninjau aturan ini kapan saja. Ini bisa menjadi sangat penting karena Anda harus dapat memilih aturan yang telah membantu deteksi dan pencegahan penipuan dalam kasus-kasus sebelumnya.

Anda dapat menghitung akurasi algoritme dalam rentang tanggal tertentu dan kemudian mungkin menetapkan aturan baru atau mengubah aturan saat ini dan memantau hasilnya.

Ringkasan

Tidak masalah jika Anda adalah pemilik bisnis atau manajer penipuan, Anda harus mendapatkan kendali penuh atas strategi risiko Anda, dan ilmu data dan pembelajaran mesin pasti dapat membantu dengan semua ini. Seiring waktu, Anda akan mencegah dan mengurangi upaya penipuan hingga hampir tidak ada.

Penulis: Nina Petrov adalah spesialis pemasaran konten, bersemangat tentang desain grafis, pemasaran konten, dan generasi baru bisnis hijau dan sosial. Dia memulai hari dengan menggulir intisarinya tentang tren digital baru sambil menyeruput secangkir kopi dengan susu dan gula. Kelinci kecilnya yang putih cenderung membalas email Anda ketika dia sedang berlibur.

https://www.linkedin.com/in/nina-petrov/