Utilizzo del potenziale di Data Science e Machine Learning per il rilevamento delle frodi

Le aziende in tutto il mondo perdono fino al 10% delle loro entrate annuali o in media 3,7 trilioni di dollari a causa delle frodi. D'altra parte, le frodi sono difficili da rilevare e le organizzazioni sono riuscite a scoprire chi ha condotto la frode solo nel 17% degli audit finanziari. Nella maggior parte dei casi, le frodi sono condotte da dipendenti, manager e clienti, ma ci sono anche casi in cui chi commette una frode è un imprenditore.

Ecco perché le aziende hanno iniziato a esplorare nuovi modi per proteggere le proprie risorse e si sono rivolte alla scienza dei dati e all'apprendimento automatico come le armi tecnologiche più potenti della nostra epoca. Oggi parliamo di come queste tecnologie aiutano nel rilevamento delle frodi, dei vantaggi dell'apprendimento automatico e di come utilizzarlo effettivamente per prevenire le frodi.

In che modo il machine learning aiuta con il rilevamento delle frodi?

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Per rilevare le frodi, devi prima addestrare il motore di apprendimento automatico. Ciò include l'utilizzo di dati storici e la creazione di regole che l'intelligenza artificiale utilizzerà per rilevare potenziali flag. Ad esempio, puoi addestrarlo a rilevare e bloccare transazioni fraudolente o accessi sospetti. Tuttavia, dovresti anche creare regole non fraudolente per garantire maggiore precisione e accuratezza.

Nota che c'è una differenza tra apprendimento automatico e intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale è un concetto più ampio, mentre l'apprendimento automatico è la sua sottocategoria e l'apprendimento profondo è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico, proprio come suggerisce il nome, consente alle macchine di apprendere dai dati.

3 vantaggi dell'apprendimento automatico per il rilevamento delle frodi

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Rilevamento rapido

A differenza degli esseri umani, le macchine possono elaborare set di dati di grandi dimensioni e identificare comportamenti e modelli non comuni in millisecondi. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono davvero velocizzare qualsiasi processo e aiutare ad accelerare scoperte profonde .

Meno lavoro manuale e meno costi

Per i motivi sopra menzionati, non è più necessario che gli agenti umani rivedano i dati manualmente. Le macchine faranno tutto il duro lavoro, inoltre, possono funzionare 24 ore su 24, 7 giorni su 7 senza la necessità di fare una pausa.

Le aziende ora non devono aumentare i costi di gestione del rischio durante il ridimensionamento poiché i sistemi di apprendimento automatico possono sostituire più dipendenti e gestire letteralmente qualsiasi volume di dati, anche durante i periodi di maggiore affluenza.

Previsioni migliori

Più a lungo viene eseguito l'algoritmo, più accurato diventa. I motori di apprendimento automatico possono elaborare grandi risorse di dati, trovare modelli simili ed essere facilmente addestrati, il che non è il caso degli esseri umani che avrebbero bisogno di mesi per identificare comportamenti sospetti o trovare somiglianze in diversi tipi di comportamenti fraudolenti. Inoltre, secondo gli studi, gli algoritmi di apprendimento automatico hanno una percentuale di successo del 96% nel rilevamento e nella prevenzione delle frodi.

Quali settori utilizzano la scienza dei dati e l'apprendimento automatico per il rilevamento delle frodi?

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Aziende di commercio elettronico

Si prevede che una miriade di siti Web di e-commerce e negozi online perderà fino a $ 50 miliardi a causa di frodi entro il 2024. Ecco perché alcuni famosi marchi di e-commerce hanno iniziato a utilizzare l'apprendimento automatico per proteggere i dati preziosi , scoprire quali prodotti i truffatori prendono di più di mira, quale carta bloccare i pagamenti e capire perché il sistema segnala alcune transazioni come fraudolente.

Giochi e giochi d'azzardo online

Le piattaforme di scommesse e gioco d'azzardo, nonché le società di iGaming, in genere offrono premi interessanti e bonus di iscrizione ai nuovi utenti. Volendo ottenere il maggior numero possibile di bonus, alcuni utenti creano più account per richiedere più bonus.

Gli utenti stanno cercando di creare più account, imbrogliare i giocatori, utilizzare bot di poker o falsificare il numero di utenti affiliati che portano. Tutto questo può essere facilmente rilevato da sistemi di machine learning che analizzano dati e comportamenti sospetti. Ecco perché numerose società di giochi online utilizzano la scienza dei dati e l'apprendimento automatico per assicurarsi che i loro utenti siano reali.

Anche le aziende e i giganti della tecnologia Metaverse stanno abbracciando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Sapendo che molte persone sono alla ricerca di modi per fare soldi in Metaverse , è anche molto importante prevenire le frodi in un mondo virtuale in cui non puoi davvero dire chi è chi.

Istituzioni finanziarie

Le istituzioni finanziarie come banche, assicurazioni e società fintech devono assicurarsi di non avere a che fare con truffatori, ma devono anche rimanere competitive sul mercato. La scienza dei dati e l'apprendimento automatico possono aiutare a identificare profili fraudolenti, evitare sanzioni normative e, infine, ottenere informazioni preziose sulla loro base di utenti e sul profilo utente tipico e su cosa possono fare per migliorare il proprio servizio.

Come utilizzare l'apprendimento automatico per rilevare e prevenire le frodi

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Raccogliere dati

Per ottenere i risultati più accurati sin dall'inizio, raccogli quanti più dati possibile. Se stai già utilizzando uno strumento di prevenzione delle frodi ma non supporta l'aggiunta di campi personalizzati, dovrai farlo manualmente.

Ad esempio, se gestisci un'attività di e-commerce, devi raccogliere dati come unità di scorta, valore della transazione e tipo di carta di credito. Quindi, avrai bisogno dei dati relativi ai clienti come il tipo di dispositivo che stanno utilizzando e i dati IP.

Impostare le regole

È possibile impostare regole singole (se-questo-allora-quello) o multiparametro e stringere le condizioni di attivazione ogni volta che è necessario. Le regole possono essere super descrittive in modo da poter capire chiaramente come determinate azioni, come gli accessi, possono finire per essere fraudolente.

Puoi e dovresti rivedere le regole di tanto in tanto e regolare le soglie manualmente. Ad esempio, puoi filtrare le regole per tipo e precisione e abilitare o disabilitare i suggerimenti di apprendimento automatico.

Allena e prova l'algoritmo

Per garantire che l'algoritmo raggiunga la massima precisione, dovresti addestrarlo e testarlo ogni 180 giorni o anche prima.

In alternativa, puoi lasciare che il sistema di apprendimento automatico si riesegua da solo in base ai dati accumulati mentre puoi accedere e rivedere queste regole in qualsiasi momento. Questo può essere estremamente importante poiché dovresti essere in grado di individuare le regole che hanno aiutato con il rilevamento e la prevenzione delle frodi in casi passati.

Puoi calcolare la precisione dell'algoritmo entro un determinato intervallo di date e quindi impostare nuove regole o modificare quelle attuali e monitorare i risultati.

Riepilogo

Non importa se sei un imprenditore o un gestore di frodi, dovresti ottenere il controllo completo sulla tua strategia di rischio e la scienza dei dati e l'apprendimento automatico possono sicuramente aiutarti in tutto questo. Con il tempo, preverrai e ridurrai quasi a zero i tentativi di frode.

Autore: Nina Petrov è una specialista di content marketing, appassionata di graphic design, content marketing e la nuova generazione di attività verdi e sociali. Inizia la giornata scorrendo il suo digest sulle nuove tendenze digitali sorseggiando una tazza di caffè con latte e zucchero. Il suo coniglietto bianco tende a rispondere alle tue e-mail quando è in vacanza.

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