データ サイエンスと機械学習の可能性を不正検出に利用する

世界中の企業は、年間収益の最大 10%、平均で 3.7 兆ドルを詐欺によって失っています。 一方、不正は検出が難しく、組織が不正を行った人物を特定できたのは、財務監査の 17% のみでした。 不正は従業員や経営者、顧客が行うケースがほとんどですが、事業主が不正を行うケースもあります。

そのため、企業は資産を保護する新しい方法を模索し始め、現代の最も強力な技術兵器としてデータ サイエンスと機械学習に目を向けています。 本日は、これらのテクノロジーが不正検出にどのように役立つか、機械学習の利点、および不正を防止するために実際に使用する方法についてお話しします。

機械学習は不正行為の検出にどのように役立ちますか?

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不正行為を検出するには、まず機械学習エンジンをトレーニングする必要があります。 これには、履歴データの使用と、人工知能が潜在的なフラグを検出するために使用するルールの作成が含まれます。 たとえば、不正なトランザクションや疑わしいログインを検出してブロックするようにトレーニングできます。 ただし、より高い精度と精度を確保するために、非不正ルールも作成する必要があります。

機械学習と AI には違いがあることに注意してください。 AI はより広い概念ですが、機械学習はそのサブカテゴリであり、深層学習は機械学習のサブセットです。 機械学習は、その名前が示すように、機械がデータから学習できるようにするものです。

不正検出のための機械学習の 3 つのメリット

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迅速な検出

人間とは異なり、機械は大規模なデータセットを処理し、珍しい行動やパターンを数ミリ秒で特定できます。 AI と機械学習は、あらゆるプロセスを真に高速化し、重要な発見を加速するのに役立ちます。

手作業とコストの削減

上記の理由により、人間のエージェントが手動でデータを確認する必要はなくなりました。 機械はすべてのハードワークを実行し、さらに、休憩する必要なく 24 時間 365 日稼働できます。

機械学習システムは複数の従業員を置き換え、最も忙しい時期でも文字通りあらゆる量のデータを処理できるため、企業はスケーリング時にリスク管理コストを増やす必要がなくなりました。

より良い予測

アルゴリズムの実行時間が長ければ長いほど、より正確になります。 機械学習エンジンは、大規模なデータ資産を処理し、類似のパターンを見つけ、簡単にトレーニングできます。これは、疑わしい行動を特定したり、さまざまな種類の不正行為の類似点を見つけたりするのに数か月かかる人間の場合には当てはまりません。 さらに、調査によると、機械学習アルゴリズムは不正の検出と防止において 96% の成功率を示しています。

不正行為の検出にデータ サイエンスと機械学習を使用している業界は?

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eコマース事業

無数の e コマース Web サイトとオンライン ストアが 2024 年までに詐欺で最大 500 億ドルを失うと予測されています。そのため、一部の人気のある e コマース ブランドは、貴重なデータを保護するために機械学習を使用し始め、詐欺師が最も標的にしている製品、どのカードを調べています。ブロックする支払い、およびシステムが一部の取引に不正としてフラグを立てる理由を理解する。

オンライン ゲームとギャンブル

賭けやギャンブルのプラットフォーム、および iGaming 企業は通常、新規ユーザーに魅力的な報酬とサインアップ ボーナスを提供します。 できるだけ多くのボーナスを獲得したいユーザーの中には、複数のボーナスを請求するために複数のアカウントを作成する人もいます。

ユーザーは、複数のアカウントを設定したり、プレーヤーを騙したり、ポーカー ボットを使用したり、アフィリエイト ユーザーの数を偽ったりしようとしています。 これらはすべて、データと疑わしい動作を分析する機械学習システムによって簡単に検出できます。 そのため、多数のオンライン ゲーム会社がデータ サイエンスと機械学習を使用して、ユーザーが本物であることを確認しています。

メタバース企業や大手テクノロジー企業も、AI や機械学習を取り入れています。 多くの人がメタバースでお金を稼ぐ方法を探していることを知っているので、誰が誰であるかを本当に知ることができない仮想世界で詐欺を防ぐことも非常に重要です.

金融機関

銀行、保険会社、フィンテック企業などの金融機関は、詐欺師と取引していないことを確認する必要がありますが、市場での競争力を維持する必要もあります。 データ サイエンスと機械学習は、不正なプロファイルを特定し、規制上の罰金を回避し、最終的に、ユーザー ベースと典型的なユーザー プロファイル、およびサービスを改善するために何ができるかについて貴重な洞察を得るのに役立ちます。

機械学習を使用して不正行為を検出および防止する方法

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データを収集します

最初から最も正確な結果を得るには、できるだけ多くのデータを収集してください。 不正防止ツールを既に使用しているが、カスタム フィールドの追加がサポートされていない場合は、すべて手動で行う必要があります。

たとえば、e コマース ビジネスを運営している場合、在庫管理単位、取引額、クレジット カードの種類などのデータを収集する必要があります。 次に、使用しているデバイスの種類や IP データなど、顧客関連のデータが必要になります。

ルールを設定する

単一 (if-this-then-that) または複数パラメーターのルールを設定し、必要に応じてトリガー条件を厳しくすることができます。 ログインなどの特定のアクションがどのように不正になる可能性があるかを明確に理解できるように、ルールは非常にわかりやすいものにすることができます。

ルールを時々見直して、しきい値を手動で調整することができますし、そうするべきです。 たとえば、タイプと精度でルールをフィルタリングし、機械学習の提案を有効または無効にすることができます。

アルゴリズムのトレーニングとテスト

アルゴリズムが最大の精度に達するようにするには、180 日ごと、またはそれよりも早くトレーニングしてテストする必要があります。

または、蓄積されたデータに基づいて機械学習システム自体を再トレーニングさせ、いつでもこれらのルールにアクセスして確認することができます。 これは、過去のケースで不正の検出と防止に役立ったルールを特定できるはずなので、非常に重要です。

特定の日付範囲内でアルゴリズムの精度を計算してから、新しいルールを設定するか、現在のルールを微調整して結果を監視できます。

概要

あなたがビジネス オーナーであろうと不正管理者であろうと、リスク戦略を完全に制御する必要があります。データ サイエンスと機械学習は、これらすべてに確実に役立ちます。 時間の経過とともに、詐欺の試みを防止し、ほぼゼロにまで減らすことができます。

著者: Nina Petrov はコンテンツ マーケティングのスペシャリストであり、グラフィック デザイン、コンテンツ マーケティング、および新世代のグリーン ビジネスとソーシャル ビジネスに情熱を注いでいます。 彼女は、ミルクと砂糖を入れたコーヒーを飲みながら、新しいデジタル トレンドに関するダイジェストをスクロールして 1 日を始めます。 彼女の白い小さなウサギは、休暇中はあなたのメールに返信する傾向があります。

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