Wykorzystanie potencjału nauki o danych i uczenia maszynowego do wykrywania oszustw

Firmy na całym świecie tracą do 10% swoich rocznych przychodów lub średnio 3,7 biliona dolarów z powodu oszustw. Z drugiej strony oszustwa są trudne do wykrycia, a organizacjom udało się ustalić, kto je popełnił, tylko w 17% audytów finansowych. W większości przypadków nadużyciami są pracownicy, menedżerowie i klienci, ale zdarzają się również przypadki, gdy osobą, która popełniła oszustwo, jest właściciel firmy.

Właśnie dlatego firmy zaczęły odkrywać nowe sposoby ochrony swoich zasobów i zwróciły się do nauki o danych oraz uczenia maszynowego jako najpotężniejszej broni technologicznej naszych czasów. Dziś mówimy o tym, w jaki sposób te technologie pomagają w wykrywaniu oszustw, korzyściach z uczenia maszynowego oraz o tym, jak faktycznie je wykorzystać do zapobiegania oszustwom.

W jaki sposób uczenie maszynowe pomaga w wykrywaniu oszustw?

Źródło

Aby wykrywać oszustwa, należy najpierw przeszkolić silnik uczenia maszynowego. Obejmuje to wykorzystanie danych historycznych i tworzenie reguł, których sztuczna inteligencja będzie używać do wykrywania potencjalnych flag. Na przykład możesz nauczyć go wykrywać i blokować fałszywe transakcje lub podejrzane logowania. Powinieneś jednak również stworzyć reguły zapobiegające oszustwom, aby zapewnić większą precyzję i dokładność.

Zauważ, że istnieje różnica między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją. AI to szersze pojęcie, podczas gdy uczenie maszynowe jest jego podkategorią, a uczenie głębokie jest podzbiorem uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe, jak sama nazwa wskazuje, umożliwia maszynom uczenie się na podstawie danych.

3 zalety uczenia maszynowego w wykrywaniu oszustw

Źródło

Szybkie wykrywanie

W przeciwieństwie do ludzi, maszyny mogą przetwarzać duże zbiory danych i identyfikować nietypowe zachowania i wzorce w ciągu milisekund. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą naprawdę przyspieszyć każdy proces i pomóc w przyspieszeniu głębokich odkryć .

Mniej pracy ręcznej i mniejsze koszty

Z wyżej wymienionych powodów ludzie nie muszą już ręcznie przeglądać danych. Maszyny wykonają całą ciężką pracę, a ponadto mogą pracować 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, bez konieczności robienia przerwy.

Firmy nie muszą teraz zwiększać kosztów zarządzania ryzykiem podczas skalowania, ponieważ systemy uczenia maszynowego mogą zastąpić wielu pracowników i obsługiwać dosłownie dowolną ilość danych, nawet w najbardziej ruchliwych okresach.

Lepsze prognozy

Im dłużej działa algorytm, tym jest dokładniejszy. Silniki uczenia maszynowego mogą przetwarzać duże zasoby danych, znajdować podobne wzorce i być łatwo szkolone, co nie ma miejsca w przypadku ludzi, którzy potrzebowaliby miesięcy, aby zidentyfikować podejrzane zachowania lub znaleźć podobieństwa w różnych rodzajach nieuczciwych zachowań. Co więcej, według badań algorytmy uczenia maszynowego mają 96% skuteczności w wykrywaniu i zapobieganiu oszustwom.

Które branże wykorzystują analitykę danych i uczenie maszynowe do wykrywania oszustw?

Źródło

Firmy e-commerce

Przewiduje się, że do 2024 r. niezliczone witryny eCommerce i sklepy internetowe stracą nawet 50 miliardów dolarów na oszustwach. Dlatego niektóre popularne marki eCommerce zaczęły wykorzystywać uczenie maszynowe do ochrony cennych danych , dowiedz się, które produkty oszuści są najbardziej na celowniku, które karty płatności do zablokowania i aby zrozumieć, dlaczego system oznacza niektóre transakcje jako fałszywe.

Gry i hazard online

Platformy bukmacherskie i hazardowe, a także firmy iGaming zazwyczaj oferują nowym użytkownikom atrakcyjne nagrody i bonusy za rejestrację. Chcąc uzyskać jak najwięcej bonusów, niektórzy użytkownicy tworzą wiele kont, aby ubiegać się o wiele bonusów.

Użytkownicy próbują założyć wiele kont, oszukiwać graczy, używać botów pokerowych lub fałszować liczbę użytkowników stowarzyszonych, których przyprowadzają. Wszystko to może być łatwo wykryte przez systemy uczenia maszynowego, które analizują dane i podejrzane zachowania. Dlatego wiele firm zajmujących się grami online korzysta z nauki o danych i uczenia maszynowego, aby upewnić się, że ich użytkownicy są prawdziwi.

Firmy Metaverse i giganci technologiczni również stosują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Wiedząc, że wiele osób szuka sposobów na zarabianie pieniędzy w Metaverse , bardzo ważne jest również zapobieganie oszustwom w wirtualnym świecie, w którym tak naprawdę nie można powiedzieć, kto jest kim.

Instytucje finansowe

Instytucje finansowe, takie jak banki, ubezpieczyciele i firmy fintech, muszą upewnić się, że nie mają do czynienia z oszustami, ale muszą też zachować konkurencyjność na rynku. Nauka o danych i uczenie maszynowe mogą pomóc w identyfikowaniu fałszywych profili, unikaniu kar prawnych i wreszcie uzyskiwaniu cennych informacji na temat bazy użytkowników i typowego profilu użytkownika oraz tego, co mogą zrobić, aby ulepszyć swoje usługi.

Jak wykorzystać uczenie maszynowe do wykrywania i zapobiegania oszustwom?

Źródło

Zbierz dane

Aby od samego początku uzyskać jak najdokładniejsze wyniki, zbierz jak najwięcej danych. Jeśli korzystasz już z narzędzia do zapobiegania oszustwom, ale nie obsługuje ono dodawania pól niestandardowych, musisz zrobić to wszystko ręcznie.

Na przykład, jeśli prowadzisz firmę eCommerce, musisz zbierać dane, takie jak jednostka magazynowa, wartość transakcji i typ karty kredytowej. Następnie będziesz potrzebować danych związanych z klientem, takich jak typ urządzenia, z którego korzysta, oraz dane IP.

Ustalić reguły

Możesz ustawić jedno (jeśli-to-to-to) lub wieloparametrowe reguły i zaostrzyć warunki wyzwalania, kiedy tylko jest to potrzebne. Reguły mogą być bardzo opisowe, dzięki czemu można jasno zrozumieć, w jaki sposób niektóre działania, takie jak logowanie, mogą być oszukańcze.

Możesz i powinieneś od czasu do czasu przeglądać reguły i ręcznie dostosowywać progi. Możesz na przykład filtrować reguły według typu i dokładności oraz włączać i wyłączać sugestie uczenia maszynowego.

Trenuj i testuj algorytm

Aby upewnić się, że algorytm osiąga maksymalną dokładność, należy go trenować i testować co 180 dni lub nawet wcześniej.

Alternatywnie możesz pozwolić systemowi uczenia maszynowego na ponowne przeszkolenie się na podstawie zgromadzonych danych, a jednocześnie możesz uzyskać dostęp do tych reguł i przeglądać je w dowolnym momencie. Może to być bardzo ważne, ponieważ powinieneś być w stanie wskazać zasady, które pomogły w wykrywaniu oszustw i zapobieganiu im w poprzednich przypadkach.

Możesz obliczyć dokładność algorytmu w określonym zakresie dat, a następnie ustawić nowe reguły lub dostosować obecne i monitorować wyniki.

Streszczenie

Bez względu na to, czy jesteś właścicielem firmy, czy menedżerem ds. oszustw, powinieneś uzyskać pełną kontrolę nad swoją strategią ryzyka, a analityka danych i uczenie maszynowe z pewnością mogą w tym pomóc. Z czasem zapobiegniesz próbom oszustw i ograniczysz je do prawie zera.

Autor: Nina Petrov jest specjalistką ds. content marketingu, pasjonuje się projektowaniem graficznym, content marketingiem oraz nową generacją zielonych i społecznych biznesów. Zaczyna dzień od przeglądania swojego podsumowania nowych trendów cyfrowych, popijając kawę z mlekiem i cukrem. Jej biały króliczek ma tendencję do odpowiadania na twoje e-maile, gdy jest na wakacjach.

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