Detectarea fraudelor cu inteligență artificială și învățare automată – Cum funcționează pentru a vă proteja afacerea

Publicat: 2020-06-22

În timp ce experții în securitate cibernetică, în cooperare cu dezvoltatorii și analiștii, încearcă să creeze un sistem perfect de protecție împotriva fraudei, numărul victimelor și al încercărilor de succes nu face decât să crească. Cu cât facem mai multe acțiuni, lăsând o urmă a datelor, cu atât este mai ușor să colectăm toate informațiile necesare pentru ca schema frauduloasă să aibă succes. Infograficul de mai jos reflectă imaginea curentă.

Evident, metodele din anii trecuți au încetat să mai fie eficiente. Chiar și detectarea fraudelor cu inteligență artificială și învățare automată nu este nici o pastilă magică, nici o garanție absolută de protecție. Cu toate acestea, nu s-a inventat nimic mai bun în acest moment, așa că este logic să aflați cum soluțiile ML și analiza de detectare a fraudelor vă pot face afacerea mai sigură, iar clienții dvs. mai încrezători în serviciile dvs.

Ce este detectarea fraudelor cu învățare automată?

Însuși conceptul de detectare a fraudei folosind învățarea automată se bazează pe ideea că acțiunile legitime și cele ilegale au caracteristici diferite. Mai mult, aceste semne pot fi complet invizibile pentru ochiul uman.

Sistemul de învățare automată pentru recunoașterea fraudei pornește din cunoașterea operațiunii legitime, compară aceste cunoștințe cu evenimentele care au loc în timp real și trage o concluzie despre validitatea sau ilegalitatea unei anumite acțiuni. Iată cum arată.

Fraud Detection – Soluție de învățare automată pentru securitatea afacerilor

De fapt, securitatea afacerilor este doar vârful aisbergului. Sau un termen colectiv. Sistemele de învățare automată pot oferi afacerii dvs. mai mult decât credeți.

  • Îmbunătățirea experienței clienților

    Învățarea automată în sine este un instrument foarte puternic pentru îmbunătățirea experienței utilizatorului. Sistemele inteligente învață să înțeleagă utilizatorii pe baza acțiunilor lor, să prezică, să personalizeze și să atingă ținta. Și, de asemenea, protejați utilizatorii de încercările frauduloase.

    Cel mai simplu exemplu este detectarea fraudei cu cardul de credit. Sistemele avansate de banking online nu vă vor permite să intrați în contul personal al clientului, să gestionați banii dacă modelul dumneavoastră de comportament indică o posibilă fraudă. În acest caz, experiența îmbunătățită a utilizatorului înseamnă încrederea utilizatorilor dvs. că sunt protejați pe cât posibil de tentative frauduloase.

  • Protejarea datelor

    Potrivit unui studiu Harvard Business Review, 90% dintre utilizatorii chestionați au spus că atitudinea atentă a companiilor față de datele personale ale clienților lor arată o atitudine reală față de clienți. Cu alte cuvinte, dacă doriți să câștigați loialitatea utilizatorilor, atunci o atitudine atentă față de date și protecția lor cuprinzătoare poate ajuta.

    Sistemele de învățare automată sunt capabile să urmărească modul în care datele sunt stocate, colectate și utilizate – în general, cât de mult respectă procedurile dumneavoastră cu GDPR. În cazul în care sunt detectate potențiale acțiuni frauduloase sau anormale care tratează datele utilizatorului, sistemul trimite o alarmă.

  • Eliminarea RTO frauduloasă, abuzurile codurilor promoționale și rambursările

    Escrocii a priori sunt oameni inteligenți, altfel nu ar putea veni cu scheme care să funcționeze. În ceea ce privește comerțul cu amănuntul, aceasta este o industrie foarte atractivă, deoarece este întotdeauna posibil să te prefaci că ești un cumpărător respectabil pentru a înșela vânzătorul.

    Sistemele de învățare automată sunt capabile să oprească aceste încercări chiar și în stadiul de intenție – de exemplu, atunci când utilizatorii încep să plaseze o comandă cu o IP suspectă, care a fost deja observată în schemele frauduloase.

  • Prevenirea pierderilor de bani și a problemelor de reputație

    Orice încercare de fraudă reușită înseamnă pierderea banilor și a reputației. Este mult mai ușor să returnezi bani decât o reputație – exact asta nu ar trebui să riști. În mod paradoxal, unele companii refuză să se confrunte cu frauda pentru că se tem că acest lucru le va deteriora reputația, deși, de fapt, este adevărat invers.

    Lipsa unei strategii de răspuns frauduloase vă dăunează cel mai mult reputației. Și aceasta este opinia majorității utilizatorilor moderni.

Care sunt cele mai bune practici pentru învățarea automată pentru detectarea fraudelor

Deci, cum funcționează sistemele de învățare automată pentru a oferi un nivel ridicat de protecție împotriva atacurilor ilegale?

  • Detectarea anomaliilor în timp real

    Sistemele bazate pe reguli au detectat frauda atunci când banii erau deja furați. Sistemele moderne funcționează cu date în continuă schimbare în timp real, prin urmare sunt capabile să surprindă o încercare frauduloasă chiar și în stadiul de intenție. Iată cum funcționează.

( Citiți și: Frauda de marketing afiliat: Cum să o preveniți )

  • Analiza comportamentului

    În ceea ce privește comportamentul utilizatorului, în acest caz, modelul este antrenat să recunoască acțiunile tipice și anormale pentru un anumit utilizator. O acțiune anormală cu o combinație de alți factori poate fi un semn al unei încercări frauduloase, de exemplu, dacă utilizatorul retrage o sumă mare de numerar într-o altă țară sau oraș.

  • Invatare profunda

    În acest caz, este necesar să se dezvolte o rețea neuronală și, de asemenea, să aibă o cantitate foarte mare de date pentru analiză.

Ce tipuri de scenarii de fraudă pot fi acoperite cu AIML FD?

Comerț electronic Sănătate Bancar
  • Prevenirea abuzului RTO și a codurilor promoționale:

Am spus deja că sistemele sunt capabile să urmărească adrese IP suspecte și acțiunile întreprinse cu acestea pentru a notifica o persoană autorizată despre o tentativă de fraudă online.

  • Prevenirea abuzului de droguri și rețete:

Acesta este cazul în care sistemul trebuie să monitorizeze comportamentul persoanelor responsabile cu eliberarea rețetelor și a medicamentelor și să găsească relații invizibile cauză-efect (de exemplu, conspirația unui medic și a unui farmacist despre frauda cu droguri scumpe sau narcotice).

  • Prevenirea spălării banilor și a finanțării terorismului:

Banii nu pot circula fără controlul băncilor și al statului. Aceasta înseamnă că un sistem special conceput pentru a căuta modele similare cu spălarea banilor și finanțarea terorismului poate ajuta în mod semnificativ la rezolvarea acestor crime și la crearea unui sistem bancar transparent.

  • Prevenirea fraudei mobile:

Popularitatea cumpărăturilor pe dispozitive mobile a dus la creșterea fraudei pe dispozitive mobile, care ia multe forme de la furtul unui cont până la frauda prietenească. În acest caz, algoritmul inteligent monitorizează acțiunile utilizatorului comise de pe un dispozitiv mobil și concluzionează dacă smartphone-ul (sau contul) se află în mâinile proprietarului de drept.

  • Detectarea fraudei cu cardul de credit:

Acesta este cel mai răspândit tip de fraudă, iar recent frauda cu cardul nu este prezentă începe să capete amploare. Un sistem de detectare a fraudei în timp real poate ajuta la detectarea unei încercări sau chiar a unei intenții înainte ca banii să fie furați.

  • Detectarea problemelor de împrumut:

În acest caz, sistemul colectează date despre potențialul împrumutat și face o concluzie despre riscul eliberării unui împrumut.

  • Protecția datelor medicale:

Datele medicale sunt foarte scumpe pe piața neagră, iar organizațiile medicale trebuie să le protejeze la fel de responsabil ca și viața pacienților lor. Un sistem de învățare automată este capabil să identifice și să blocheze încercările de hacking.

Cât costă implementarea unei soluții de detectare a fraudelor ML?

De fapt, este posibil să se facă o estimare aproximativă a costului unei astfel de soluții doar după o analiză foarte amănunțită a afacerii și a nevoilor acesteia.

  • Costul de comutare/integrare

    În cazul trecerii la o soluție AI personalizată dezvoltată special pentru afacerea dvs., aceasta poate costa în medie de la 6000 USD și mai mult. Dacă doriți să integrați un software ML terță parte în afacerea dvs., vă poate costa 40.000 USD pe an ca punct maxim.

  • Seturi de date de implementat

    Potrivit cercetării lui Ravelin, „Învățarea automată nu este un glonț de argint pentru prevenirea fraudei. Este nevoie de o cantitate semnificativă de date pentru ca modelele de învățare automată să devină exacte. Pentru unii comercianți, este util să se aplice un set de bază de reguli inițiale și să permită modelelor să se „încălzească” cu mai multe date”.

    Cu alte cuvinte, datele insuficiente pot constitui o limitare serioasă a introducerii învățării automate. Pe de altă parte, cu cât trebuie implicate mai multe date, cu atât soluția pentru afacerea dvs. devine mai costisitoare și mai complexă din punct de vedere tehnic.

Concluzie

Oportunitățile de învățare automată pentru companii nu se limitează la capacitatea de a detecta frauda. Învățarea automată și inteligența artificială se referă la o experiență de utilizator mai plăcută, informații utile bazate pe date și, de asemenea, o afacere mai optimizată și mai etică. Acesta este exact ceea ce ar trebui implementat în procesele de afaceri în viitorul apropiat.

***

Helen Kovalenko este un manager de proiect IT care lucrează într-o echipă de știință a datelor pe NLP, viziune pe computer și detectarea fraudelor. Conectează-te cu Helen pe LinkedIn.