Utilizarea științei datelor și a potențialului de învățare automată pentru detectarea fraudelor

Afacerile din întreaga lume pierd până la 10% din veniturile lor anuale sau 3,7 trilioane de dolari în medie din cauza fraudei. Pe de altă parte, fraudele sunt greu de detectat, iar organizațiile au reușit să afle cine a efectuat frauda doar în 17% dintre auditurile financiare. În cele mai multe cazuri, fraudele sunt efectuate de angajați, manageri și clienți, dar există și cazuri în care cel care comite o fraudă este proprietarul unei afaceri.

De aceea, companiile au început să exploreze noi modalități de a-și proteja activele și au apelat la știința datelor și la învățarea automată ca fiind cele mai puternice arme tehnologice ale epocii noastre. Astăzi, vorbim despre modul în care aceste tehnologii ajută la detectarea fraudei, despre beneficiile învățării automate și despre cum să le folosim efectiv pentru a preveni frauda.

Cum ajută învățarea automată la detectarea fraudelor?

Sursă

Pentru a detecta frauda, ​​ar trebui mai întâi să antrenați motorul de învățare automată. Aceasta include utilizarea datelor istorice și crearea de reguli pe care inteligența artificială le va folosi pentru a detecta potențiale semnalizări. De exemplu, îl puteți antrena să detecteze și să blocheze tranzacțiile frauduloase sau autentificări suspecte. Cu toate acestea, ar trebui să creați și reguli de non-fraudă pentru a asigura o precizie și acuratețe mai mari.

Rețineți că există o diferență între învățarea automată și AI. AI este un concept mai larg, în timp ce învățarea automată este subcategoria sa, iar învățarea profundă este un subset al învățării automate. Învățarea automată, așa cum sugerează și numele, face posibil ca mașinile să învețe din date.

3 Beneficii ale învățării automate pentru detectarea fraudelor

Sursă

Detectare rapidă

Spre deosebire de oameni, mașinile pot procesa seturi mari de date și pot identifica comportamente și modele neobișnuite în milisecunde. AI și învățarea automată pot accelera cu adevărat orice proces și pot ajuta la accelerarea descoperirilor profunde .

Mai puțină muncă manuală și mai puține costuri

Din motivele menționate mai sus, nu mai este nevoie ca agenții umani să revizuiască datele manual. Aparatele vor face toată munca grea, în plus, pot funcționa 24/7 fără a fi nevoie să ia o pauză.

Companiile nu trebuie acum să mărească costurile de gestionare a riscurilor la scalare, deoarece sistemele de învățare automată pot înlocui mai mulți angajați și pot gestiona literalmente orice volum de date, chiar și în perioadele cele mai aglomerate.

Previziuni mai bune

Cu cât algoritmul rulează mai mult, cu atât devine mai precis. Motoarele de învățare automată pot procesa active mari de date, pot găsi modele similare și pot fi instruite cu ușurință, ceea ce nu este cazul oamenilor care ar avea nevoie de luni pentru a identifica comportamente suspecte sau pentru a găsi asemănări în diferite tipuri de comportamente frauduloase. În plus, conform studiilor, algoritmii de învățare automată au o rată de succes de 96% în detectarea și prevenirea fraudei.

Ce industrii folosesc știința datelor și învățarea automată pentru detectarea fraudelor?

Sursă

Afaceri de comerț electronic

Se estimează că o multitudine de site-uri web de comerț electronic și magazine online vor pierde până la 50 de miliarde de dolari din cauza fraudei până în 2024. De aceea, unele mărci populare de comerț electronic au început să folosească învățarea automată pentru a proteja datele valoroase , aflați ce produse vizează cel mai mult fraudatorii, ce card. plăți pentru a bloca și pentru a înțelege de ce sistemul semnalează unele tranzacții ca fiind frauduloase.

Jocuri și jocuri de noroc online

Platformele de pariuri și jocuri de noroc, precum și companiile iGaming oferă de obicei recompense atractive și bonusuri de înscriere pentru noii utilizatori. Dorind să obțină cât mai multe bonusuri, unii utilizatori își creează mai multe conturi pentru a revendica mai multe bonusuri.

Utilizatorii încearcă să creeze mai multe conturi, să înșele jucători, să folosească roboți de poker sau să falsifice numărul de utilizatori afiliați pe care îi aduc. Toate acestea pot fi ușor detectate de sistemele de învățare automată care analizează datele și comportamentul suspect. De aceea, numeroase companii de jocuri online folosesc știința datelor și învățarea automată pentru a se asigura că utilizatorii lor sunt reali.

Companiile metaverse și giganții tehnologici îmbrățișează AI și învățarea automată, de asemenea. Știind că mulți oameni caută modalități de a câștiga bani în Metaverse , este de asemenea foarte important să preveniți frauda într-o lume virtuală în care nu puteți spune cu adevărat cine este cine.

Institutii financiare

Instituțiile financiare precum băncile, furnizorii de asigurări și companiile fintech trebuie să se asigure că nu au de-a face cu escroci, dar trebuie să rămână competitive pe piață. Știința datelor și învățarea automată pot ajuta la identificarea profilurilor frauduloase, la evitarea amenzilor de reglementare și, în cele din urmă, la obținerea de informații valoroase despre baza lor de utilizatori și profilul de utilizator tipic și ce pot face pentru a-și îmbunătăți serviciul.

Cum să utilizați învățarea automată pentru a detecta și a preveni frauda

Sursă

Colectați date

Pentru a obține cele mai precise rezultate de la bun început, adunați cât mai multe date posibil. Dacă utilizați deja un instrument de prevenire a fraudei, dar nu acceptă adăugarea de câmpuri personalizate, va trebui să faceți toate acestea manual.

De exemplu, dacă conduceți o afacere de comerț electronic, trebuie să colectați date precum unitatea de stocare, valoarea tranzacției și tipul de card de credit. Apoi, veți avea nevoie de date referitoare la clienți, cum ar fi tipul de dispozitiv pe care îl utilizează și date IP.

Stabiliți reguli

Puteți seta reguli unice (dacă-acest-atunci) sau cu mai mulți parametri și să înăspriți condițiile de declanșare ori de câte ori este necesar. Regulile pot fi super descriptive, astfel încât să puteți înțelege clar cum anumite acțiuni, cum ar fi autentificarea, pot ajunge să fie frauduloase.

Puteți și ar trebui să revizuiți regulile din când în când și să ajustați pragurile manual. De exemplu, puteți filtra regulile după tip și precizie și puteți activa sau dezactiva sugestiile de învățare automată.

Antrenați și testați algoritmul

Pentru a vă asigura că algoritmul atinge acuratețea maximă, ar trebui să îl antrenați și să îl testați la fiecare 180 de zile sau chiar mai devreme.

În mod alternativ, puteți lăsa sistemul de învățare automată să se reinformeze pe baza datelor acumulate, în timp ce puteți accesa și revizui aceste reguli în orice moment. Acest lucru poate fi foarte important, deoarece ar trebui să puteți evidenția regulile care au ajutat la detectarea și prevenirea fraudelor în cazurile trecute.

Puteți calcula acuratețea algoritmului într-un anumit interval de date și apoi poate să setați reguli noi sau să le modificați pe cele actuale și să monitorizați rezultatele.

rezumat

Indiferent dacă sunteți proprietarul unei afaceri sau un manager de fraudă, ar trebui să obțineți control complet asupra strategiei dvs. de risc, iar știința datelor și învățarea automată vă pot ajuta cu siguranță la toate acestea. Cu timpul, veți preveni și veți reduce tentativele de fraudă la aproape deloc.

Autor: Nina Petrov este un specialist în marketing de conținut, pasionat de design grafic, marketing de conținut și noua generație de afaceri ecologice și sociale. Ea își începe ziua derulând rezumatul noilor tendințe digitale în timp ce sorbește o ceașcă de cafea cu lapte și zahăr. Iepurașul ei alb tinde să răspundă la e-mailurile tale când este în vacanță.

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