Использование потенциала науки о данных и машинного обучения для обнаружения мошенничества

Предприятия во всем мире теряют до 10% своего годового дохода или в среднем 3,7 триллиона долларов из-за мошенничества. С другой стороны, мошенничество трудно обнаружить, и организациям удалось выяснить, кто совершил мошенничество, только в 17% финансовых проверок. В большинстве случаев мошенничество совершается сотрудниками, менеджерами и клиентами, но бывают и случаи, когда мошенничество совершает владелец бизнеса.

Вот почему компании начали изучать новые способы защиты своих активов и обратились к науке о данных и машинному обучению как к самому мощному техническому оружию нашего времени. Сегодня мы поговорим о том, как эти технологии помогают в обнаружении мошенничества, о преимуществах машинного обучения и о том, как на самом деле использовать его для предотвращения мошенничества.

Как машинное обучение помогает в обнаружении мошенничества?

Источник

Чтобы обнаружить мошенничество, вы должны сначала обучить механизм машинного обучения. Это включает в себя использование исторических данных и создание правил, которые искусственный интеллект будет использовать для обнаружения потенциальных флажков. Например, вы можете обучить его обнаруживать и блокировать мошеннические транзакции или подозрительные входы в систему. Однако вам также следует создать правила защиты от мошенничества, чтобы обеспечить более высокую точность и аккуратность.

Обратите внимание, что есть разница между машинным обучением и ИИ. ИИ — это более широкое понятие, в то время как машинное обучение — его подкатегория, а глубокое обучение — подмножество машинного обучения. Машинное обучение, как следует из его названия, позволяет машинам учиться на данных.

3 преимущества машинного обучения для обнаружения мошенничества

Источник

Быстрое обнаружение

В отличие от людей, машины могут обрабатывать большие наборы данных и выявлять необычное поведение и шаблоны за миллисекунды. ИИ и машинное обучение действительно могут ускорить любой процесс и ускорить важные открытия .

Меньше ручной работы и меньше затрат

По вышеупомянутым причинам агентам-людям больше не нужно просматривать данные вручную. Машины сделают всю тяжелую работу, кроме того, они могут работать 24/7 без перерыва.

Теперь предприятиям не нужно увеличивать затраты на управление рисками при масштабировании, поскольку системы машинного обучения могут заменить несколько сотрудников и обрабатывать буквально любой объем данных даже в самые загруженные периоды.

Лучшие прогнозы

Чем дольше работает алгоритм, тем точнее он становится. Механизмы машинного обучения могут обрабатывать большие объемы данных, находить похожие шаблоны и легко обучаться, чего нельзя сказать о людях, которым потребуются месяцы, чтобы выявить подозрительное поведение или найти сходство в различных видах мошеннического поведения. Более того, согласно исследованиям, алгоритмы машинного обучения в 96% случаев обнаруживают и предотвращают мошенничество.

Какие отрасли используют науку о данных и машинное обучение для обнаружения мошенничества?

Источник

Электронная коммерция

Прогнозируется, что к 2024 году множество веб-сайтов электронной коммерции и интернет-магазинов потеряют до 50 миллиардов долларов из-за мошенничества. Вот почему некоторые популярные бренды электронной коммерции начали использовать машинное обучение для защиты ценных данных . платежи для блокировки и понять, почему система помечает некоторые транзакции как мошеннические.

Онлайн-игры и азартные игры

Платформы для ставок и азартных игр, а также компании iGaming обычно предлагают привлекательные вознаграждения и бонусы за регистрацию для новых пользователей. Желая получить как можно больше бонусов, некоторые пользователи создают несколько учетных записей, чтобы претендовать на несколько бонусов.

Пользователи пытаются создать несколько учетных записей, обманывать игроков, использовать покерных ботов или подделывать количество аффилированных пользователей, которых они приводят. Все это легко обнаруживают системы машинного обучения, которые анализируют данные и подозрительное поведение. Вот почему многие компании, занимающиеся онлайн-играми, используют науку о данных и машинное обучение, чтобы убедиться, что их пользователи настоящие.

Компании Metaverse и технологические гиганты также используют ИИ и машинное обучение. Зная, что многие люди ищут способы заработать деньги в Metaverse , также очень важно предотвратить мошенничество в виртуальном мире, где вы не можете точно сказать, кто есть кто.

Финансовые институты

Финансовые учреждения, такие как банки, страховые компании и финтех-компании, должны убедиться, что они не имеют дело с мошенниками, но они также должны оставаться конкурентоспособными на рынке. Наука о данных и машинное обучение могут помочь в выявлении мошеннических профилей, избежании штрафов со стороны регулирующих органов и, наконец, в получении ценной информации об их пользовательской базе и типичном профиле пользователя, а также о том, что они могут сделать для улучшения своего обслуживания.

Как использовать машинное обучение для обнаружения и предотвращения мошенничества

Источник

Собирать данные

Чтобы с самого начала получить наиболее точные результаты, соберите как можно больше данных. Если вы уже используете инструмент предотвращения мошенничества, но он не поддерживает добавление настраиваемых полей, вам придется делать все это вручную.

Например, если вы занимаетесь электронной коммерцией, вам необходимо собирать такие данные, как единица хранения, стоимость транзакции и тип кредитной карты. Затем вам понадобятся данные, связанные с клиентами, такие как тип устройства, которое они используют, и данные IP.

Установить правила

Вы можете установить правила с одним (если-это-то-то) или с несколькими параметрами и ужесточить условия срабатывания всякий раз, когда это необходимо. Правила могут быть очень описательными, чтобы вы могли четко понять, как определенные действия, такие как вход в систему, могут оказаться мошенническими.

Вы можете и должны время от времени пересматривать правила и корректировать пороги вручную. Например, вы можете фильтровать правила по типу и точности, а также включать или отключать предложения машинного обучения.

Обучите и протестируйте алгоритм

Чтобы алгоритм достиг максимальной точности, вы должны обучать и тестировать его каждые 180 дней или даже раньше.

В качестве альтернативы вы можете позволить системе машинного обучения переобучиться на основе накопленных данных, а вы можете в любое время получить доступ к этим правилам и просмотреть их. Это может быть очень важно, поскольку вы сможете выделить правила, которые помогли обнаружить и предотвратить мошенничество в прошлых случаях.

Вы можете рассчитать точность алгоритма в определенном диапазоне дат, а затем, возможно, установить новые правила или настроить текущие и отслеживать результаты.

Резюме

Независимо от того, являетесь ли вы владельцем бизнеса или менеджером по борьбе с мошенничеством, вы должны получить полный контроль над своей стратегией управления рисками, и наука о данных и машинное обучение определенно могут помочь во всем этом. Со временем вы предотвратите и сократите попытки мошенничества практически до нуля.

Автор: Нина Петрова — специалист по контент-маркетингу, увлеченная графическим дизайном, контент-маркетингом и новым поколением зеленого и социального бизнеса. Она начинает день, прокручивая свой дайджест о новых цифровых тенденциях, потягивая чашку кофе с молоком и сахаром. Ее белый маленький кролик обычно отвечает на ваши электронные письма, когда она в отпуске.

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