การใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและศักยภาพของแมชชีนเลิร์นนิงในการตรวจจับการฉ้อโกง

ธุรกิจทั่วโลกสูญเสียรายได้ต่อปีสูงถึง 10% หรือ 3.7 ล้านล้านดอลลาร์โดยเฉลี่ยจากการฉ้อโกง ในทางกลับกัน การฉ้อโกงนั้นตรวจจับได้ยาก และองค์กรต่างๆ สามารถค้นหาได้ว่าใครเป็นผู้ดำเนินการฉ้อโกงใน 17% ของการตรวจสอบทางการเงินเท่านั้น ในกรณีส่วนใหญ่ การฉ้อโกงดำเนินการโดยพนักงาน ผู้จัดการ และลูกค้า แต่ก็มีบางกรณีที่ผู้ทำการฉ้อโกงเป็นเจ้าของธุรกิจ

นั่นคือเหตุผลที่บริษัทต่างๆ เริ่มสำรวจวิธีใหม่ๆ ในการปกป้องทรัพย์สินของตน และหันมาใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องในฐานะอาวุธเทคโนโลยีที่ทรงพลังที่สุดในยุคของเรา วันนี้ เรากำลังพูดถึงวิธีที่เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยในการตรวจจับการฉ้อโกง ประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่อง และวิธีใช้งานจริงเพื่อป้องกันการฉ้อโกง

Machine Learning ช่วยตรวจจับการฉ้อโกงได้อย่างไร

แหล่งที่มา

เพื่อตรวจจับการฉ้อโกง คุณควรฝึกอบรมกลไกการเรียนรู้ของเครื่องก่อน ซึ่งรวมถึงการใช้ข้อมูลในอดีตและการสร้างกฎที่ปัญญาประดิษฐ์จะใช้ในการตรวจจับธงที่อาจเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น คุณสามารถฝึกให้ตรวจจับและบล็อกธุรกรรมที่ฉ้อโกงหรือการเข้าสู่ระบบที่น่าสงสัยได้ อย่างไรก็ตาม คุณควรสร้างกฎที่ไม่เกี่ยวกับการฉ้อโกงเพื่อให้แน่ใจว่ามีความแม่นยำและแม่นยำยิ่งขึ้น

โปรดทราบว่าแมชชีนเลิร์นนิงและ AI มีความแตกต่างกัน AI เป็นแนวคิดที่กว้างกว่า ในขณะที่แมชชีนเลิร์นนิงเป็นหมวดหมู่ย่อย และการเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของแมชชีนเลิร์นนิง แมชชีนเลิร์นนิงก็เหมือนกับชื่อของมัน ทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้ เช่นเดียวกับชื่อของมัน

3 ประโยชน์ของแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการตรวจจับการฉ้อโกง

แหล่งที่มา

การตรวจจับอย่างรวดเร็ว

เครื่องจักรสามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่และระบุพฤติกรรมและรูปแบบที่ไม่ธรรมดาซึ่งแตกต่างจากมนุษย์ในหน่วยมิลลิวินาที AI และแมชชีนเลิร์นนิงสามารถเร่งความเร็วของกระบวนการได้อย่างแท้จริง และ ช่วยในการเร่งการค้นพบที่ ลึกซึ้ง

ทำงานด้วยมือน้อยลงและค่าใช้จ่ายน้อยลง

ด้วยเหตุผลที่กล่าวข้างต้น ตัวแทนที่เป็นมนุษย์ไม่จำเป็นต้องตรวจสอบข้อมูลด้วยตนเองอีกต่อไป เครื่องจักรจะทำงานหนักทั้งหมด บวกกับสามารถทำงาน 24/7 ได้โดยไม่ต้องหยุดพัก

ธุรกิจไม่จำเป็นต้องเพิ่มต้นทุนการจัดการความเสี่ยงเมื่อทำการปรับขนาด เนื่องจาก ระบบการเรียนรู้ของเครื่องสามารถแทนที่พนักงานหลายคน และจัดการปริมาณข้อมูลได้อย่างแท้จริง แม้ในช่วงเวลาที่ยุ่งที่สุด

การคาดการณ์ที่ดีขึ้น

ยิ่งอัลกอริธึมทำงานนานเท่าไหร่ก็ยิ่งมีความแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น เอ็นจิ้นแมชชีนเลิร์นนิงสามารถประมวลผลสินทรัพย์ข้อมูลขนาดใหญ่ ค้นหารูปแบบที่คล้ายคลึงกัน และได้รับการฝึกอบรมอย่างง่ายดาย ซึ่งไม่ใช่กรณีของมนุษย์ที่ต้องใช้เวลาหลายเดือนในการระบุพฤติกรรมที่น่าสงสัยหรือค้นหาความคล้ายคลึงกันในพฤติกรรมฉ้อโกงประเภทต่างๆ ยิ่งไปกว่านั้น จากการศึกษาพบว่า อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมีอัตราความสำเร็จ 96% ในการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง

อุตสาหกรรมใดบ้างที่ใช้ Data Science และ Machine Learning เพื่อตรวจจับการฉ้อโกง

แหล่งที่มา

ธุรกิจอีคอมเมิร์ซ

เป็นที่คาดการณ์ว่าเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซและร้านค้าออนไลน์จำนวนมากจะสูญเสียเงินมากถึง 50,000 ล้านดอลลาร์จากการฉ้อโกงภายในปี 2567 นั่นเป็นสาเหตุที่แบรนด์อีคอมเมิร์ซยอดนิยมบางแบรนด์เริ่มใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อ ปกป้องข้อมูลอันมีค่า ค้นหาว่าผลิตภัณฑ์ใดที่ผู้ฉ้อโกงกำหนดเป้าหมายมากที่สุด การ์ดใบใด การชำระเงินเพื่อบล็อก และเพื่อทำความเข้าใจว่าทำไมระบบจึงตั้งค่าสถานะธุรกรรมบางรายการว่าเป็นการฉ้อโกง

การเล่นเกมออนไลน์และการพนัน

แพลตฟอร์มการเดิมพันและการพนันรวมถึงบริษัท iGaming มักจะเสนอรางวัลที่น่าดึงดูดและโบนัสการสมัครสำหรับผู้ใช้ใหม่ ต้องการรับโบนัสมากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ ผู้ใช้บางคนสร้างบัญชีหลายบัญชีเพื่อรับโบนัสหลายรายการ

ผู้ใช้พยายามตั้งค่าหลายบัญชี โกงผู้เล่น ใช้บอทโป๊กเกอร์ หรือปลอมจำนวนผู้ใช้ในเครือที่พวกเขานำมา ทั้งหมดนี้สามารถตรวจพบได้ง่ายโดยระบบการเรียนรู้ของเครื่องที่วิเคราะห์ข้อมูลและพฤติกรรมที่น่าสงสัย นั่นเป็นเหตุผลที่บริษัทเกมออนไลน์จำนวนมากใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้ของพวกเขาเป็นจริง

บริษัท Metaverse และยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีต่างก็ยอมรับ AI และการเรียนรู้ของเครื่องด้วย การรู้ว่าหลายคนกำลังมองหาวิธี สร้างรายได้ใน Metaverse จึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่จะป้องกันการฉ้อโกงในโลกเสมือนจริงที่คุณไม่สามารถบอกได้ว่าใครเป็นใคร

สถาบันการเงิน

สถาบันการเงิน เช่น ธนาคาร ผู้ให้บริการประกันภัย และบริษัทฟินเทคต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขาไม่ได้ติดต่อกับนักต้มตุ๋น แต่พวกเขายังต้องสามารถแข่งขันในตลาดได้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยระบุโปรไฟล์ที่เป็นการฉ้อโกง หลีกเลี่ยงค่าปรับตามกฎระเบียบ และสุดท้าย รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับฐานผู้ใช้และโปรไฟล์ผู้ใช้ทั่วไป และสิ่งที่พวกเขาสามารถทำได้เพื่อปรับปรุงบริการ

วิธีใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง

แหล่งที่มา

เก็บข้อมูล

เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุดตั้งแต่เริ่มต้น ให้รวบรวมข้อมูลให้ได้มากที่สุด หากคุณใช้เครื่องมือป้องกันการฉ้อโกงอยู่แล้ว แต่ไม่สนับสนุนการเพิ่มฟิลด์ที่กำหนดเอง คุณจะต้องดำเนินการทั้งหมดนี้ด้วยตนเอง

ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังทำธุรกิจอีคอมเมิร์ซ คุณต้องรวบรวมข้อมูล เช่น หน่วยเก็บสต็อค มูลค่าธุรกรรม และประเภทบัตรเครดิต จากนั้น คุณจะต้องใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับลูกค้า เช่น ประเภทของอุปกรณ์ที่พวกเขาใช้และข้อมูล IP

ตั้งกฎ

คุณสามารถตั้งค่ากฎเดียว (ถ้าเป็นนี้แล้วนั้น) หรือหลายพารามิเตอร์ และกระชับเงื่อนไขทริกเกอร์ได้ทุกเมื่อที่ต้องการ กฎสามารถอธิบายได้ละเอียดมาก คุณจึงเข้าใจได้อย่างชัดเจนว่าการกระทำบางอย่าง เช่น การเข้าสู่ระบบอาจกลายเป็นการฉ้อโกงได้อย่างไร

คุณสามารถและคุณควรตรวจสอบกฎเป็นครั้งคราวและปรับเกณฑ์ด้วยตนเอง ตัวอย่างเช่น คุณสามารถกรองกฎตามประเภทและความถูกต้อง และเปิดหรือปิดคำแนะนำการเรียนรู้ของเครื่อง

ฝึกฝนและทดสอบอัลกอริทึม

เพื่อให้แน่ใจว่าอัลกอริทึมมีความแม่นยำสูงสุด คุณควรฝึกและทดสอบทุก 180 วันหรือเร็วกว่านั้น

อีกวิธีหนึ่ง คุณสามารถปล่อยให้ระบบการเรียนรู้ของเครื่องฝึกตัวเองใหม่โดยอิงตามข้อมูลที่สะสมไว้ ขณะที่คุณสามารถเข้าถึงและตรวจสอบกฎเหล่านี้ได้ทุกเมื่อ สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากคุณควรจะแยกแยะกฎที่ช่วยตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงได้ในกรณีที่ผ่านมา

คุณสามารถคำนวณความแม่นยำของอัลกอริทึมได้ภายในช่วงวันที่ที่กำหนด จากนั้นจึงอาจตั้งกฎใหม่หรือปรับแต่งกฎปัจจุบันและติดตามผลลัพธ์

สรุป

ไม่ว่าคุณจะเป็นเจ้าของธุรกิจหรือผู้จัดการการฉ้อโกง คุณควรควบคุมกลยุทธ์ความเสี่ยงของคุณได้อย่างสมบูรณ์ และวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยในเรื่องทั้งหมดนี้ได้อย่างแน่นอน เมื่อเวลาผ่านไป คุณจะป้องกันและลดความพยายามในการฉ้อโกงจนแทบไม่มีเลย

ผู้แต่ง: Nina Petrov เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดเนื้อหา หลงใหลเกี่ยวกับการออกแบบกราฟิก การตลาดเนื้อหา และธุรกิจที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและสังคมยุคใหม่ เธอเริ่มต้นวันใหม่ด้วยการเลื่อนดูข้อมูลย่อยของเธอเกี่ยวกับเทรนด์ดิจิทัลใหม่ๆ ขณะจิบกาแฟพร้อมนมและน้ำตาล กระต่ายน้อยสีขาวของเธอมักจะตอบอีเมลของคุณเมื่อเธออยู่ในช่วงพักร้อน

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