Dolandırıcılık Tespiti için Veri Bilimi ve Makine Öğreniminin Potansiyelini Kullanma

Dünya çapındaki işletmeler, dolandırıcılık nedeniyle yıllık gelirlerinin %10'unu veya ortalama 3,7 trilyon ABD dolarını kaybeder. Öte yandan, suistimalleri tespit etmek zordur ve kuruluşlar, mali denetimlerin yalnızca %17'sinde suistimali kimin yaptığını bulmayı başarmıştır. Çoğu durumda, suistimaller çalışanlar, yöneticiler ve müşteriler tarafından yapılır, ancak suistimal yapacak kişinin bir işletme sahibi olduğu durumlar da vardır.

Bu nedenle şirketler varlıklarını korumanın yeni yollarını keşfetmeye başladılar ve çağımızın en güçlü teknoloji silahları olarak veri bilimi ve makine öğrenimine yöneldiler. Bugün, bu teknolojilerin dolandırıcılık tespitine nasıl yardımcı olduğunu, makine öğreniminin faydalarını ve dolandırıcılığı önlemek için gerçekten nasıl kullanılacağını konuşuyoruz.

Makine Öğrenimi Dolandırıcılık Tespitine Nasıl Yardımcı Olur?

Kaynak

Dolandırıcılığı tespit etmek için önce makine öğrenme motorunu eğitmelisiniz. Bu, geçmiş verileri kullanmayı ve yapay zekanın potansiyel bayrakları tespit etmek için kullanacağı kurallar oluşturmayı içerir. Örneğin, hileli işlemleri veya şüpheli girişleri tespit etmek ve engellemek için onu eğitebilirsiniz. Ancak, daha yüksek kesinlik ve doğruluk sağlamak için dolandırıcılık dışı kurallar da oluşturmalısınız.

Makine öğrenimi ile yapay zeka arasında bir fark olduğunu unutmayın. Yapay zeka daha geniş bir kavramdır, makine öğrenimi ise alt kategorisidir ve derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesidir. Makine öğrenimi, adından da anlaşılacağı gibi, makinelerin verilerden öğrenmesini mümkün kılar.

Dolandırıcılık Tespiti için Makine Öğreniminin 3 Faydası

Kaynak

Hızlı algılama

İnsanlardan farklı olarak, makineler büyük veri kümelerini işleyebilir ve olağandışı davranışları ve kalıpları milisaniyeler içinde tanımlayabilir. Yapay zeka ve makine öğrenimi, herhangi bir süreci gerçekten hızlandırabilir ve derin keşifleri hızlandırmaya yardımcı olabilir .

Daha az manuel çalışma ve daha az maliyet

Yukarıda belirtilen nedenlerden dolayı, artık insan aracıların verileri manuel olarak incelemesine gerek yoktur. Makineler tüm zor işi yapacak, ayrıca ara vermeye gerek kalmadan 7/24 çalışabilirler.

Makine öğrenimi sistemleri birden fazla çalışanın yerini alabildiğinden ve en yoğun dönemlerde bile kelimenin tam anlamıyla herhangi bir veri hacmini işleyebildiğinden , işletmeler artık ölçeklendirme yaparken risk yönetimi maliyetlerini artırmak zorunda değil .

Daha İyi Tahminler

Algoritma ne kadar uzun çalışırsa, o kadar doğru olur. Makine öğrenimi motorları, büyük veri varlıklarını işleyebilir, benzer kalıpları bulabilir ve kolayca eğitilebilir; bu, şüpheli davranışları belirlemek veya farklı türde hileli davranışlarda benzerlikler bulmak için aylara ihtiyaç duyan insanlarda durum böyle değildir. Üstelik yapılan araştırmalara göre makine öğrenmesi algoritmaları dolandırıcılığı tespit etme ve önleme konusunda %96 başarı oranına sahip.

Hangi Sektörler Dolandırıcılık Tespiti için Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Kullanıyor?

Kaynak

e-Ticaret İşletmeleri

2024 yılına kadar sayısız e-ticaret web sitesinin ve çevrimiçi mağazanın dolandırıcılık nedeniyle 50 milyar dolara kadar kaybedeceği tahmin ediliyor. Bu nedenle bazı popüler e-ticaret markaları değerli verileri korumak , dolandırıcıların en çok hangi ürünleri, hangi kartı hedeflediğini öğrenmek için makine öğrenimini kullanmaya başladı. bloke etmek ve sistemin neden bazı işlemleri hileli olarak işaretlediğini anlamak için.

Çevrimiçi Oyun ve Kumar

Bahis ve kumar platformlarının yanı sıra iGaming şirketleri genellikle yeni kullanıcılara çekici ödüller ve kayıt bonusları sunar. Mümkün olduğu kadar çok bonus almak isteyen bazı kullanıcılar, birden fazla bonus talep etmek için birden fazla hesap oluşturur.

Kullanıcılar birden fazla hesap kurmaya, oyuncuları aldatmaya, poker botları kullanmaya veya getirdikleri bağlı kuruluş kullanıcılarını taklit etmeye çalışıyor. Tüm bunlar, verileri ve şüpheli davranışları analiz eden makine öğrenimi sistemleri tarafından kolayca tespit edilebilir. Bu nedenle çok sayıda çevrimiçi oyun şirketi, kullanıcılarının gerçek olduğundan emin olmak için veri bilimi ve makine öğrenimini kullanır.

Metaverse şirketleri ve teknoloji devleri de yapay zeka ve makine öğrenimini benimsiyor. Birçok insanın Metaverse'de para kazanmanın yollarını aradığını bilerek, kimin kim olduğunu gerçekten söyleyemediğiniz sanal bir dünyada sahtekarlığı önlemek de son derece önemlidir.

Finansal Kurumlar

Bankalar, sigorta sağlayıcıları ve fintech şirketleri gibi finans kuruluşlarının, dolandırıcılarla uğraşmadıklarından emin olmaları ve aynı zamanda piyasada rekabetçi kalmaları gerekir. Veri bilimi ve makine öğrenimi, hileli profillerin belirlenmesine, yasal cezalardan kaçınılmasına ve son olarak, kullanıcı tabanları ve tipik kullanıcı profilleri ve hizmetlerini iyileştirmek için neler yapabilecekleri hakkında değerli bilgiler edinilmesine yardımcı olabilir.

Sahtekarlığı Tespit Etmek ve Önlemek için Makine Öğrenimi Nasıl Kullanılır?

Kaynak

Veri topla

En baştan en doğru sonuçları almak için toplayabildiğiniz kadar veri toplayın. Halihazırda bir dolandırıcılık önleme aracı kullanıyorsanız ancak bu araç özel alanların eklenmesini desteklemiyorsa, tüm bunları manuel olarak yapmanız gerekir.

Örneğin, bir e-ticaret işletmesi yürütüyorsanız, stok tutma birimi, işlem değeri ve kredi kartı türü gibi verileri toplamanız gerekir. Ardından, kullandıkları cihaz türü ve IP verileri gibi müşteriyle ilgili verilere ihtiyacınız olacak.

Kural koymak

Tek (eğer buysa) veya çok parametreli kurallar belirleyebilir ve gerektiğinde tetikleme koşullarını sıkılaştırabilirsiniz. Kurallar çok açıklayıcı olabilir, böylece oturum açma gibi belirli eylemlerin nasıl dolandırıcılıkla sonuçlanabileceğini açıkça anlayabilirsiniz.

Zaman zaman kuralları gözden geçirebilir ve eşikleri manuel olarak ayarlayabilirsiniz. Örneğin, kuralları türe ve doğruluğa göre filtreleyebilir ve makine öğrenimi önerilerini etkinleştirebilir veya devre dışı bırakabilirsiniz.

Algoritmayı Eğitin ve Test Edin

Algoritmanın maksimum doğruluğa ulaşmasını sağlamak için, onu her 180 günde bir veya daha kısa sürede eğitmeli ve test etmelisiniz.

Alternatif olarak, bu kurallara istediğiniz zaman erişebilir ve bunları gözden geçirebilirken, makine öğrenimi sisteminin toplanan verilere göre kendini yeniden eğitmesine izin verebilirsiniz. Bu son derece önemli olabilir, çünkü geçmişteki vakalarda dolandırıcılığın tespit edilmesine ve önlenmesine yardımcı olan kuralları seçebilmeniz gerekir.

Algoritmanın doğruluğunu belirli bir tarih aralığında hesaplayabilir ve ardından yeni kurallar belirleyebilir veya mevcut olanları düzenleyebilir ve sonuçları izleyebilirsiniz.

Özet

İster işletme sahibi ister dolandırıcılık yöneticisi olun, risk stratejiniz üzerinde tam kontrol sahibi olmalısınız ve veri bilimi ve makine öğrenimi tüm bunlara kesinlikle yardımcı olabilir. Zamanla, dolandırıcılık girişimlerini önleyecek ve neredeyse sıfıra indireceksiniz.

Yazar: Nina Petrov, grafik tasarım, içerik pazarlama ve yeni nesil yeşil ve sosyal işletmeler konusunda tutkulu bir içerik pazarlama uzmanıdır. Sütlü ve şekerli kahvesini yudumlarken güne yeni dijital trendler hakkında özetini okuyarak başlıyor. Beyaz tavşanı tatildeyken e-postalarınıza cevap verme eğilimindedir.

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