利用数据科学和机器学习的潜力进行欺诈检测

已发表: 2022-09-29

全球企业因欺诈损失平均高达 10% 的年收入或 3.7 万亿美元。另一方面，欺诈很难被发现，组织仅在 17% 的财务审计中设法找出谁进行了欺诈。在大多数情况下，欺诈是由员工、经理和客户进行的，但也有一些情况下，进行欺诈的人是企业主。

这就是为什么公司开始探索保护资产的新方法，并将数据科学和机器学习作为我们这个时代最强大的技术武器。今天，我们将讨论这些技术如何帮助检测欺诈、机器学习的好处以及如何实际使用它来防止欺诈。

机器学习如何帮助欺诈检测？

资源

为了检测欺诈，您应该首先训练机器学习引擎。这包括使用历史数据和创建人工智能将用来检测潜在标志的规则。例如，您可以训练它来检测和阻止欺诈交易或可疑登录。但是，您还应该创建非欺诈规则以确保更高的精度和准确性。

请注意，机器学习和 AI 之间存在差异。人工智能是一个更广泛的概念，而机器学习是它的子类别，深度学习是机器学习的一个子集。机器学习，顾名思义，使机器能够从数据中学习。

unnamed 2 4

资源

与人类不同，机器可以在几毫秒内处理大型数据集并识别不常见的行为和模式。人工智能和机器学习可以真正加快任何过程的速度，并有助于加速深刻的发现。

由于上述原因，人工代理不再需要手动查看数据。机器将完成所有艰苦的工作，此外，它们可以 24/7 全天候运行而无需休息。

企业现在不必在扩展时增加风险管理成本，因为机器学习系统可以取代多名员工并处理几乎任何数量的数据，即使在最繁忙的时期也是如此。

算法运行的时间越长，它就越准确。机器学习引擎可以处理大数据资产，找到相似的模式，并且很容易训练，而人类则需要几个月的时间来识别可疑行为或在不同类型的欺诈行为中找到相似之处。更重要的是，根据研究，机器学习算法在检测和预防欺诈方面的成功率高达 96%。

unnamed 3 5

资源

据预测，到 2024 年，无数的电子商务网站和在线商店将因欺诈损失高达 500 亿美元。这就是为什么一些流行的电子商务品牌已经开始使用机器学习来保护有价值的数据，找出欺诈者最针对哪些产品，哪张卡阻止付款，并了解系统为何将某些交易标记为欺诈。

投注和赌博平台以及 iGaming 公司通常会向新用户提供有吸引力的奖励和注册奖金。为了获得尽可能多的奖金，一些用户创建多个帐户以获取多个奖金。

用户试图设置多个帐户、欺骗玩家、使用扑克机器人或伪造他们带来的附属用户数量。所有这些都可以通过分析数据和可疑行为的机器学习系统轻松检测到。这就是为什么许多在线游戏公司使用数据科学和机器学习来确保他们的用户是真实的。

元界公司和科技巨头也在拥抱人工智能和机器学习。知道很多人都在寻找在 Metaverse 中赚钱的方法，在无法真正分辨谁是谁的虚拟世界中防止欺诈也非常重要。

银行、保险提供商和金融科技公司等金融机构需要确保他们不与诈骗者打交道，但他们还必须在市场上保持竞争力。数据科学和机器学习可以帮助识别欺诈性资料，避免监管罚款，并最终获得有关其用户群和典型用户资料以及他们可以做些什么来改善服务的宝贵见解。

unnamed 4 2

资源

要从一开始就获得最准确的结果，请尽可能多地收集数据。如果您已经在使用欺诈预防工具，但它不支持添加自定义字段，则您必须手动完成所有这些操作。

例如，如果您经营电子商务业务，您需要收集诸如库存单位、交易价值和信用卡类型等数据。然后，您需要与客户相关的数据，例如他们使用的设备类型和 IP 数据。

您可以设置单个（if-this-then-that）或多参数规则，并在需要时收紧触发条件。规则可以是超级描述性的，以便您可以清楚地了解某些操作（例如登录）如何最终成为欺诈。

您可以并且应该不时查看规则并手动调整阈值。例如，您可以按类型和准确性过滤规则，并启用或禁用机器学习建议。

为确保算法达到最大准确度，您应该每 180 天甚至更快地对其进行训练和测试。

或者，您可以让机器学习系统根据积累的数据重新训练自己，同时您可以随时访问和查看这些规则。这可能非常重要，因为您应该能够挑选出在过去案例中有助于检测和预防欺诈的规则。

您可以在特定日期范围内计算算法的准确性，然后设置新规则或调整当前规则并监控结果。

无论您是企业主还是欺诈经理，您都应该完全控制自己的风险策略，而数据科学和机器学习绝对可以帮助您解决这一切。随着时间的推移，您将防止欺诈尝试并将其减少到几乎没有。

作者： Nina Petrov 是一位内容营销专家，对平面设计、内容营销以及新一代绿色和社会企业充满热情。 她一边啜着一杯加牛奶和糖的咖啡，一边翻阅新的数字趋势摘要。她的白色小兔子往往会在度假时回复您的电子邮件。

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

unnamed 12