利用數據科學和機器學習的潛力進行欺詐檢測

已發表: 2022-09-29

全球企業因欺詐損失平均高達 10% 的年收入或 3.7 萬億美元。另一方面，欺詐很難被發現，組織僅在 17% 的財務審計中設法找出誰進行了欺詐。在大多數情況下，欺詐是由員工、經理和客戶進行的，但也有一些情況下，進行欺詐的人是企業主。

這就是為什麼公司開始探索保護資產的新方法，並將數據科學和機器學習作為我們這個時代最強大的技術武器。今天，我們將討論這些技術如何幫助檢測欺詐、機器學習的好處以及如何實際使用它來防止欺詐。

機器學習如何幫助欺詐檢測？

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為了檢測欺詐，您應該首先訓練機器學習引擎。這包括使用歷史數據和創建人工智能將用來檢測潛在標誌的規則。例如，您可以訓練它來檢測和阻止欺詐交易或可疑登錄。但是，您還應該創建非欺詐規則以確保更高的精度和準確性。

請注意，機器學習和 AI 之間存在差異。人工智能是一個更廣泛的概念，而機器學習是它的子類別，深度學習是機器學習的一個子集。機器學習，顧名思義，使機器能夠從數據中學習。

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與人類不同，機器可以在幾毫秒內處理大型數據集並識別不常見的行為和模式。人工智能和機器學習可以真正加快任何過程的速度，並有助於加速深刻的發現。

由於上述原因，人工代理不再需要手動查看數據。機器將完成所有艱苦的工作，此外，它們可以 24/7 全天候運行而無需休息。

企業現在不必在擴展時增加風險管理成本，因為機器學習系統可以取代多名員工並處理幾乎任何數量的數據，即使在最繁忙的時期也是如此。

算法運行的時間越長，它就越準確。機器學習引擎可以處理大數據資產，找到相似的模式，並且很容易訓練，而人類則需要幾個月的時間來識別可疑行為或在不同類型的欺詐行為中找到相似之處。更重要的是，根據研究，機器學習算法在檢測和預防欺詐方面的成功率高達 96%。

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據預測，到 2024 年，無數的電子商務網站和在線商店將因欺詐損失高達 500 億美元。這就是為什麼一些流行的電子商務品牌已經開始使用機器學習來保護有價值的數據，找出欺詐者最針對哪些產品，哪張卡阻止付款，並了解系統為何將某些交易標記為欺詐。

投注和賭博平台以及 iGaming 公司通常會向新用戶提供有吸引力的獎勵和註冊獎金。為了獲得盡可能多的獎金，一些用戶創建多個帳戶以獲取多個獎金。

用戶試圖設置多個帳戶、欺騙玩家、使用撲克機器人或偽造他們帶來的附屬用戶數量。所有這些都可以通過分析數據和可疑行為的機器學習系統輕鬆檢測到。這就是為什麼許多在線遊戲公司使用數據科學和機器學習來確保他們的用戶是真實的。

元界公司和科技巨頭也在擁抱人工智能和機器學習。知道很多人都在尋找在 Metaverse 中賺錢的方法，在無法真正分辨誰是誰的虛擬世界中防止欺詐也非常重要。

銀行、保險提供商和金融科技公司等金融機構需要確保他們不與詐騙者打交道，但他們還必須在市場上保持競爭力。數據科學和機器學習可以幫助識別欺詐性資料，避免監管罰款，並最終獲得有關其用戶群和典型用戶資料以及他們可以做些什麼來改善服務的寶貴見解。

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要從一開始就獲得最準確的結果，請盡可能多地收集數據。如果您已經在使用欺詐預防工具，但它不支持添加自定義字段，則您必須手動完成所有這些操作。

例如，如果您經營電子商務業務，您需要收集諸如庫存單位、交易價值和信用卡類型等數據。然後，您需要與客戶相關的數據，例如他們使用的設備類型和 IP 數據。

您可以設置單個（if-this-then-that）或多參數規則，並在需要時收緊觸發條件。規則可以是超級描述性的，以便您可以清楚地了解某些操作（例如登錄）如何最終成為欺詐。

您可以並且應該不時查看規則並手動調整閾值。例如，您可以按類型和準確性過濾規則，並啟用或禁用機器學習建議。

為確保算法達到最大準確度，您應該每 180 天甚至更快地對其進行訓練和測試。

或者，您可以讓機器學習系統根據積累的數據重新訓練自己，同時您可以隨時訪問和查看這些規則。這可能非常重要，因為您應該能夠挑選出在過去案例中有助於檢測和預防欺詐的規則。

您可以在特定日期範圍內計算算法的準確性，然後設置新規則或調整當前規則並監控結果。

無論您是企業主還是欺詐經理，您都應該完全控制自己的風險策略，而數據科學和機器學習絕對可以幫助您解決這一切。隨著時間的推移，您將防止欺詐嘗試並將其減少到幾乎沒有。

作者： Nina Petrov 是一位內容營銷專家，對平面設計、內容營銷以及新一代綠色和社會企業充滿熱情。 她一邊啜著一杯加牛奶和糖的咖啡，一邊翻閱新的數字趨勢摘要。她的白色小兔子往往會在度假時回复您的電子郵件。

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