Мошенничество может проявляться во многих формах и затрагивать все отрасли, но степень вреда зависит от отрасли. В секторах, которые часто занимаются обнаружением мошенничества, используются различные методы борьбы с мошенничеством. Самое главное, что они должны сделать, — это выяснить, что является причиной мошенничества.Аналитика данных — наиболее эффективный инструмент для определения основной причины частого мошенничества на рабочем месте.

Основное преимущество использования аналитики данных для обнаружения мошенничества заключается в том, что они могут обрабатывать большие объемы данных одновременно. Данные, несомненно, помогут вам определить, какие области наиболее уязвимы для мошенничества и как эффективно с ним бороться. Аналитика данных также позволяет людям отслеживать тенденции и потенциальные проблемы гораздо быстрее, чем без помощи какого-либо технологического инструмента.

Что такое программное обеспечение для обнаружения мошенничества?

Программное обеспечение для обнаружения мошенничества отслеживает, расследует и блокирует мошеннические действия на вашем веб-сайте. Он обычно используется для защиты мошеннических транзакций с использованием украденной информации о кредитной карте. Компании также могут использовать программное обеспечение и инструменты для обнаружения мошенничества для проверки идентификаторов пользователей во время регистрации и входа в систему.

Что делает такое программное обеспечение?

Программное обеспечение для обнаружения мошенничества отслеживает транзакции и присваивает каждой из них рейтинг риска. Сделки с атрибутами, не отклоняющимися от нормы, могут быть обработаны. Даже если одна деталь транзакции указывает на подозрительную активность, система автоматически приостанавливает или отклоняет ее и уведомляет пользователя. Для достижения большей эффективности многие из этих систем используют как правила, так и методы машинного обучения.

Методы достижения более высокой эффективности

  • Автоматическая проверка и проверка транзакций в режиме реального времени. Входящие данные постоянно контролируются решениями по обнаружению мошенничества с возможностями машинного обучения. Обработка данных в режиме реального времени также избавляет сотрудников от необходимости вручную просматривать большинство заказов.
  • Глубокое знание поведения пользователей. Эти инструменты, в отличие от систем, основанных на правилах, обнаруживают неявные корреляции между поведением пользователя и вероятностью мошенничества и злоупотреблений. Системы на основе машинного обучения могут учиться на потоковых данных и адаптироваться к возникающим моделям мошенничества, тогда как системы на основе правил требуют спецификации новых сценариев мошенничества аналитиками.
  • Сокращение ложных срабатываний. Проблема ложных срабатываний — отклоненных законных транзакций — актуальна даже для программного обеспечения для машинного обучения. Ключом к точному обнаружению мошенничества является проверка каждой транзакции в целом, а не только местоположение и сумма транзакции.
  • Отслеживание и отчетность операций в режиме реального времени. Панели мониторинга также включены в программное обеспечение для обнаружения мошенничества, что позволяет клиентам отслеживать ключевые показатели эффективности в режиме реального времени. Возможности отчетности обычно включают ежедневные, еженедельные или ежемесячные отчеты о подозрительных транзакциях или общем объеме транзакций. Визуализация моделей мошенничества может использоваться следственными группами для лучшего понимания связи между поведением пользователей и попытками мошенничества.

Ключевые области, в которых наука о данных используется для обнаружения мошенничества:

Аналитика данных для обнаружения мошенничества в сфере налогообложения. Заполнение налоговых деклараций может вызывать стресс у многих людей. Некоторые обеспокоены математическими ошибками, в то время как другие обеспокоены подачей незаконных деклараций. И то, и другое может привести к проверке. Нельзя отрицать, что мошеннические возвраты увеличивают нагрузку как на правительство, так и на честных налогоплательщиков. Служба внутренних доходов (IRS) США использовала аналитику данных для борьбы с этим видом мошенничества. Аналитика данных использует предиктивный анализ для оценки надежности отдельных налоговых деклараций.

  • Аналитика данных помогает обнаруживать мошенничество в фармацевтической отрасли.Медицинский сектор является одним из самых важных для всех людей. Мошенничество происходит, когда фармацевтическая компания взимает непомерную цену за лекарства. В большинстве случаев эти виды мошенничества распространяются и на правительство. Это происходит, когда пациент является участником Medicare. Анализ данных может помочь, изучив сроки утверждения аналогичных непатентованных лекарств и сравнив их с лекарством, ожидающим одобрения. Это также помогает в обнаружении мошенничества с пополнением запасов в аптеках путем изучения собранных данных.
  • Помогает в обнаружении и устранении банковского мошенничества. Финансовые учреждения, такие как банки, полагаются на аналитику данных для обнаружения и устранения мошенничества. Аналитика данных фиксирует все коммуникации между банком и клиентом. Это упрощает обнаружение мошенничества и пресечение его до того, как оно нанесет ущерб репутации бренда. Банк постоянно использует аналитику данных для записи всех разговоров и событий, которые происходят в банке на регулярной основе. Хорошо обученные аналитики данных ищут проблемы 24 часа в сутки, семь дней в неделю, что делает их идеальным инструментом для обнаружения любой незаконной деятельности, происходящей во всех часовых поясах, и быстрого реагирования на правонарушения, тем самым в некоторой степени снижая мошенничество.
  • Обнаружение кибермошенничества. Несмотря на использование различных методов и инструментов, мошенники оставляют следы данных о поведении и транзакциях, которые помогают в обнаружении кибермошенничества. Эти модели собирают информацию из записей данных, таких как электронные письма, взаимодействия в социальных сетях, заметки колл-центра или отчеты агентов. Это помогает отслеживать смену моделей, чтобы обнаруживать новые мошенничества по мере их появления.
  • Обнаружение финансового мошенничества. Финансовое мошенничество существует с момента появления цифровых технологий. Финансовые учреждения и банки использовали различные методы для предотвращения мошеннических атак и борьбы с ними, но масштабы и характер финансового мошенничества продолжают развиваться. С помощью таких методов, как поведенческий анализ и обнаружение в реальном времени, аналитика данных позволяет обнаруживать и предотвращать мошенничество. Аналитика в реальном времени позволяет финансовым учреждениям лучше понимать подозрительную деятельность, выявлять закономерности и выявлять необычные транзакции, большинство из которых, несомненно, помогают предотвратить мошенничество до того, как оно произойдет.

Заключение

Наука о данных — это метод сбора и хранения огромных объемов данных. Эти сохраненные данные помогают в обнаружении мошенничества во всех областях. Таким образом, чтобы стать частью одного из них, мы в Tutort Academy предоставляем путь к обучению и стать специалистом по данным для ведущих организаций.