В прошлом борьба с мошенничеством велась наобум. Он полагался на аудиторов для выявления моделей поведения, которые просто не совсем подходили. Часто они обнаруживали проблемы только через несколько месяцев после события. А затем организациям пришлось возвращать украденные средства в судебном порядке.
Однако в мире, где транзакции происходят менее чем за секунду, это уже неприемлемо. Мы должны иметь возможность обнаруживать мошенничество немедленно, если не до того, как оно произойдет. Клиенты хотят безопасных и защищенных данных, которые не уязвимы для кражи личных данных через системы компании. Но они по-прежнему хотят иметь возможность платить онлайн и за считанные секунды. Ставки высоки, но, к счастью, новые инструменты и методы анализа мошенничества позволяют компаниям оставаться впереди мошенников.
Машины гораздо лучше людей справляются с обработкой больших наборов данных. Они могут анализировать большое количество транзакций и распознавать тысячи моделей мошенничества вместо нескольких, зафиксированных путем создания правил. С другой стороны, мошенники научились находить лазейки. Какие бы правила вы ни установили, вполне вероятно, что они смогут их опередить. Но что, если бы ваша система могла думать сама, хотя бы в некоторой степени?
Новые подходы к предотвращению мошенничества сочетают системы на основе правил с машинным обучением и искусственным интеллектом. системы обнаружения мошенничества. Эти гибридные системы способны обнаруживать и распознавать тысячи моделей мошенничества и учиться на данных. Автоматизированные аналитические системы обнаружения мошенничества могут выявлять новые модели мошенничества и выявлять организованную преступность более последовательно, эффективно и быстро. Это делает их выгодным вложением для бизнеса в самых разных секторах, включая государственный сектор, страхование, банковское дело и даже здравоохранение или телекоммуникации.
Как же вы можете использовать аналитику в качестве инструмента в борьбе с мошенничеством?
Первый шаг — определить, какие опции вам нужны. Вероятно, лучший способ сделать это — провести серию семинаров в масштабах всей компании с экспертами по аналитике мошенничества, чтобы определить, какая аналитика вам нужна, какие данные включить и какие методы использовать, а также о каких результатах сообщить. Они также могут определить идеальное сочетание подходов на основе правил и искусственного интеллекта/машинного обучения для максимально раннего обнаружения мошенничества.
Компаниям, стремящимся к расширенной аналитике для обнаружения мошенничества, необходимо будет принять ряд решений. Им потребуется оптимизировать настройку пороговых значений существующих сценариев, исследовать большие данные, разрабатывать и интерпретировать модели машинного обучения для выявления мошенничества, находить релевантную информацию в текстовых данных, а также расставлять приоритеты и автоматически направлять оповещения. Также могут потребоваться отраслевые решения, такие как автоматизация анализа ущерба посредством распознавания изображений в страховом секторе. Автоматизируя эти области, компании могут значительно сократить человеческие усилия, сократив расходы, а также улучшить обнаружение и предотвращение мошенничества.
Компании, которые уже используют аналитический подход для предотвращения мошенничества, сообщили о нескольких важных преимуществах. Во-первых, качество направлений для дальнейшего исследования лучше. Следователи также имеют гораздо более четкое представление о том, почему было сделано направление, что повышает эффективность расследования. Аналитика также улучшает расследование эффективность за счет уменьшения количества как ложных срабатываний (т. е. предупреждений, которые не являются мошенничеством), так и ложноотрицательных (неспособность обнаружить фактическое мошенничество). Это повышает качество обслуживания клиентов и снижает риск для компании.
Аналитика позволяет выявлять сложное или организованное мошенничество, которое пропустили бы системы, основанные на правилах. Компании могут группировать клиентов и аккаунты со схожим поведением, а затем устанавливать пороговые значения риска, подходящие для каждого сценария.
Есть также несколько отраслевых преимуществ. Например, страховые компании могут быстрее выявлять мошеннические требования, чтобы предотвратить неправомерные выплаты. Расследование претензий, вероятно, будет более последовательным, поскольку претензии оцениваются с помощью технологий, алгоритмов и аналитики, а не людьми. Наконец, становится возможным сократить процесс рассмотрения претензий за счет автоматизированного анализа повреждений. Неудивительно, что организации из самых разных секторов делают аналитику основным элементом своей стратегии по борьбе с мошенничеством. .
