Machine Learning ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der Unternehmen nützliche Algorithmen zur Verfügung stellt, um ihre Abläufe zu optimieren. Möchten Sie eine zuverlässige Betrugserkennung implementieren? Machine Learning kann Ihnen helfen, Ihr Unternehmen zu sichern. Lesen Sie unseren Artikel und erfahren Sie, wie Sie Betrug in Ihrem Unternehmen verhindern können.
Im Geschäftsleben können Sie Ihr Budget und andere Ressourcen schützen, indem Sie bewährte Sicherheitspraktiken für Ihre Mitarbeiter einführen und auf fortschrittliche Sicherheitssysteme setzen. Wenn Sie Betrug in Ihrem Unternehmen verhindern oder sogar eliminieren möchten, sollten Sie die Implementierung von Machine-Learning-Techniken zur Betrugserkennung in Betracht ziehen. Fragen Sie sich, welche Arten von Betrug durch moderne, ML-basierte Software erkannt werden können und warum sich eine solche Investition lohnt? Lesen Sie unseren Artikel, um mehr zu erfahren.
Betrugserkennung – Machine Learning als Basis für Ihre Sicherheitssysteme
Machine Learning nutzt Algorithmen, die in der Lage sind, aus historischen Daten zu lernen. Bei der Betrugserkennung ist es oft effektiver als ein menschlicher Spezialist. Es übersieht keine relevanten Daten und wird mit der Zeit immer besser darin, verdächtige Verhaltensweisen oder atypische Muster zu erkennen. ML-basierte Lösungen können Hunderte von Transaktionen und Schadensfällen deutlich schneller verarbeiten als ein Mensch und das rund um die Uhr. Das macht sie ideal für den Einsatz im E-Commerce. E-Commerce-Plattformen bedienen ihre Kunden kontinuierlich, daher ist es wichtig, hochwertige, automatisierte Betrugserkennungssysteme zu implementieren, die ohne menschliche Überwachung funktionieren.
Welche Arten von Betrug können mit ML erkannt werden?
Organisationen auf der ganzen Welt sind mit verschiedenen Arten von Betrug konfrontiert. Glücklicherweise können Real-Time Fraud Detection Machine Learning-Lösungen aus den gesammelten Daten lernen und werden so mit der Zeit immer zuverlässiger. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Betrugserkennung, die mit einem ML-basierten System durchgeführt werden können:
- Kreditkartenbetrugserkennung mit Machine Learning
Die Entwicklung von Digital und Mobile Payments hat ein neues Feld für betrügerische Aktivitäten geschaffen. Zudem haben ständige Bemühungen zur Verbesserung der UX dazu geführt, dass Banken die Anzahl der Verifizierungsschritte reduziert haben, die zur Erhöhung der Sicherheit eingeführt worden waren. Ein langer Zahlungsprozess kann für einige Kunden zwar ärgerlich sein, verhindert aber Betrug. Wie löst man dieses Dilemma zwischen Security und UX? Eine gute Lösung besteht darin, Advanced Analytics, Machine Learning und KI-basierte Techniken in Ihren Systemen einzusetzen. ML-Software ist in der Lage, Anomalien in Zahlungsströmen aufzudecken. Detaillierte Analysen können fehlende Werte in Transaktionssequenzen identifizieren, und spezielle Tools können verwendet werden, um Daten aus Papierdokumenten und anderen Systemen automatisch zu aggregieren, um die Datenglaubwürdigkeit sicherzustellen und Verifizierungen durchzuführen. Eine gängige Betrugsmethode ist das Erstellen einer weiteren Transaktion in der Nähe der ursprünglichen oder das Kopieren dieser, um einem Kunden eine Dienstleistung oder ein Produkt zweimal in Rechnung zu stellen. Systeme, die auf vordefinierten Regeln basieren, fallen oft auf solche Täuschungen herein. Machine Learning hingegen zeichnet sich dadurch aus, Fehler von Betrugsversuchen zu unterscheiden; ML wird auch für die Verhaltensanalyse eingesetzt.
- Versicherungsbetrugserkennung – Machine Learning Algorithmen
Automation Tools und erfahrene Mitarbeiter können viele Tage mit der Bewertung eines Versicherungsanspruchs verbringen und dennoch in vielen Fällen Betrug erleben. Häufig gefälschte Ansprüche umfassen Auto- oder andere Sachschäden, Arbeitslosengeldanträge usw. Mit umfangreichen, genauen Datensätzen und gut ausgewählten ML-Modellen können Sie die Erkennung von Versicherungsbetrug verbessern. Machine Learning ermöglicht es Ihnen, Ansprüche korrekt und in kürzerer Zeit zu bewerten. Gefälschte Versicherungsansprüche können effektiver und genauer mit semantischer Analyse bewertet werden (einer ML-basierten Methode zur Analyse von strukturierten Daten im Tabellenformat und unstrukturierten Daten). Machine-Learning-Algorithmen können Dokumente von Agenten, Polizei und Kunden durchsuchen und nach Inkonsistenzen suchen, die bei einem Betrugsversuch auftreten können und die von menschlichen oder regelbasierten Systemen leicht übersehen werden. Zusätzliche Kosten in Versicherungsorganisationen entstehen auch durch doppelte Ansprüche, die mit den richtigen ML-Algorithmen rechtzeitig erkannt werden können.
- Transaktionsbetrugserkennung – Machine Learning im E-Commerce
Da der E-Commerce-Markt sehr schnell wächst und Online-Shops immer mehr Zahlungsmethoden einführen, nimmt E-Commerce-Betrug in der Regel die Form von Transaktionsbetrug an. E-Commerce-Organisationen haben viel mit Identitätsdiebstahl zu tun (ebenso wie Banken und Kreditunternehmen). Bei Identitätsdiebstahl greifen Cyberkriminelle auf Benutzerkonten zu. Dann ändern sie persönliche Daten und versuchen, Geld oder Waren vom Einzelhändler zu erhalten. Wenn Sie Machine Learning verwenden, können Sie verdächtige Verhaltensweisen erkennen, die für diesen bestimmten Benutzer untypisch sind, und das System benachrichtigt Sie über den Betrugsversuch. Ein weiteres ernstes Risiko für Unternehmen besteht im Zusammenhang mit einer bestimmten Art von E-Commerce-Plattformen – Marktplätzen. Sie versammeln Hunderte von Konsumenten und Unternehmen, und jeder kann ein Konto erstellen und mit der Plattform und anderen Benutzern interagieren. Einige Betrüger können gefälschte Bewertungen auf ihrem Konto erstellen, um ihre "Marken" glaubwürdiger zu machen und Kunden zu ködern, um sie später zu betrügen. Machine-Learning-Algorithmen können eingesetzt werden, um solche Praktiken aufzudecken.
- Interner Betrug (Internal Fraud)
Untersuchungen zufolge verliert ein typisches Unternehmen über 5 Prozent seines Jahresumsatzes durch Betrug, der von Personen innerhalb des Unternehmens begangen wird. Die Mehrzahl der Fälle wird zufällig oder durch interne Audits aufgedeckt. Die schmerzhaftesten Fälle sind diejenigen, die von besorgten Kunden aufgedeckt werden und auf ein mögliches betrügerisches Verhalten des Sales Representative hindeuten. Im Durchschnitt hat interner Betrug eine viel längere Lebensdauer als externer Betrug. Glücklicherweise können Unternehmen mit den richtigen Daten und geeigneten ML-Techniken nun ein proaktives Betrugserkennungssystem erstellen, das das Verhalten von Mitarbeitern überwacht und potenziell betrügerische Ereignisse und Muster aufdeckt. Bei DSStream haben wir einem großen Telco-Unternehmen geholfen, internen Betrug zu bekämpfen, indem wir eine Mischung aus statistischer Analyse und KI verwendet haben, um das Risiko im gesamten Unternehmen zu bewerten und interne Ermittler mit geeigneten Tools für die automatische Betrugsüberwachung und -vorhersage auszustatten.
- Kreditbetrugserkennung mit ML
Vor ein oder zwei Jahrzehnten war es sehr schwierig, Zugang zu den Ausweisen, Fotos, Kontaktinformationen oder persönlichen Daten anderer Personen zu erhalten.
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