Machine learning, czyli uczenie maszynowe, to poddziedzina sztucznej inteligencji, która dostarcza organizacjom użyteczne algorytmy do optymalizacji ich działalności. Chcesz wdrożyć niezawodne systemy wykrywania oszustw? Uczenie maszynowe pomoże Ci zabezpieczyć Twój biznes. Przeczytaj nasz artykuł i dowiedz się, jak zapobiegać oszustwom w Twojej firmie.
W biznesie możesz chronić swój budżet i zasoby, wdrażając najlepsze praktyki bezpieczeństwa wśród pracowników i wykorzystując zaawansowane systemy zabezpieczeń. Jeśli chcesz zapobiec oszustwom w swojej organizacji, rozważ wdrożenie technik uczenia maszynowego do wykrywania nadużyć. Zastanawiasz się, jakie rodzaje oszustw mogą być wykrywane przez nowoczesne oprogramowanie oparte na uczeniu maszynowym i dlaczego warto w nie zainwestować? Przeczytaj nasz artykuł, aby się dowiedzieć.
Wykrywanie oszustw – Uczenie Maszynowe jako fundament Twoich systemów bezpieczeństwa
Uczenie maszynowe wykorzystuje algorytmy zdolne do uczenia się na podstawie danych historycznych. W kontekście wykrywania oszustw jest często bardziej efektywne niż ludzki specjalista. Nie pomija istotnych danych i z czasem coraz lepiej rozpoznaje podejrzane zachowania lub nietypowe wzorce. Rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym mogą przetwarzać setki transakcji i roszczeń znacznie szybciej niż człowiek, działając 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. To sprawia, że są idealne dla e-commerce. Platformy e-commerce obsługują klientów w sposób ciągły, dlatego tak ważne jest wdrożenie wysokiej jakości, zautomatyzowanych systemów wykrywania oszustw, które działają bez nadzoru człowieka.
Jakie rodzaje oszustw można wykryć za pomocą uczenia maszynowego?
Organizacje na całym świecie zmagają się z różnymi rodzajami oszustw. Na szczęście, rozwiązania do wykrywania oszustw w czasie rzeczywistym, oparte na uczeniu maszynowym, uczą się na podstawie zebranych danych i z czasem stają się coraz bardziej niezawodne. Poniżej znajdziesz kilka przykładów zastosowań uczenia maszynowego w wykrywaniu oszustw:
- Wykrywanie oszustw kart kredytowych z wykorzystaniem uczenia maszynowego
Rozwój płatności cyfrowych i mobilnych stworzył nowe pole do popisu dla oszustów. Dodatkowo, ciągłe dążenie do poprawy UX (User Experience – doświadczenia użytkownika) doprowadziło do zmniejszenia liczby kroków weryfikacyjnych, które miały zwiększyć bezpieczeństwo. Długi proces płatności może być uciążliwy dla klientów, ale zapobiega oszustwom. Jak rozwiązać ten dylemat: bezpieczeństwo vs. UX? Dobrym rozwiązaniem jest zastosowanie zaawansowanej analityki, uczenia maszynowego i technik opartych na sztucznej inteligencji (AI). Oprogramowanie wykorzystujące uczenie maszynowe potrafi wykryć anomalie w strumieniach płatności. Szczegółowa analiza identyfikuje brakujące wartości w sekwencjach transakcji, a specjalne narzędzia automatycznie agregują dane z dokumentów papierowych i innych systemów, aby zapewnić wiarygodność danych i przeprowadzić weryfikację. Częstą metodą oszustwa jest utworzenie kolejnej transakcji zbliżonej do oryginalnej lub skopiowanie jej, aby obciążyć klienta dwa razy za tę samą usługę lub produkt. Systemy oparte na predefiniowanych regułach często padają ofiarą takich oszustw. Uczenie maszynowe natomiast doskonale radzi sobie z odróżnianiem błędów od prób oszustwa. Jest również wykorzystywane do analizy behawioralnej.
- Wykrywanie oszustw ubezpieczeniowych – algorytmy uczenia maszynowego
Narzędzia automatyzacji i doświadczeni pracownicy mogą spędzać wiele dni na ocenie roszczenia ubezpieczeniowego, a mimo to często dochodzi do oszustwa. Typowe fałszywe roszczenia obejmują szkody samochodowe lub majątkowe, roszczenia z tytułu bezrobocia itp. Dzięki bogatym, dokładnym zbiorom danych i dobrze dobranym modelom uczenia maszynowego można poprawić wykrywanie oszustw ubezpieczeniowych. Uczenie maszynowe umożliwia prawidłową i szybszą ocenę roszczeń. Sfałszowane roszczenia ubezpieczeniowe można skuteczniej i dokładniej oceniać za pomocą analizy semantycznej (metoda oparta na uczeniu maszynowym do analizy danych strukturalnych w formacie tabelarycznym i danych niestrukturalnych). Algorytmy uczenia maszynowego mogą przeszukiwać dokumenty sporządzone przez agentów, policję i klientów w poszukiwaniu niespójności, które mogą wystąpić podczas próby oszustwa, a które są łatwo pomijane przez systemy oparte na regułach lub przez ludzi. Dodatkowe koszty w organizacjach ubezpieczeniowych generują również duplikaty roszczeń, które można wykryć na czas dzięki odpowiednim algorytmom uczenia maszynowego.
- Wykrywanie oszustw transakcyjnych – Uczenie Maszynowe w e-commerce
Wraz z szybkim rozwojem rynku e-commerce i wdrażaniem coraz większej liczby metod płatności, oszustwa w e-commerce przybierają zwykle formę oszustw transakcyjnych. Organizacje e-commerce często mają do czynienia z kradzieżą tożsamości (podobnie jak banki i firmy pożyczkowe). W przypadkach kradzieży tożsamości cyberprzestępcy atakują konta użytkowników, modyfikują dane osobowe i próbują wyłudzić pieniądze lub towary od sprzedawcy. Stosując uczenie maszynowe, można wykryć podejrzane zachowania nietypowe dla danego użytkownika, a system powiadomi o próbie oszustwa. Kolejnym poważnym zagrożeniem dla firm są platformy e-commerce typu marketplace. Gromadzą one setki konsumentów i firm, a każdy może założyć konto i wchodzić w interakcje z platformą i innymi użytkownikami. Niektórzy oszuści mogą tworzyć fałszywe recenzje na swoim koncie, aby zwiększyć wiarygodność swojej "marki" i zwabić klientów, których później oszukują. Algorytmy uczenia maszynowego mogą być wykorzystywane do wykrywania takich praktyk.
- Oszustwa wewnętrzne (Internal Fraud)
Z badań wynika, że typowa organizacja traci ponad 5 procent rocznych przychodów z powodu oszustw popełnianych przez osoby wewnątrz organizacji. Większość przypadków jest wykrywana przypadkowo lub w wyniku audytów wewnętrznych. Najbardziej bolesne są przypadki zgłaszane przez zaniepokojonych klientów, które wskazują na możliwe oszukańcze zachowanie przedstawiciela handlowego. Średnio oszustwa wewnętrzne trwają znacznie dłużej niż oszustwa zewnętrzne. Na szczęście, dysponując odpowiednimi danymi i technikami uczenia maszynowego, firmy mogą tworzyć proaktywne systemy wykrywania oszustw, które monitorują zachowanie pracowników i oznaczają potencjalnie oszukańcze zdarzenia i wzorce. W DSStream pomogliśmy dużej firmie telekomunikacyjnej w walce z oszustwami wewnętrznymi, stosując mieszankę analizy statystycznej i sztucznej inteligencji do oceny ryzyka w całej firmie oraz wyposażając wewnętrznych śledczych w odpowiednie narzędzia do automatycznego monitorowania i przewidywania oszustw.
- Wykrywanie oszustw kredytowych za pomocą uczenia maszynowego
Jeszcze kilkanaście lat temu dostęp do cudzych dowodów osobistych, zdjęć, danych kontaktowych czy danych osobowych był bardzo utrudniony. Dziś wielu użytkowników internetu nie przestrzega podstawowych zasad bezpieczeństwa. Wysyłają zdjęcia swoich dokumentów przez media społecznościowe lub publikują je w miejscach, w których może je zobaczyć każdy. Jest to bardzo niebezpieczne zarówno dla konsumentów, jak i dla instytucji finansowych. Podobnie jest z kwestią skracania procesu płatności – firmy starają się uprościć proces weryfikacji, aby jak najszybciej rozpatrzyć wniosek klienta. To prowadzi do większej liczby oszustw. Złodzieje mogą próbować oszukać agentów na wiele sposobów. Jedną z najczęstszych technik oszustwa jest podawanie fałszywych danych osobowych, co bardzo utrudnia, a w niektórych przypadkach uniemożliwia windykację długu.
Cloud backup services – jak wybrać najlepszą opcję
