Was es ist und warum es wichtig ist
Die Technologie zur Betrugsprävention hat dank Fortschritten bei der Rechengeschwindigkeit (Hochleistungsanalyse), dem maschinellen Lernen und anderen Formen der künstlichen Intelligenz (KI) enorme Fortschritte gemacht. Betrug berührt jeden Bereich unseres Lebens; er verteuert die Preise für Waren und Dienstleistungen, verschwendet Steuergelder, entzieht der Innovation Ressourcen und kostet sogar Menschenleben.
Betrug kann Verschwendung und Missbrauch, unzulässige Zahlungen, Geldwäsche, Terrorismusfinanzierung, öffentliche Sicherheit und Cybersicherheit umfassen. In der Vergangenheit mussten Unternehmen einen fragmentierten Ansatz zur Betrugsprävention verfolgen, indem sie mithilfe von Geschäftsregeln und rudimentären Analysen nach Anomalien suchten, um aus separaten Datensätzen Warnmeldungen zu erstellen.
Daten konnten nicht durch Automatisierung miteinander abgeglichen werden, und Ermittler konnten Transaktionen und Straftaten nicht manuell in Echtzeit überwachen, sondern mussten dies im Nachhinein tun. Im Gesundheitswesen glich die Betrugsbekämpfung eher einem „Pay and Chase“, da der Kriminelle schon lange weg war, wenn der Betrug entdeckt wurde.
Zur Betrugsbekämpfung wurden neuere Technologien entwickelt, um herkömmliche Taktiken vorherzusagen, neue Betrugsversuche aufzudecken und immer raffiniertere organisierte Betrugsringe zu entschlüsseln. Dabei geht es nicht nur um Standardanalysen, sondern auch um die Anwendung prädiktiver und adaptiver Analysetechniken – einschließlich einer Form der KI, die als maschinelles Lernen bekannt ist. Durch die Kombination von Big-Data-Quellen mit Echtzeit-Überwachung und Risikoprofilanalyse zur Bewertung des Betrugsrisikos hat sich die Betrugsbekämpfung so entwickelt, dass sie die Verluste in Grenzen hält.
Identitätsbetrug mit Analytik bekämpfen
Identitätsbetrug ist ein wachsendes Problem, das sowohl Unternehmen als auch Kunden betrifft. Betrüger haben heute leichteren Zugang zu mehr Werkzeugen und Daten als je zuvor, was dazu geführt hat, dass der Identitätsdiebstahl ein Rekordhoch erreicht hat. Dieses Diagramm vergleicht die Verluste durch Kontoübernahmen, nicht vorhandene Karten und andere Formen des Identitätsbetrugs sowie deren Wachstum, das weiterhin zunimmt.
Betrugsaufdeckung in der heutigen Welt
Die zunehmende Komplexität des staatlich geförderten Terrorismus, der professionellen Kriminellen und der Basis-Bösewichte wird immer schwieriger zu verstehen, zu verfolgen, aufzudecken und zu verhindern. Die Betrugserkennung in der heutigen Welt erfordert einen umfassenden Ansatz, um Datenpunkte mit Aktivitäten abzugleichen und Anomalien zu erkennen. Die Betrüger haben ausgeklügelte Taktiken entwickelt, so dass es von entscheidender Bedeutung ist, mit diesen sich ändernden Methoden des Betrugs auf dem Laufenden zu bleiben.
Oftmals ermöglichen Verletzungen der Cybersicherheit betrügerische Aktivitäten. Nehmen Sie zum Beispiel den Einzelhandel oder Finanzdienstleistungen: Einst ein Luxus, ist die Überwachung von Transaktionen in Echtzeit heute eine Grundvoraussetzung, nicht nur für Finanztransaktionen, sondern auch für digitale Ereignisdaten rund um Authentifizierung, Sitzung, Standort und Gerät. Es gibt einige Firmen wie regis24 die bei Fraud prevention helfen können.
Um eine Reihe von Betrugsangriffen und Straftaten schnell und präzise zu erkennen und zu stoppen – und gleichzeitig die Erfahrungen von Kunden und Bürgern zu verbessern – sollten Unternehmen vier wichtige Schritte befolgen:
Erfassen und vereinheitlichen Sie alle verfügbaren Datentypen aus verschiedenen Abteilungen oder Kanälen und beziehen Sie sie in den Analyseprozess ein. Kontinuierliche Überwachung von Transaktionen, sozialen Netzwerken, risikoreichen Anomalien usw. und Anwendung von Verhaltensanalysen, um Entscheidungen in Echtzeit treffen zu können. Verankerung einer unternehmensweiten Analysekultur durch Datenvisualisierung auf allen Ebenen, einschließlich der Optimierung von Untersuchungsabläufen. Setzen Sie mehrschichtige Sicherheitstechniken ein.
Die von Ihnen gewählte Technologie zur Betrugserkennung und -prävention sollte in der Lage sein, aus komplexen Datenmustern zu lernen. Sie sollte ausgefeilte Entscheidungsmodelle verwenden, um Fehlalarme besser zu handhaben und Netzwerkbeziehungen zu erkennen, um einen ganzheitlichen Überblick über die Aktivitäten von Betrügern und Kriminellen zu erhalten. Die Kombination von Methoden des maschinellen Lernens – wie Deep Learning Neural Networks, Extreme Gradient Boosting und Vector Machines – sowie bewährte Methoden wie logistische Regression, selbstorganisierende Karten, Random Forests und Ensembles – haben sich als weitaus genauer und effektiver erwiesen als regelbasierte Ansätze.
Wie Betrugsprävention funktioniert
Die Aufdeckung und Verhinderung von Betrug ist kein statischer Prozess. Es gibt keinen Anfangs- und Endpunkt. Vielmehr handelt es sich um einen fortlaufenden Zyklus, der Überwachung, Erkennung, Entscheidungen, Fallmanagement und Lernen umfasst, um Verbesserungen bei der Erkennung wieder in das System einzuspeisen. Unternehmen sollten bestrebt sein, kontinuierlich aus Betrugsvorfällen zu lernen und die Ergebnisse in künftige Überwachungs- und Aufdeckungsprozesse einfließen zu lassen. Dies erfordert einen unternehmensweiten Analyse-Lebenszyklus-Ansatz.
Ihre Ziele können die Aufdeckung von Betrug, die Einhaltung von Vorschriften oder die Sicherheit betreffen. Mit der zunehmenden Verbreitung von Technologien wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen automatisiert die nächste Generation von Technologien die manuellen Prozesse im Zusammenhang mit der Kombination großer Datensätze und der Anwendung von Verhaltensanalysen
Überwachtes Lernen
Algorithmen des überwachten maschinellen Lernens lernen aus historischen Daten, um interessante Muster zu erkennen, die ein Ermittler kennzeichnen möchte.
Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes maschinelles Lernen bewertet und prüft Daten, die keinen identifizierten Betrug enthalten. Es wird verwendet, um neue Anomalien und Muster von Interesse aufzudecken.
Netzwerk Analyse
Netzwerkanalyse zur Identifizierung von Pfaden, Verbindungen und Knotenpunkten, die interessante Muster und soziale Netzwerke aufdecken, die für das Instrumentarium eines Ermittlers unerlässlich sind.
Text Analytik
Textanalyse zur genauen Identifizierung von Namen, Zeiten, Unternehmen, Geldwerten und mehr durch Suche, Inhaltskategorisierung und Entitätsextraktion.