Онлайн-мошенничество всегда было проблемой для бизнеса на онлайн-рынке, будь то мошенничество с платежами, мошенничество с идентификацией или, конечно, мошенничество с синтетической идентификацией, онлайн-мошенничество постоянно растет и развивается с течением времени. Наиболее распространенными типами онлайн-мошенничества являются фишинг, спуфинг, мошенничество с платежами, мошенничество с синтетической идентификацией, и, вероятно, нет конца списку растущего изобилия изощренных мошенничеств. Каждый день происходит большое количество разработок в области эффективных систем обнаружения мошенничества, позволяющих прогнозировать стратегии мошенничества, обнаруживать и выявлять новые виды мошенничества и маневрировать инновационными методами мошенничества. Методы мошенничества и данные о мошенничестве являются важными элементами для разработки эффективной системы стратегий обнаружения и предотвращения мошенничества. Сегодня предприятия адаптируются к новой форме анализа данных, называемой машинным обучением, которая предоставляет систему для предотвращения и обнаружения мошенничества на основе прогнозного анализа.
Дополнительное чтение https://medium.com/@trustcheckr/fraud-detection-in-fintech-how-to-detect-and-prevent-frauds-in-the-lending-industry-f6f762765b33
Как это работает?
Если говорить вкратце о том, как машинное обучение помогает в обнаружении и предотвращении мошенничества, ключевой элемент, на который следует обратить внимание, — это данные. Клайв Хамби, соучредитель Dunnhumby, цитирует: «Данные — это новая нефть». Обнаружение и предотвращение мошенничества основано на машинном обучении, которое использует предиктивную и адаптивную аналитику. Он работает в непрерывном цикле сбора, тщательного мониторинга, применения статистических методов и обновления данных.
Генерация огромных объемов данных и доступность различных наборов данных, относящихся к множеству важнейших критериев, являются ключом к разработке эффективных моделей машинного обучения, которые работают над мониторингом транзакций в реальном времени, выявлением ненормальных действий и отслеживанием мошеннических удостоверений. Таким образом, ключом к разработке моделей рабочего процесса исследовательского анализа и внедрению эффективных методов обеспечения безопасности являются данные. Сегодняшние рынки данных содержат большую часть важных данных, которые нам нужны для выполнения вышеперечисленного. В наши дни большинство фирм, занимающихся кибербезопасностью, специализируются на сборе данных из различных областей и разработке эффективных методов обнаружения мошенничества для внедрения в бизнес.
Как TrustCheckr может помочь в создании надежной системы обнаружения мошенничества?
TrustCheckr работает на контролируемом машинном обучении, собирая данные из различных источников, таких как социальные сети, и реализует надежный набор моделей машинного обучения, основанных на прогнозной и адаптивной аналитике. Мы понимаем проблемы наших клиентов и работаем соответствующим образом, чтобы предоставить передовые алгоритмы машинного обучения, которые выявляют мошенничество в режиме реального времени и обнаруживают новые нарушения и области интересов. Мы работаем над тем, чтобы предоставить правильную систему обнаружения мошенничества по оптимальной цене, принимая во внимание необходимость оптимизации затрат на обнаружение мошенничества и получения максимальной отдачи от этого.
Наряду с предотвращением и обнаружением мошенничества мы также специализируемся на предоставлении эффективных алгоритмов машинного обучения для понимания целевой аудитории, стратегической сегментации и четкого понимания мышления клиентов. Мы стремимся предоставлять эффективные инструменты для обеспечения более персонализированного, актуального и прибыльного обслуживания клиентов.
Посетите https://home.trustcheckr.com/, чтобы заказать демонстрационную сессию.
