Мошенничество происходит каждый день, замечаем мы это или нет. Продавцы могут даже не подозревать, что в их магазине происходит мошенничество, и все же это может произойти. Предотвращение такого мошенничества важно для поддержания доходов бизнеса за счет доверия клиентов и безопасности бренда.

И все же в большинстве случаев продавец не будет нести ответственность за мошенничество. Страховая компания оплатит счет, если украденный предмет или деньги не могут быть возвращены. Поэтому для компаний, предоставляющих финансовые услуги, еще важнее предотвращать мошенничество.

Каковы некоторые из текущих болевых точек, с которыми сталкивается индустрия финансовых услуг, которые подвержены мошенничеству?

  • Интернет-мошенничество
  • Карта отсутствует (CNP)
  • Мошенничество с идентификацией
  • Многоканальный банкинг
  • Споры по кредитным картам

На самом деле количество попыток мошенничества увеличивается.

При анализе транзакций, происходящих из США, количество подозреваемых попыток цифрового мошенничества* в отношении компаний, предоставляющих финансовые услуги, увеличилось на 109% по сравнению с последними четырьмя месяцами 2020 года (1 сентября – 31 декабря) и первыми четырьмя месяцами 2021 года (январь). 1–1 мая). Во всем мире процент подозреваемых попыток цифрового мошенничества в сфере финансовых услуг увеличился на 149%. [1]

Итак, как лучше всего сбалансировать управление рисками мошенничества при сохранении высокого качества обслуживания клиентов? Благодаря точным прогнозам и рекомендациям машинного обучения.

Машинное обучение может помочь определить:

  • Шаблоны потенциально скомпрометированных продавцов, ответственных за мошенничество с кредитными картами.
  • Скомпрометированное временное окно и другие кредитные карты, проходившие через продавца в то время.
  • И многое другое!

Машинное обучение — это не гадалка с хрустальным шаром. Скорее, он использует реальные данные, чтобы найти мошенничество в прошлом и вероятность мошенничества в будущем.

Вот несколько реальных случаев использования, в которых предварительно созданная модель машинного обучения ElectrifAi, Point-of-Compromise, доказала свою эффективность:

  • Сотрудник продавца или не связанное с ним лицо в определенном месте может снимать данные с кредитных карт или использовать номера кредитных карт, хранящиеся в файле, для совершения несанкционированных покупок. Эта модель использует ввод данных для идентификации продавцов, которые могут быть скомпрометированы, и предотвращает использование кредитных карт у этого продавца.
  • Выявление места мошенничества с кредитными картами может быть затруднено. В этой модели используется множество точек данных для создания списка приоритетов потенциально скомпрометированных продавцов, чтобы выбрать продавца-инициатора и ответственное за него местоположение.
  • Скомпрометированное время также используется для обнаружения других потенциально скомпрометированных кредитных карт. Банк-эмитент может быть уведомлен о том, что эти карты могли быть скомпрометированы, чтобы снизить риск мошенничества в будущем.

Машинное обучение — это сложная технология, для которой требуются опытные специалисты по данным, способные создавать решения для решения реальных бизнес-задач.

Например, вот некоторые технические особенности модели точки компромисса:

  • Оценки риска мошенничества в торговле основаны на ансамбле моделей нейронной сети.
  • Модель может использоваться для расширения (улучшения) других моделей мошенничества с транзакциями третьих лиц.
  • Изучите совпадения всех различных пользователей кредитных карт, которые сообщили о мошеннических транзакциях, и статистически определите наибольшее совпадение в продавце и временном окне.
  • Инструменты анализа и расстановки приоритетов для следственных групп.

И несколько источников данных и функций, используемых для обучения модели:

  • Категории сигналов
  • Производные переменные уровня до мошенничества
  • Первые сравнения подобия мошенничества
  • Трендовые переменные
  • Оценка географической близости
  • Расширенная статистика продавца

Машинное обучение может быть сложным и требует помощи опытных специалистов по данным. Есть один из двух способов получить преимущества машинного обучения для вашей компании:

  • Создайте свою собственную команду по анализу данных и возьмите на себя все накладные расходы.
  • Сотрудничайте с опытной фирмой, которая доказала свою компетентность в сфере финансовых услуг.

Создание собственной команды специалистов по обработке и анализу данных требует больших затрат времени и денег. Это требует:

  • Нанимайте специалистов по данным, которые имеют опыт работы в вашей отрасли и понимают требования бизнеса, а не только науки.
  • Накладные расходы на эту команду могут сильно ударить по вашему бюджету.
  • На построение модели машинного обучения и получение результатов может уйти много времени.

Однако партнерство с фирмой, у которой есть готовые модели машинного обучения, используемые в реальном мире, может сэкономить вам много времени и денег. Компания ElectrifAi, основанная в 2004 году, может обеспечить:

  • Увеличение доходов, снижение затрат, а также увеличение прибыли и производительности
  • Глобальная команда экспертов по данным и инженеров-программистов.
  • Проверенный опыт преобразования структурированных и неструктурированных данных в любом масштабе

Наша миссия — помочь организациям изменить методы работы с помощью машинного обучения. Мы стремимся сделать искусственный интеллект и машинное обучение более понятными, практичными и прибыльными для бизнеса по всему миру.

Настало время заставить ваши данные работать, чтобы предотвратить мошенничество. Если вы хотите узнать больше, свяжитесь с нами для индивидуальной демонстрации!

[1] Преображение. (2021, 3 июня). Уровень подозреваемых попыток цифрового мошенничества в сфере финансовых услуг вырос почти на 150% во всем мире по мере роста цифровых транзакций. https://www.transunion.com/blog/global-fraud-trends-Q2-2021?utm_campaign=q2-quarterly-fraud-report&utm_content=blog&utm_medium=press-release&utm_source=press-release&utmsource=press-release.