Definition von Betrugsaufdeckung und -prävention
Betrug im Bankwesen und im Gesundheitswesen verursacht jährlich Verluste in Höhe von mehreren Milliarden Dollar, was zu einer Gefährdung der Finanzinstitute, zu persönlichen Nachteilen für Bankkunden und zu höheren Prämien für Patienten führt. Unter Betrugsaufdeckung und -prävention versteht man Strategien zur Aufdeckung und Verhinderung von Versuchen, durch Täuschung an Geld oder Eigentum zu gelangen.
Was ist Betrugsaufdeckung und -prävention?
Betrügerische Aktivitäten können ein breites Spektrum von Fällen umfassen, darunter Geldwäsche, Cybersicherheitsbedrohungen, Steuerhinterziehung, betrügerische Versicherungsansprüche, gefälschte Bankschecks, Identitätsdiebstahl und Terrorismusfinanzierung, und sind in den Bereichen Finanzinstitute, Regierung, Gesundheitswesen, öffentlicher Sektor und Versicherungen weit verbreitet.
Um diese wachsende Liste von Möglichkeiten für betrügerische Transaktionen zu bekämpfen, implementieren Unternehmen moderne Technologien zur Betrugserkennung und -prävention sowie Risikomanagementstrategien, die Big-Data-Quellen mit Echtzeitüberwachung kombinieren und adaptive und prädiktive Analysetechniken, wie z. B. maschinelles Lernen, anwenden, um eine Bewertung des Betrugsrisikos zu erstellen.
Die Erkennung von Betrug mit Hilfe von Datenanalysen, Software und Tools zur Betrugserkennung sowie einem Programm zur Betrugserkennung und -prävention ermöglicht es Unternehmen, herkömmliche Betrugstaktiken vorherzusagen, Daten durch Automatisierung abzugleichen, Transaktionen und Straftaten manuell und kontinuierlich in Echtzeit zu überwachen und neue und raffinierte Betrugsversuche zu entschlüsseln.
Software zur Betrugserkennung und -prävention ist sowohl in proprietären als auch in Open-Source-Versionen erhältlich. Zu den üblichen Funktionen von Betrugsanalysesoftware gehören: ein Dashboard, Datenimport und -export, Datenvisualisierung, Integration von Customer Relationship Management, Kalenderverwaltung, Budgetierung, Zeitplanung, Mehrbenutzerfähigkeit, Passwort- und Zugangsverwaltung, Application Programming Interfaces (API), Zwei-Faktor-Authentifizierung, Rechnungsstellung und Kundendatenbankverwaltung.
Techniken zur Erkennung und Verhinderung von Betrug
Die Methoden zur Analyse von Betrugsdaten können entweder als statistische Datenanalysetechniken oder als künstliche Intelligenz (KI) kategorisiert werden.
Zu den statistischen Datenanalysetechniken gehören:
– Berechnung statistischer Parameter, wie Durchschnittswerte, Quantile und Leistungskennzahlen
– Regressionsanalyse – schätzt Beziehungen zwischen unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variable
– Wahrscheinlichkeitsverteilungen und -modelle
– Datenabgleich – wird verwendet, um zwei Sätze gesammelter Daten zu vergleichen, doppelte Datensätze zu entfernen und Verbindungen zwischen Sätzen zu identifizieren
Zeitserienanalyse
AI-Techniken umfassen:
Data Mining – Data Mining zur Betrugserkennung und -prävention klassifiziert und segmentiert Datengruppen, in denen Millionen von Transaktionen durchgeführt werden können, um Muster zu finden und Betrug zu erkennen
Neuronale Netze – verdächtige Muster werden gelernt und zur Erkennung weiterer Wiederholungen verwendet
Maschinelles Lernen – Betrugsanalytik Maschinelles Lernen identifiziert automatisch Merkmale, die bei Betrug auftreten
Mustererkennung – erkennt Muster oder Cluster von verdächtigem Verhalten
Die vier wichtigsten Schritte im Prozess der Betrugsprävention und -aufdeckung sind:
1. Erfassen und vereinheitlichen Sie alle Arten von Daten aus allen Kanälen und integrieren Sie sie in den Analyseprozess.
2. Kontinuierliche Überwachung aller Transaktionen und Einsatz von Verhaltensanalysen, um Entscheidungen in Echtzeit zu erleichtern.
3. Einbindung der Analysekultur in jede Facette des Unternehmens durch Datenvisualisierung.
4. Einsatz von mehrschichtigen Sicherheitstechniken.
5. Betrugsaufdeckung mithilfe von Big Data Analytics
Die Analyse zur Betrugserkennung und -vermeidung basiert auf Data Mining und maschinellem Lernen und wird in Anwendungsfällen der Betrugsanalyse wie der Analyse von Zahlungsbetrug, Finanzbetrug und der Erkennung von Versicherungsbetrug eingesetzt. Data Mining deckt aussagekräftige Muster auf und verwandelt rohe, große Datensätze in wertvolle Informationen. Beim maschinellen Lernen werden diese Informationen dann entweder an überwachte oder nicht überwachte Algorithmen weitergegeben.
Überwachte Algorithmen des maschinellen Lernens, wie z. B. logistische Regression und Zeitreihenanalyse, lernen aus historischen Daten und identifizieren interessante Muster, die weitere Untersuchungen erfordern. Nicht überwachte Algorithmen des maschinellen Lernens, wie z. B. Clusteranalyse und Peer-Group-Analyse, untersucht Daten ohne identifizierten Betrug und deckt neue Anomalien und Muster von Interesse auf. Datenanalysten und Wissenschaftler können dann auf diese Anomalien reagieren.
Bietet regis24 eine Lösung zur Betrugserkennung und -prävention?
Herkömmliche Analyse- und Betrugserkennungs- und -verhinderungssysteme sind so programmiert, dass sie ungewöhnliches Verhalten erkennen, aber wenn es auf Sekunden ankommt, sind Echtzeit-Betrugserkennungsanalysen und maschinelles Lernen entscheidend, um diese betrügerischen Transaktionen sehr schnell zu identifizieren und zu stoppen.
regis24 beschleunigt bestehende Betrugserkennungssoftware und -tools sowie maschinelle Lernmodelle zur Betrugserkennung und ermöglicht es diesen Tools, riesige Transaktionsdatensätze mit Ergebnissen im Millisekundentakt zu analysieren. Mit einem immersiven Dashboard, um Dutzende von Attributen wie Betrag, Händler, Ort und Zeit zu filtern, können Forensiker und Betrugsanalysten regis24 nutzen, um einen ultrafeinkörnigen Blick auf potenziell betrügerische Transaktionen zu werfen.
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