過去には、詐欺との戦いは少し行き当たりばったりでした。完全に適合しなかった行動のパターンを特定するために、監査人に依存してきました。多くの場合、イベントの数か月後に問題が検出されました。そして、組織は法的な手続きを通じて盗まれた資金を取り戻す必要がありました。
ただし、トランザクションが1秒以内に発生する世界では、これはもはや受け入れられません。不正が発生する前ではないにしても、すぐに検出できる必要があります。顧客は、会社のシステムを介した個人情報の盗難に対して脆弱ではない、安全で保護されたデータを望んでいます。しかし、彼らはまだオンラインで数秒で支払うことができることを望んでいます。リスクは高いですが、幸いなことに、不正分析の新しいツールと手法により、企業は不正の先を行くことができます。
機械は、大規模なデータセットの処理において人間よりもはるかに優れています。彼らは、ルールを作成することによってキャプチャされた少数のトランザクションではなく、多数のトランザクションを調べて、何千もの不正パターンを認識することができます。一方、詐欺師は抜け穴を見つけることに長けています。どのようなルールを設定しても、彼らはそれらを先取りできる可能性があります。しかし、システムが少なくともある程度は自分で考えることができたとしたらどうでしょうか？
不正防止への新しいアプローチは、ルールベースのシステムと機械学習および人工知能を組み合わせたものです ベースの不正検出システム。これらのハイブリッドシステムは、何千もの不正パターンを検出および認識し、データから学習することができます。自動化された分析ベースの不正検出システムは、新しい不正パターンを明らかにし、組織犯罪をより一貫して、効率的かつ迅速に特定できます。これにより、公共部門、保険、銀行、さらには医療や電気通信など、幅広い分野の企業にとって優れた投資になります。
しかし、不正との戦いのツールとして分析をどのように活用できますか？
最初のステップは、必要なオプションを特定することです。おそらくこれを行うための最良の方法は、不正分析の専門家との一連の全社的なワークショップを通じて、必要な分析、含めるデータと使用する手法、および報告する結果を決定することです。また、ルールベースのアプローチとAI / MLアプローチの理想的な組み合わせを特定して、不正をできるだけ早く検出することもできます。
不正検出のための高度な分析を検討している企業は、多くの決定を下す必要があります。彼らは、既存のシナリオのしきい値調整を最適化し、ビッグデータを調査し、不正の機械学習モデルを開発および解釈し、テキストデータ内の関連情報を発見し、アラートに優先順位を付けて自動ルーティングする必要があります。保険セクターでの画像認識による損傷分析の自動化など、業界固有の決定も行われる可能性があります。これらの領域を自動化することで、企業は人的労力を大幅に削減し、コストを削減し、不正の検出と防止を向上させることができます。
不正防止のために分析的アプローチをすでに使用している企業は、いくつかの重要な利点を報告しています。まず、さらなる調査のための紹介の質が優れています。調査員はまた、なぜ紹介が行われたのかについてはるかに明確な考えを持っており、これにより調査の効率が向上します。 分析によって調査も改善されます 誤検知（つまり、不正ではないことが判明したアラート）と誤検知（実際の不正を発見できない）の両方の数を減らすことによる効率。これにより、顧客体験が向上し、会社へのリスクが軽減されます。
分析により、ルールベースのシステムが見逃すであろう複雑または組織化された不正を発見することが可能になります。企業は、同様の行動をとる顧客とアカウントをグループ化し、各シナリオに適したリスクベースのしきい値を設定できます。
セクター固有のメリットもいくつかあります。たとえば、保険会社は不正な請求をより迅速に特定して、不適切な支払いが行われるのを防ぐことができます。クレームは人ではなくテクノロジー、アルゴリズム、分析を通じてスコアリングされるため、クレーム調査はより一貫性のあるものになる可能性があります。最後に、自動化された損傷分析により、請求プロセスを短縮することが可能になります。さまざまな分野の組織が、不正防止戦略の中心に分析を置いているのも不思議ではありません。 。