Forebyggelse af svindel
Hvad det er, og hvorfor det er vigtigt
Teknologi til forebyggelse af svindel har gjort enorme fremskridt inden for beregningshastigheder (high-performance analytics), maskinlæring aog andre former for kunstig intelligens (AI). Svindel påvirker alle områder af vores liv – den forøger prisen, vi betaler for varer og tjenesteydelser, ødsler skattekroner bort, trækker ressourcer fra innovation og koster endda menneskeliv.
Historik
Svindel kan omfatte spild og misbrug, uretmæssige betalinger, hvidvaskning af penge, finansiering af terrorisme, offentlig sikkerhed og cybersikkerhed. Tidligere måtte organisationer tage en fragmenteret tilgang til forebyggelse af svindel vha. forretningsregler og rudimentær analyse for at lede efter uregelmæssigheder og oprette advarsler fra separate datasæt.
Data kunne ikke sammenkøres automatisk, og efterforskere kunne ikke overvåge transaktioner og forbrydelser i realtid manuelt. I stedet måtte de reagere efterfølgende. I sundhedsvæsenet var svindelforebyggelse mere i form af ’pay and chase’, fordi de kriminelle allerede var langt væk, når svindlen blev opdaget.
Ny teknologi er blevet udviklet til bekæmpelse af svindel, som kan forudsige traditionelle fremgangsmåder, opdage nye svindelnumre samt afkode mere og mere sofistikerede, organiserede kriminelle netværk. Det omfatter mere end standardanalyser. Teknologien anvender prædiktive og tilpasningsdygtige analytiske teknikker, herunder en form af AI, nemlig maskinlæring. Ved at kombinere store datakilder med overvågning i realtid og risikoprofilanalyse til at vurdere risikoen for svindel har forebyggelse af svindel udviklet sig, således at strømmen af tab nu begynder at vende.
Bekæmpelse af identitetstyveri med AI og analytics
Identitetstyveri er et voksende problem, der påvirker både virksomheder og kunder. Svindlere har nu lettere adgang til flere værktøjer og mere data end nogensinde før. Her præsenterer vi nogle af nutidens største udfordringer med svindel, og hvordan SAS' svindelforebyggende løsninger kan hjælpe dig med at stoppe svindlerne i deres gøremål.
Opklaring af svindel i dag
Den voksende kompleksitet af statsstøttet terrorisme, professionelle kriminelle og individuelle skurke bliver stadig sværere at forstå, følge, afsløre og forhindre. Opklaring af svindel indebærer i dag en omfattende tilgang, der kan matche datapunkter med aktiviteter for at finde det, der er unormalt. Svindlere har udviklet sofistikerede fremgangsmåder, så det er vigtigt at holde sig opdateret på disse skiftende måder at manipulere systemet på.
Brud på cybersikkerhed kan ofte åbne muligheden for svindel. Tag for eksempel detailhandel eller finansielle tjenester: Mens det engang var en luksus, er realtidsovervågning af transaktioner nu et grundlæggende krav, ikke kun for finansielle transaktioner, men også for digitale eventdata omkring autentifikation, session, sted og enhed.
For at identificere og stoppe en række svindelangreb og kriminelle aktiviteter hurtigt og præcist – og samtidig forbedre kunde- og borgeroplevelser – skal organisationer nu følge fire kritiske trin:
- Indsamle og kombinere alle tilgængelige datatyper på tværs af afdelinger eller kanaler og inkorporere dem i den analytiske proces.
- Løbende overvåge transaktioner, sociale netværk, højrisiko-uregelmæssigheder osv. og anvende adfærdsmæssig analyse for at muliggøre realtidsbeslutninger.
- Skabe en analytics-kultur i hele virksomheden med datavisualisering på alle niveauer, herunder optimering af arbejdsgang for efterforskning.
- Anvende lagdelte sikkerhedsprocedurer.
Den teknologi, du vælger til afdækning og forebyggelse af svindel, skal kunne lære af komplekse datamønstre. Den skal anvende sofistikerede beslutningsmodeller til bedre at håndtere falske positver og opdage netværksrelationer for at få et helhedsbillede over svindleres og kriminelles aktiviteter. Kombinationen af maskinlæringsmetoder – såsom neurale deep learning-netværk, ekstreme gradientforstærkninger og vektormaskiner samt gennemprøvede metoder – såsom logistisk regression, selvorganiserende kort, random forests og ensembler – har vist sig at være langt mere nøjagtige og effektive end tilgange baseret på regler.
Bekæmp svindel
Ligesom teknikkerne svindlere anvender, skal metoderne til svindelforebyggelse konstant udvikle sig. Lær mere om, hvordan du kan bruge big data og avancerede analytics-teknikker til at slå igen.
Næstegenerations anti-hvidvaskning
Robotteknologi, semantisk analyse og kunstig intelligens – alle kan hjælpe finansielle institutioner med at automatisere og forbedre effektiviteten af AML-processer. Men hvordan kommer du i gang? Læs om 10 løsninger til succes med AML-drevet af maskinlæring.
Brug af analytics til bekæmpelse af digital svindel
Digitalisering skaber både muligheder, men udgør også en trussel. Læs om risiko- og svindelscenarier, som finansielle institutioner bør undgå, hvordan big data og analytics hjælper med at reducere digital svindel, og hvordan innovative organisationer opklarer svindel i dag.
Bekæmpelse af svindel, spild og misbrug
Regeringer bruger milliarder på at bekæmpe svindel, spild og misbrug. Og traditionelle opklaringsmetoder er ikke længere nok. Læs tre case studies for at se, hvordan SAS kan hjælpe – og opdag fordelene ved at tage en koncerntilgang til opklaring af svindel.
Stop svindel med forsikringsapplikationer
Manipulation af agenter og kunder er et voksende problem for forsikringsudbydere. Eftersom svindlere bliver mere sofistikerede i deres digitale svindel, kan du lære, hvordan forsikringsselskaber holder trit og vinder over dem ved hjælp af analytics og AI.
Betjening af kunder samtidig med at beskytte dem mod svindel
Hos Deutsche Kreditbank AG (DKB), som er den næststørste bank i Tyskland, forventer kunderne service i realtid og maksimal sikkerhed ifm. deres online bankforretning. Men svindlere tilpasser sig konstant og bliver hurtigere. DKB anerkendte behovet for hurtigt at kunne opdage svindel og beskytte kunder, så DKB henvendte sig til SAS for hjælp til afsløring af svindel og hvidvaskning af penge. Nu sikrer banken ikke kun kunders penge – den vinder også deres tillid.
Hvem benytter sig af svindelforebyggelse?
Erhvervslivet og regeringer har taget teknologier såsom datavisualisering og kunstig intelligens til sig for i stor udstrækning at reducere og endda forhindre de økonomiske følger og skaderne ift. til omdømme og tillid. Analytikere og efterforskere samarbejder ved at nedbryde siloer, vurdere og prioritere advarsler baseret på alvorsgrad, hvorefter de udvælger alarmer med høj prioritet til mere dybdegående analyse.
Bankvirksomhed
Svindel begås ofte gennem syntetiske identiteter, overtagelse af kundekonti, falske applikationer, digitale betalinger og autentifikation, indkøb og andre økonomiske forbrydelser. Finansielle institutioner opdager falske transaktioner i realtid med færre falske positiver og opdager hvidvaskning af penge eller finansiering af terrorisme gennem komplekse algoritmer, der ser på en lang række faktorer.
Forsikring
Svindel med anmeldelser er steget voldsomt, og applikationssvindel er stigende. I stedet for ’pay-and-chase’-metoden – efterforskning efter pengene er brugt – forhindrer dataanalytikere nu svindel ved at anvende algoritmer til at opdage uregelmæssigheder og mønstre. Analyse af flere faktorer for at fastlægge, hvordan svindel med anmeldelser begås, kan både føre til opdagelse af svindel, når den sker, men endnu vigtigere forhindre svindel, før det er for sent.
Offentlige sektor
Offentlige myndigheder kombinerer nu siloinddelte data til at opklare skattesvindel, forudsige hackerangreb, identificere unormal adfærd samt lukke for trusler i både realtid og fremtidige. Alt dette arbejde forbedrer grænsesikkerheden, samler efterretninger til retshåndhævelse, overvåger stofmisbrug og beskytter børn.
Sundhedsvæsnet
Sundhedsvæsnet udsættes for svindel, der koster millioner, endda milliarder, på verdens plan. Sundhedsorganisationer har stor succes med at forhindre svindel vha. en koncerntilgang til betalingsintegritet og afgrænsning af sundhedsudgifter ved at benytte avanceret analytics.
Lær om andre brancher
- Bankvirksomhed
- Kapitalmarkeder
- Kasinoer
- Kommunikation
- Forbrugsvarer
- Sundhedsvæsenet
- Videregående uddannelse
- Hoteller
- Forsikring
- Biovidenskab
- Produktion
- Medier
- Olie & Gas
- Grundskole
- Offentlig sektor
- Analytics inden for detailhandel
- Små og mellemstore virksomheder
- Analytics inden for sportsverdenen
- Rejse & Transport
- Forsyningsselskaber
Sådan virker forebyggelse af svindel
Opdagelse og forebyggelse af svindel er ikke en statisk proces. Der er ikke et start- og slutpunkt. Det er snarere en vedvarende cyklus, der involverer overvågning, opdagelse, beslutninger, sagsstyring og læring, der skal føre forbedringer ift. opdagelse tilbage i systemet. Organisationer skal bestræbe sig på kontinuerligt at lære af svindelhændelser og indarbejde resultaterne i fremtidige overvågnings- og opdagelsesprocesser. Det kræver livscyklusanalyse i hele virksomheden.
Dine mål kan omfatte opdagelse af svindel, compliance eller sikkerhed. Da teknologier såsom kunstig intelligens og maskinlæring er blevet mere udbredte, automatiserer næstegenerationsteknologierne de manuelle processer forbundet med at kombinere store datasæt og adfærdsanalyse.
Overvåget læring
Overvågede maskinlæringsalgoritmer lærer af historiske data og identificerer interessemønstre, som en efterforsker kunne ønske af efterforske yderligere.
Læring uden opsyn
Uovervåget maskinlæring vurderer og undersøger data, der ikke indeholder identificeret svindel. Det bruges til at opdage nye uregelmæssigheder og interessemønstre.
Netværksanalyse
Netværksanalyse, som identificerer stier, forbindelser og knudepunkter, der afslører mønstre og interessante sociale netværk, som er afgørende i en efterforskers værktøjskasse.
Tekstanalyse
Tekstanalyse, der nøjagtigt identificerer udtryk for navne, tidspunkter, virksomheder, monetære værdier m.m. gennem søgning, indholdskategorisering og enhedsudtræk.
Fremgangen i den digitale økonomi matches af den hurtige spredning af svindel og cybersikkerhedsrisici. Vi ønsker at komme vores kunder i møde, der hvor de er i deres analyserejse, især når de anvender teknologier som AI, IoT og databehandling i skyen. I samarbejde med SAS vil de være bedre rustede til at nedbryde datasiloer, tilpasse sig skiftende regler samt beskytte sig mod nuværende og fremtidige risici. Stu Bradley Vice President, Fraud and Security Intelligence Practice SAS
Næste trin
Udforsk SAS-løsninger til svindel, AML og sikkerhedsefterforskning
Pålidelig beskyttelse mod svindel
Da svindlere i dag arbejder smartere og hurtigere, har du brug for en betroet partner til at beskytte din virksomhed. Som førende inden for avanceret analytics leverer SAS proaktiv beskyttelse mod svindel via kunstig intelligens og maskinlæring.
Fremhævet produkt til forebyggelse af svindel
SAS® Visual Investigator
SAS Visual Investigator er en løsning til opdagelses-, efterforsknings- og hændelsesstyring, som kombinerer store, forskellige, strukturerede og ustrukturerede datakilder. Via en visuel brugergrænseflade kan efterforskere definere, oprette, sortere og administrere advarsler og udføre detaljerede undersøgelser for at opdage skjult adfærd og aktiviteter.
Anbefalet læsning
-
Article
Detect and prevent banking application fraudCredit fraud often starts with a falsified application. That’s why it’s important to use analytics starting at the entrance point. Learn how analytics and machine learning can detect fraud at the point of application by recognizing the biggest challenge – synthetic identities.
-
Article
How AI and advanced analytics are impacting the financial services industryTop SAS experts weigh in on the topics that are keeping institutions up at night and fraudsters in a job.
