Svindelforebygging
Hva er det og hvorfor er det viktig
Svindelforebyggende teknologi har tatt enorme steg, fra utvikling i datahastighet (analyse med høy ytelse) maskinlæring og andre former for kunstig intelligens (AI). Svindel berører alle områder av livene våre; det øker prisen vi betaler for varer og tjenester, sløser bort skattepenger, trekker bort ressurser fra innovasjon og kan til og med koste menneskeliv.
Historie
Svindel kan involvere sløsing og misbruk, feilbetalinger, hvitvasking, finansiering av terrorisme, offentlig sikkerhet og cybersikkerhet. Tidligere hadde ikke organisasjoner en helhetlig tilnærming til svindel hvor de brukte forretningsregler og elementær analyse for å se etter uregelmessigheter for å gi varsler fra separate datasett.
Man kunne ikke kryss-referere data automatisk og etterforskere kunne ikke manuelt overvåke transaksjoner og forbrytelser i sanntid, de måtte gjøre det i etterkant. I helsevesenet var svindelforebygging mer et spørsmål om å «betale og jage», fordi den kriminelle var over alle hauger når svindelen ble oppdaget.
For å bekjempe svindel har nyere teknologi blitt utviklet for å forutsi konvensjonelle taktikker, avdekke nye metoder og tyde stadig mer sofistikerte og organiserte svindelgrupperinger. Dette innebærer mer enn standard analyse, det innebærer prediktiv og adaptive analyseteknikker – inkludert en form for AI kalt maskinlæring. Ved å kombinere store datakilder med sanntidsovervåking og risikoprofilanalyse for å score på svindelrisiko, har forebygging av svindel utviklet seg slik at vinden er i ferd med å snu.
Bekjemp identitetstyveri med AI og analyse
Identitetstyveri er et økende problem som rammer både bedrifter og kunder. Svindlere har nå enklere tilgang til verktøy og data enn noensinne. Her er noen av dagens største svindelutfordringer og hvordan SAS® sine svindelløsninger kan hjelpe deg å stoppe svindlere tidlig.
Svindelgjenkjenning i dagens verden
Den økende kompleksiteten til statsstøttet terrorisme, profesjonelle kriminelle og kjeller-skurker blir vanskeligere å forstå, følge, avsløre og forebygge Svindeloppdagelse i dagens verden innebærer en omfattende tilnærming for å matche datapunkter med aktiviteter for å finne hva som er unormalt. Svindlere har utviklet sofistikerte taktikker, så det er viktig å holde seg oppdatert på endringene for å mestre utfordringene.
Ofte er det brudd i cybersikkerhet som åpner mulighetene for svindel. Ta for eksempel i detaljvarehandelen og finanssektoren: tidligere var det en luksus å kunne overvåke transaksjoner i sanntid, nå er det en grunnleggende nødvendighet. Dette gjelder ikke bare finansielle transaksjoner, men også digitale hendelsesdata for autentisering, sesjoner, lokasjon og enhet.
For å identifisere og stoppe en rekke svindelangrep og kriminalitet raskt og nøyaktig – samtidig som de forbedrer kunde- og innbyggeropplevelsene – bør virksomheter følge fire kritiske trinn:
- Fang opp og foren alle tilgjengelige datatyper på tvers av avdelinger eller kanaler og inkorporer dem i den analytiske prosessen.
- Kontinuerlig overvåke transaksjoner, sosiale nettverk, høyrisikoavvik, etc., og bruk adferdsanalyse som grunnlag for å ta beslutninger i sanntid.
- Etabler en analysekultur i hele bedriften gjennom datavisualisering på alle nivå, inkludert å undersøke hvordan arbeidsflyten kan optimaliseres.
- Benytt sikkerhetsteknikker i flere lag
Teknologien for svindelgjenkjenning og forebygging du velger bør kunne lære av komplekse datamønstre. Den bør bruke sofistikerte beslutningsmodeller for å bedre håndtere falske positiver og oppdage nettverksrelasjoner for å få et helhetlig syn på aktiviteten til svindlere og kriminelle. Ved å kombinere maskinlæringsmetoder – som nevrale nettverk for dyp læring, ekstrem gradientforsterkning og vektormaskiner – i tillegg til vellykkete metoder som logistisk regresjon, selvorganiserende kart, har vist seg å være langt mer nøyaktig og effektivt enn regelbaserte tilnærminger.
Bekjemp svindel
Akkurat som teknikkene svindlere bruker, må tilnærminger til forebygging av svindel hele tiden utvikles. Lær mer om hvordan du kan bruke big data og avanserte analyseteknikker for å slå tilbake.
Neste generasjons anti-hvitvasking
Robotikk, semantisk analyse og kunstig intelligens – alle kan hjelpe finansinstitusjoner med å automatisere og forbedre effektiviteten til AML-prosessene. Men hvordan kommer du i gang? Les om 10 nøkler til suksess med AML drevet av maskinlæring.
Bruk av analyse for å bekjempe digital svindel
Digitalisering skaper både muligheter og trusler. Lær om risiko- og svindelscenarioene finansinstitusjoner bør unngå, hvordan big data og analyse kan bidra til å redusere digital svindel og hvordan innovative organisasjoner oppdager svindel i dag.
Kampen mot svindel, tap og misbruke
Myndighetene i ulike land bruker milliarder på å bekjempe svindel, tap og misbruk. Tradisjonelle metoder for gjenkjenning er ikke lenger nok. Les tre casestudier for å se hvordan SAS kan hjelpe – og oppdag fordelene ved å ha en bedriftstilnærming til svindeloppdagelse.
Beskytt deg mot forsikringssvindel
Forsikringsselskapene støter stadig på nye problemer, ettersom svindlerne blir mer avanserte i sine digitale metoder. Lær hvordan forsikringsselskapene holder seg oppdatert og forhindrer svindel ved bruk av analyse og AI.
Betjen kundene samtidig som du beskytter dem mot svindel
Hos Deutsche Kreditbank AG (DKB), Tysklands nest største bank, forventer kundene service i sanntid og maksimal sikkerhet når de bruker nettbanken. Men svindlerne tilpasser seg stadig og blir raskere. DKB forstod at hurtighet var avgjørende når de skulle gjenkjenne svindel og beskytte kunder. Derfor valgte de SAS sine løsninger for svindelgjenkjenning og bekjempelse av hvitvasking. Nå er ikke bare kundenes penger sikre, i tillegg vant de kundenes tillit.
Hvem jobber med å forhindre svindel?
Både bedrifter og myndigheter har tatt i bruk teknologi som datavisualisering og kunstig intelligens for å redusere og til og med forhindre de økonomiske omdømmemessige konsekvensene av svindel. Analytikere og etterforskere jobber sammen, bryter ned siloer, skårer og prioriterer varsler basert på alvorlighetsgrad, og sender deretter varslene med høyest prioritet for mer dybdeanalyse.
Bank
Svindel begås ofte gjennom syntetiske identiteter, overtakelse av kundekontoer, kriminelle applikasjoner, digitale betalinger og autentisering, innkjøp og annen økonomisk kriminalitet. Finansinstitusjoner oppdager falske transaksjoner i sanntid med færre falske positiver og oppdager hvitvasking eller finansiering av terrorisme gjennom kompliserte algoritmer som ser på en mengde faktorer.
Forsikring
Krav basert på svindel er på vei oppover og applikasjonssvindel er et økende problem. I stedet for betal-og-jag-tilnærmingen – etter at penger er brukt – forhindrer dataanalytikere svindel ved å bruke algoritmer for å oppdage avvik og mønstre. Ved å analysere ulike faktorer for å avgjøre hvordan svindel begås, kan ikke bare svindel oppdages når det skjer, men enda viktigere, svindel kan forhindres før det er for sent.
Offentlig sektor
Myndigheter i ulike land kombinerer nå silodata for å avdekke skattesvindel, forutse innbrudd, identifisere unormal adferd og å stenge ned for trusler i sanntid og framtid. Alt dette arbeidet forbedrer grensesikkerheten, samler etterretning for de som håndhever loven, overvåker opioidmisbruk og holder barn trygge.
Helsevesene
I helsevesenet koster svindelkrav millioner, til og med milliarder verden over. Organisasjoner som tilbyr helsetjenester lykkes med å forebygge svindel ved å bruke tilnærminger i enterprise-klassen for å sikre trygg betaling og holde utgiftene nede ved å bruke avansert analyse.
Lær mer om andre bransjer
Slik virker svindelforebygging
Svindelgjenkjenning og forebygging er ikke en statisk prosess. Det finnes ikke noe start- og sluttpunkt. Det er snarere en pågående syklus av overvåking, gjenkjenning, beslutningstaking, saksbehandling og å lære å føre forbedringer tilbake til systemet. Organisasjoner bør strebe etter å kontinuerlig lære fra svindeltilfeller og inkorporere resultatene i fremtidige prosesser for overvåking og gjenkjenning. Dette krever en tilnærming med en livssyklus for analysene gjennom hele virksomheten.
Målene dine kan være svindelgjenkjenning, samsvar eller sikkerhet. Ettersom teknologi som kunstig intelligens og maskinlæring blir mer utbredt, automatiserer neste generasjon teknologi de manuelle prosessene forbundet med å kombinere store datasett og adferdsanalyse.
Overvåket læring
Overvåkede maskinlæringsalgoritmer lærer av historiske data, og identifiserer mønstre av interesse som en etterforsker kanskje vil flagge.
Ikke-overvåket læring
Uovervåket maskinlæring vurderer og undersøker data som ikke inneholder identifisert svindel. Det brukes til å avdekke nye avvik og interessemønstre.
Nettverksanalyse
Nettverksanalyse brukes for å identifisere stier, tilkoblinger og nettverk som avslører mønstre og sosiale nettverk av interesse som er nødvendige verktøy for en undersøker.
Tekstanalyse
Tekstanalyse brukes for å identifisere nøyaktig uttrykk for navn, tidspunkt, selskaper, valuta og mer gjennom søk, kategorisering av innhold og navnegjenkjenning
Fremveksten av den digitale økonomien har blitt matchet av den raske spredningen av svindel og cybersikkerhetsrisiko. Vi ønsker å møte kunder der de er i sine analysereiser, spesielt når de tar i bruk teknologi som AI, IoT og nettsky. Med hjelp fra SAS er de bedre rustet til å bryte ned datasiloer, tilpasse seg skiftende regelverk og sikre seg mot nåværende og fremtidige risikoer. Stu Bradley visepresident, Fraud and Security Intelligence Practice SAS
Neste steg
Oppdag SAS sine løsninger for svindel, AML og sikkerhet.
Velutprøvd svindelbeskyttelse
Siden dagens svindlere jobber smartere og raskere, trenger du en pålitelig partner for å beskytte virksomheten din. SAS er industriledende innen avansert analyse og leverer proaktiv svindelbeskyttelse gjennom kunstig intelligens og maskinlæring.
Featured product for Fraud Prevention
SAS® Visual Investigator
SAS Visual Investigator er en løsning for håndtering av svindelgjenkjenning og hendelser som kombinerer store, forskjellige, strukturerte og ustrukturerte datakilder. Gjennom et visuelt brukergrensesnitt kan overvåkerne definere, opprette, sortere og håndtere varsler og utføre detaljerte undersøkelser for å avdekke skjult adferd og aktiviteter.
Anbefalt lesing
-
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.
