Trong quá khứ, cuộc chiến chống gian lận đã có một chút khó khăn. Nó đã dựa vào các kiểm toán viên để xác định các mẫu hành vi không hoàn toàn phù hợp. Họ thường chỉ phát hiện ra các vấn đề vài tháng sau sự kiện. Và sau đó các tổ chức phải lấy lại số tiền bị đánh cắp thông qua các quy trình pháp lý.
Tuy nhiên, trong một thế giới mà các giao dịch diễn ra trong vòng chưa đầy một giây, điều này không còn được chấp nhận. Chúng tôi cần có khả năng phát hiện gian lận ngay lập tức, nếu không trước khi nó xảy ra. Khách hàng muốn dữ liệu an toàn và được bảo vệ không dễ bị đánh cắp danh tính thông qua hệ thống của công ty. Nhưng họ vẫn muốn có thể thanh toán trực tuyến và chỉ trong vài giây. Tiền đặt cọc rất cao, nhưng may mắn thay, các công cụ và kỹ thuật mới trong phân tích gian lận đang cho phép các công ty vượt lên trước gian lận.
Máy móc tốt hơn con người rất nhiều trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn. Họ có thể kiểm tra số lượng lớn các giao dịch và nhận ra hàng nghìn mẫu gian lận thay vì một số ít bị bắt bằng cách tạo ra các quy tắc. Mặt khác, những kẻ lừa đảo đã trở nên thành thạo trong việc tìm ra sơ hở. Dù bạn đặt ra những quy tắc nào, thì rất có thể họ sẽ có thể vượt lên dẫn trước. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu hệ thống của bạn có thể tự suy nghĩ, ít nhất là ở một mức độ nhất định?
Các phương pháp tiếp cận mới để ngăn chặn gian lận kết hợp hệ thống dựa trên quy tắc với máy học và trí tuệ nhân tạo dựa trên hệ thống phát hiện gian lận. Các hệ thống kết hợp này có thể phát hiện và nhận ra hàng nghìn mẫu gian lận và học hỏi từ dữ liệu. Các hệ thống phát hiện gian lận dựa trên phân tích tự động có thể tiết lộ các mẫu gian lận mới và xác định tội phạm có tổ chức một cách nhất quán, hiệu quả và nhanh chóng hơn. Điều này khiến họ trở thành một khoản đầu tư tốt cho các doanh nghiệp trong nhiều lĩnh vực, bao gồm khu vực công, bảo hiểm, ngân hàng và thậm chí cả chăm sóc sức khỏe hoặc viễn thông.
Tuy nhiên, bằng cách nào bạn có thể khai thác phân tích như một công cụ trong cuộc chiến chống gian lận?
Bước đầu tiên là xác định những tùy chọn nào bạn cần. Có lẽ cách tốt nhất để làm điều này là thông qua một loạt hội thảo toàn công ty với các chuyên gia phân tích gian lận để xác định những phân tích bạn cần, dữ liệu nào cần bao gồm và các kỹ thuật để sử dụng cũng như kết quả báo cáo. Họ cũng có thể xác định sự kết hợp lý tưởng giữa các phương pháp tiếp cận dựa trên quy tắc và AI / ML để phát hiện gian lận càng sớm càng tốt.
Các công ty hướng tới phân tích nâng cao để phát hiện gian lận sẽ cần phải đưa ra một số quyết định. Họ sẽ cần phải tối ưu hóa việc điều chỉnh ngưỡng kịch bản hiện có, khám phá dữ liệu lớn, phát triển và diễn giải các mô hình học máy để chống gian lận, khám phá thông tin có liên quan trong dữ liệu văn bản cũng như các cảnh báo ưu tiên và định tuyến tự động. Cũng có thể có các quyết định theo ngành cụ thể, chẳng hạn như tự động hóa phân tích thiệt hại thông qua nhận dạng hình ảnh trong lĩnh vực bảo hiểm. Bằng cách tự động hóa các lĩnh vực này, các công ty có thể vừa giảm đáng kể nỗ lực của con người - giảm chi phí - vừa cải thiện khả năng phát hiện và ngăn chặn gian lận của họ.
Các công ty đang sử dụng phương pháp phân tích để ngăn ngừa gian lận đã báo cáo một số lợi ích quan trọng. Thứ nhất, chất lượng giới thiệu để điều tra thêm sẽ tốt hơn. Các điều tra viên cũng có ý tưởng rõ ràng hơn nhiều về lý do tại sao việc giới thiệu lại được thực hiện, điều này giúp cải thiện hiệu quả điều tra. Analytics cũng cải thiện điều tra hiệu quả bằng cách giảm số lượng cả hai lần dương tính giả (nghĩa là, cảnh báo hóa ra không phải là gian lận) và âm tính giả (không phát hiện ra gian lận thực tế). Điều này cải thiện trải nghiệm của khách hàng và giảm rủi ro cho công ty.
Analytics giúp bạn có thể phát hiện ra gian lận phức tạp hoặc có tổ chức mà các hệ thống dựa trên quy tắc sẽ bỏ sót. Các công ty có thể nhóm các khách hàng và tài khoản có hành vi tương tự lại với nhau, sau đó đặt ra các ngưỡng dựa trên rủi ro phù hợp với từng tình huống.
Cũng có một số lợi ích theo ngành cụ thể. Ví dụ, các công ty bảo hiểm có thể xác định các yêu cầu gian lận nhanh hơn để ngăn chặn các khoản thanh toán không phù hợp đi ra ngoài. Việc điều tra xác nhận quyền sở hữu có thể nhất quán hơn vì xác nhận quyền sở hữu được tính điểm thông qua công nghệ, thuật toán và phân tích, chứ không phải bởi con người. Cuối cùng, có thể rút ngắn quy trình xác nhận quyền sở hữu thông qua phân tích thiệt hại tự động. Không có gì ngạc nhiên khi các tổ chức trên nhiều lĩnh vực đang đặt phân tích vào trọng tâm của chiến lược chống gian lận của họ .