Tidigare har kampen mot bedrägerier varit en smula hit-and-miss. Det har förlitat sig på revisorer för att identifiera beteendemönster som inte riktigt passade. De upptäckte ofta problem först månader efter händelsen. Och sedan var organisationer tvungna att ta tillbaka stulna medel genom rättsliga processer.

I en värld där transaktioner sker på under en sekund är detta dock inte längre acceptabelt. Vi måste kunna upptäcka bedrägerier omedelbart, om inte innan det händer. Kunder vill ha säker och skyddad data som inte är sårbar för identitetsstöld genom företagets system. Men de vill fortfarande kunna betala online och på några sekunder. Insatserna är höga, men lyckligtvis gör nya verktyg och tekniker inom bedrägerianalyser det möjligt för företag att ligga före bedrägeri.

Lita på att maskiner gör jobbet

Maskiner är mycket bättre än människor på att bearbeta stora datamängder. De kan granska ett stort antal transaktioner och känna igen tusentals bedrägerimönster istället för de få som fångas upp genom att skapa regler. Å andra sidan har bedragare blivit skickliga på att hitta kryphål. Vilka regler du än sätter är det troligt att de kommer att kunna komma före dem. Men tänk om ditt system kunde tänka själv, åtminstone till viss del?

Nya metoder för att förebygga bedrägerier kombinerar regelbaserade system med maskininlärning och artificiell intelligens -baserade system för upptäckt av bedrägerier. Dessa hybridsystem kan upptäcka och känna igen tusentals bedrägerimönster och lära av data. Automatiserade analysbaserade system för upptäckt av bedrägerier kan avslöja nya bedrägerimönster och identifiera organiserad brottslighet mer konsekvent, effektivt och snabbt. Detta gör dem till en bra investering för företag inom ett brett spektrum av sektorer, inklusive offentlig sektor, försäkringar, banker och till och med sjukvård eller telekommunikation.

Men hur kan du använda analyser som ett verktyg i din kamp mot bedrägerier?

Identifiera behov och lösningar

Det första steget är att identifiera vilka alternativ du behöver. Förmodligen är det bästa sättet att göra detta genom en serie företagsomfattande workshops med experter på bedrägerianalys för att avgöra vilken analys du behöver, vilken data som ska inkluderas och tekniker som ska användas och vilka resultat som ska rapporteras. De kan också identifiera den idealiska kombinationen av regelbaserade och AI/ML-metoder för att upptäcka bedrägerier så tidigt som möjligt.

Företag som letar efter avancerad analys för att upptäcka bedrägerier kommer att behöva fatta ett antal beslut. De kommer att behöva optimera befintliga scenariotröskeljusteringar, utforska big data, utveckla och tolka maskininlärningsmodeller för bedrägeri, upptäcka relevant information i textdata och prioritera och automatiskt dirigera varningar. Det kan finnas branschspecifika beslut att fatta också, som att automatisera skadeanalys genom bildigenkänning inom försäkringssektorn. Genom att automatisera dessa områden kan företag både avsevärt minska den mänskliga ansträngningen – minska kostnaderna – och förbättra sin upptäckt och förebyggande av bedrägerier.

Fördelar med ett analytiskt tillvägagångssätt

Företag som redan använder en analytisk metod för att förebygga bedrägerier har rapporterat flera viktiga fördelar. För det första är kvaliteten på remisser för vidare utredning bättre. Utredarna har också en mycket tydligare uppfattning om varför remissen har gjorts, vilket förbättrar utredningens effektivitet. Analytics förbättrar också undersökningar effektivitet genom att minska antalet både falska positiva (det vill säga varningar som visar sig inte vara bedrägerier) och falska negativa (misslyckande att upptäcka faktiska bedrägerier). Detta förbättrar kundupplevelsen och minskar risken för företaget.

Analytics gör det möjligt att avslöja komplexa eller organiserade bedrägerier som regelbaserade system skulle missa. Företag kan gruppera kunder och konton med liknande beteenden och sedan ställa in riskbaserade trösklar som är lämpliga för varje scenario.

Det finns också flera branschspecifika fördelar. Till exempel kan försäkringsbolag identifiera bedrägliga anspråk snabbare för att förhindra att felaktiga betalningar går ut. Utredningen av påståenden kommer sannolikt att vara mer konsekvent eftersom påståenden poängsätts genom teknik, algoritmer och analyser, snarare än av människor. Slutligen blir det möjligt att förkorta skadeprocessen genom automatiserad skadeanalys. Det är inte konstigt att organisationer inom ett brett spektrum av sektorer placerar analys i hjärtat av sin antibedrägeristrategi .