과거에는 사기와의 싸움이 다소 실패했습니다. 적합하지 않은 행동 패턴을 식별하기 위해 감사 기관에 의존했습니다. 그들은 종종 사건이 발생한 지 몇 달 후에 문제를 감지했습니다. 그런 다음 조직은 법적 절차를 통해 도난당한 자금을 회수해야 했습니다.
그러나 거래가 1초 이내에 발생하는 세상에서는 더 이상 허용되지 않습니다. 우리는 사기가 발생하기 전에 그렇지 않은 경우 즉시 사기를 감지할 수 있어야 합니다. 고객은 회사 시스템을 통한 신원 도용에 취약하지 않은 안전하고 보호된 데이터를 원합니다. 그러나 그들은 여전히 온라인으로 몇 초 안에 지불할 수 있기를 원합니다. 위험은 높지만 다행히도 사기 분석의 새로운 도구와 기술을 통해 기업은 사기보다 앞서 나갈 수 있습니다.
기계는 큰 데이터 세트를 처리하는 데 인간보다 훨씬 뛰어납니다. 그들은 많은 수의 거래를 조사하고 규칙을 만들어 포착한 소수 대신 수천 개의 사기 패턴을 인식할 수 있습니다. 반면에 사기꾼들은 허점을 찾는 데 능숙해졌습니다. 당신이 설정한 규칙이 무엇이든 간에, 그 규칙보다 앞서 나갈 가능성이 높습니다. 하지만 시스템이 최소한 어느 정도는 스스로 생각할 수 있다면 어떨까요?
사기 방지를 위한 새로운 접근 방식은 규칙 기반 시스템과 머신 러닝 및 인공 지능을 결합합니다. 기반 사기 탐지 시스템. 이러한 하이브리드 시스템은 수천 가지 사기 패턴을 감지 및 인식하고 데이터에서 학습할 수 있습니다. 자동화된 분석 기반 사기 탐지 시스템은 새로운 사기 패턴을 드러내고 조직 범죄를 보다 일관되고 효율적이며 신속하게 식별할 수 있습니다. 따라서 공공 부문, 보험, 은행, 의료 또는 통신을 포함한 광범위한 부문의 기업에 좋은 투자가 됩니다.
하지만 사기와의 전쟁에서 도구로 분석을 어떻게 활용할 수 있습니까?
첫 번째 단계는 필요한 옵션을 식별하는 것입니다. 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 사기 분석 전문가와 함께 일련의 전사적 워크숍을 통해 필요한 분석, 포함할 데이터 및 사용할 기술, 보고할 결과를 결정하는 것입니다. 또한 규칙 기반 및 AI/ML 접근 방식의 이상적인 조합을 식별하여 가능한 한 빨리 사기를 감지할 수 있습니다.
사기 탐지를 위한 고급 분석을 원하는 기업은 여러 가지 결정을 내려야 합니다. 그들은 기존 시나리오 임계값 조정을 최적화하고, 빅 데이터를 탐색하고, 사기에 대한 기계 학습 모델을 개발 및 해석하고, 텍스트 데이터에서 관련 정보를 발견하고, 우선 순위를 지정하고 경고를 자동 라우팅해야 합니다. 보험 부문에서 이미지 인식을 통한 피해 분석 자동화와 같은 산업별 결정도 있을 수 있습니다. 기업은 이러한 영역을 자동화함으로써 인적 노력을 크게 줄여 비용을 절감하고 사기 탐지 및 예방을 개선할 수 있습니다.
사기 예방을 위해 이미 분석적 접근 방식을 사용하고 있는 회사는 몇 가지 중요한 이점을 보고했습니다. 첫째, 추가 조사를 위한 의뢰의 질이 더 좋습니다. 조사관은 또한 의뢰가 이루어진 이유에 대해 훨씬 더 명확하게 알고 있으므로 조사의 효율성이 향상됩니다. 분석을 통한 조사 개선 거짓 긍정(즉, 사기가 아닌 것으로 판명된 경고)과 거짓 부정(실제 사기 발견 실패)의 수를 줄여 효율성을 높입니다. 이를 통해 고객 경험을 개선하고 회사에 대한 위험을 줄일 수 있습니다.
분석을 사용하면 규칙 기반 시스템이 놓칠 수 있는 복잡하거나 조직적인 사기를 발견할 수 있습니다. 기업은 유사한 행동을 보이는 고객과 계정을 그룹화한 다음 각 시나리오에 적합한 위험 기반 임계값을 설정할 수 있습니다.
여러 부문별 혜택도 있습니다. 예를 들어, 보험사는 사기 청구를 더 빨리 식별하여 부적절한 지불이 나가는 것을 방지할 수 있습니다. 클레임은 사람이 아닌 기술, 알고리즘 및 분석을 통해 채점되기 때문에 클레임 조사가 더 일관성이 있을 수 있습니다. 마지막으로 자동화된 손상 분석을 통해 청구 프로세스를 단축할 수 있습니다. 다양한 분야의 조직이 사기 방지 전략의 핵심에 분석을 두는 것은 놀라운 일이 아닙니다. .
