Fraudedetectie met AI: hoe machine learning financiële instellingen kan helpen fraude te voorkomen

Financiële fraude is een groeiend probleem, waarbij criminelen steeds geavanceerdere technieken gebruiken om geld en gevoelige informatie te stelen. Om deze dreiging te bestrijden wenden financiële instellingen zich tot machinaal leren en andere vormen van kunstmatige intelligentie (AI) om frauduleuze activiteiten in realtime te detecteren. In deze blogpost onderzoeken we hoe machine learning financiële instellingen kan helpen fraude te voorkomen.

Wat is machinaal leren?

Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie waarmee computers van gegevens kunnen leren zonder dat ze expliciet zijn geprogrammeerd. Machine learning-algoritmen kunnen patronen identificeren en voorspellingen doen op basis van historische gegevens. In de context van fraudedetectie kunnen machine learning-algoritmen worden getraind op basis van historische gegevens om patronen en afwijkingen te identificeren die op frauduleuze activiteiten kunnen duiden.

Gebieden van financiële fraude waar machinaal leren kan ingrijpen

Machine learning kan ingrijpen in een breed scala aan financiële fraudescenario's door transactiegegevens te analyseren, patronen en afwijkingen te detecteren en verdachte activiteiten te signaleren. Sommige van deze gebieden omvatten:

Fraude met accountovername: Fraude met accountovername vindt plaats wanneer criminelen toegang krijgen tot de account van een klant en ongeautoriseerde transacties uitvoeren. Machine learning-algoritmen kunnen verdachte inlogpogingen detecteren en accounts markeren die zijn gecompromitteerd.

Identiteitsdiefstal: Identiteitsdiefstal vindt plaats wanneer criminelen persoonlijke informatie stelen, zoals de bankgegevens van gebruikers, wachtwoorden, inloggegevens en andere gevoelige informatie, en deze gebruiken om accounts te openen of frauduleuze transacties uit te voeren. Machine learning-algoritmen kunnen helpen identiteitsdocumenten te vergelijken met beveiligde databases en transactiegegevens te analyseren om patronen te identificeren die op identiteitsdiefstal kunnen duiden.

Witwassen van geld: Het witwassen van geld is het proces waarbij de opbrengsten van criminele activiteiten worden vermomd als legitieme fondsen. Naarmate de technieken die worden gebruikt om de detectie van het witwassen van geld te omzeilen steeds geavanceerder worden, wenden financiële instellingen zich tot machine learning om hun inspanningen ter bestrijding van het witwassen van geld (AML) te versterken. In dit scenario kan machinaal leren worden gebruikt om grote hoeveelheden transactiegegevens te analyseren om verdachte patronen te detecteren en transacties te markeren die mogelijk deel uitmaken van een witwasprogramma.

Insiderfraude: Insiderfraude vindt plaats wanneer medewerkers van een financiële instelling hun toegang tot systemen en informatie gebruiken om fraude te plegen. Om de risico's aan te pakken die het verlenen van toegang tot cruciale informatie aan werknemers met zich meebrengt, hebben organisaties insider threat-programma's opgezet. De toenemende complexiteit van risicogedrag en de grote hoeveelheden gegevens die moeten worden gemonitord, hebben organisaties er echter toe gebracht meer innovatieve benaderingen uit te proberen. Eén daarvan omvat het gebruik van machine learning-algoritmen om het gedrag van werknemers te analyseren en afwijkingen op te sporen die kunnen duiden op fraude met voorkennis.

Soorten machine learning-algoritmen die worden gebruikt voor fraudedetectieGesuperviseerd leren:

Algoritmen voor begeleid leren worden getraind op basis van gelabelde gegevens om te voorspellen of een transactie frauduleus is of niet. Het algoritme is getraind op historische gegevens, waarbij frauduleuze transacties als zodanig worden bestempeld en niet-frauduleuze transacties als normaal worden bestempeld. Het algoritme gebruikt deze labels vervolgens om patronen in nieuwe transacties te identificeren en te voorspellen of deze frauduleus zijn of niet.

Ongecontroleerd leren: Ongecontroleerde leeralgoritmen worden gebruikt om afwijkingen in transactiegegevens te detecteren die op frauduleuze activiteiten kunnen duiden. Deze algoritmen kunnen patronen in grote datasets identificeren en afwijkingen van de norm detecteren. Een leeralgoritme zonder toezicht kan bijvoorbeeld een plotselinge toename in de frequentie van transacties vanuit een bepaalde regio of een bepaald IP-adres detecteren, wat op frauduleuze activiteiten kan duiden.

Semi-gesuperviseerd leren: Semi-gesuperviseerde leeralgoritmen combineren leren onder toezicht en zonder toezicht om frauduleuze activiteiten te identificeren. Deze algoritmen worden getraind op een kleine hoeveelheid gelabelde gegevens en een grote hoeveelheid ongelabelde gegevens. De gelabelde gegevens worden gebruikt om het algoritme te trainen om frauduleuze activiteiten te identificeren, terwijl de niet-gelabelde gegevens worden gebruikt om patronen en afwijkingen te identificeren die op fraude kunnen duiden.

Voordelen van het gebruik van Machine Learning voor fraudedetectie

Realtime detectie: Machine learning-algoritmen kunnen transactiegegevens in realtime analyseren, waardoor financiële instellingen frauduleuze activiteiten kunnen detecteren zodra deze zich voordoen. Dit kan verliezen als gevolg van fraude helpen voorkomen en het risico op reputatieschade verkleinen.

Verbeterde nauwkeurigheid: Machine learning-algoritmen kunnen patronen en afwijkingen identificeren die voor mensen moeilijk te detecteren zijn. Dit kan de nauwkeurigheid van de fraudedetectie verbeteren en het aantal valse positieven verminderen.

Schaalbaarheid: Machine learning-algoritmen kunnen enorme hoeveelheden transactiegegevens analyseren, waardoor ze ideaal zijn voor grote financiële instellingen die miljoenen transacties per dag verwerken.

Conclusie

Fraude is een groeiend probleem voor financiële instellingen en traditionele methoden voor fraudedetectie zijn mogelijk niet langer voldoende. Machine learning-algoritmen kunnen financiële instellingen helpen frauduleuze activiteiten in realtime te detecteren, waardoor de nauwkeurigheid wordt verbeterd en verliezen als gevolg van fraude worden verminderd. Door machine learning-algoritmen te trainen op basis van historische gegevens kunnen financiële instellingen patronen en afwijkingen identificeren die kunnen duiden op frauduleuze activiteiten, waardoor ze actie kunnen ondernemen voordat het te laat is.

Als u geïnteresseerd bent in het implementeren van machine learning-oplossingen voor fraudedetectie in uw organisatie, kan AI Superior u helpen. Ons team van AI-experts heeft uitgebreide ervaring met het ontwikkelen van op maat gemaakte machine learning-oplossingen voor financiële instellingen. Wij kunnen u helpen de gebieden van uw bedrijf te identificeren waar machine learning de grootste impact kan hebben en een oplossing op maat ontwikkelen die aan uw specifieke behoeften voldoet. Neem contact met ons op vandaag nog voor meer informatie over hoe wij u kunnen helpen uw fraudepreventie-inspanningen te verbeteren.