Data-analytiikan rooli fintechin petostentorjunnassa – Pankki- ja rahoitusuutiset

Intian digitaalisten maksujen ekosysteemi on kasvanut merkittävästi viime vuosina pääasiassa verkkokaupan, mobiili- ja lähimaksujärjestelmien ansiosta. Kauppiaiden hyväksynnän ja arvoketjujen digitalisoinnin myötä digitaalisten maksujen kasvuvauhti todennäköisesti jatkuu ennallaan Intiassa. Itse asiassa Intian digitaalisten maksujen markkinoiden odotetaan nousevan 280 84 biljoonaan INR:iin vuoteen 2027 mennessä ResearchAndMarkets.comin raportin mukaan. Raportin mukaan digitaalisten maksujen markkinoiden ennustetaan jatkavan kasvuaan 15,73 prosentin CAGR:llä vuoteen 2027 asti.

Digitaalisten maksujen kasvu on kuitenkin tuonut mukanaan omat haasteensa. Digitaalisten maksujen räjähdysmäinen lisääntyminen on johtanut verkkopetosten lisääntymiseen. Maksutietoyrityksen Fraugsterin tietojen mukaan verkkomaksupetosten aiheuttamien verkkokaupan tappioiden odotetaan nousevan maailmanlaajuisesti 48 miljardiin dollariin vuonna 2023 ja kasvavan 131 % vuodesta 2022 vuoteen 2027. Myös Intiassa verkkomaksupetokset ovat yleisiä. nousta. RBI oli maininnut FY23-vuosiraportissaan, että kortti- ja Internet-petosten arvo oli 1,55 miljardia dollaria, kun se vuosi sitten oli 1,19 miljardia dollaria.

Digitaalisten maksujen lisääntyessä petokset lisääntyvät päivä päivältä ja eri toimialoilla. Fintech-yritykselle petokset eivät voi vain vaikuttaa sen mahdollisiin tuloihin, vaan myös vahingoittaa sen brändin mainetta ja asiakasuskollisuutta. Petosten välittömien taloudellisten vaikutusten lisäksi fintechille aiheutuu välillisiä kustannuksia mahdollisuuksien menettämisen ja asiakkaiden yleisesti heikentyneen luottamuksen vuoksi.

Vastatakseen paremmin kohdeyleisönsä vaativiin vaatimuksiin ja mieltymyksiin fintech-alustat keräävät tietoja tuhansien tietopisteiden kautta erilaisissa toimenpiteissä henkilötiedoista ja tiliotteista ammattitietoihin ja analysoivat niitä palveluidensa ja tuotteidensa parantamiseksi. Koska FinTech käyttää paljon henkilökohtaisia ​​tunnistetietoja (PII), se tekee niistä erittäin alttiita tietovarkauksille. Tietojen arkaluontoinen luonne ja reaaliaikaiset rajoitukset edellyttävät vankkoja tietosuoja- ja turvallisuusmekanismeja tietosuojan varmistamiseksi ja petosten estämiseksi fintechissä.

Tietoanalytiikan käyttöä talouspetosten tunnistamisessa ja ehkäisyssä kutsutaan Fraud Analyticsiksi. Verkkomaksupetosten kehittyessä ja kehittyessä yhä kehittyneempään perinteinen tapahtumakeskeinen petostentorjuntamenetelmä petosten havaitsemiseen ei ole enää tehokas. Petosuhkien lisääntyessä ja lisääntyessä rahoituslaitokset yhdistävät kehittyneen analytiikan petostentorjuntamekanismiinsa ja omistavat lisäresursseja kehittääkseen edistyneitä analytiikkamalleja petosten ehkäisemiseksi ja lieventämiseksi. Petosanalytiikka käyttää big data -tekniikoita havaitsemaan ja lieventämään reaaliaikaisia ​​petollisia toimia, ja se voi myös ennustaa tulevaa käyttäytymistä ja ehdottaa ennaltaehkäiseviä menetelmiä.

Viime vuosina fintech-yrityksissä on tullut ja lisääntynyt erilaisia ​​petosanalytiikkatekniikoita, joiden tavoitteena on vähentää petoksia ja puolestaan ​​lisätä luottamusta uuden aikakauden fintech-tuotteisiin. Tässä on joitain fintech- ja rahoituspalveluyritysten käyttämistä suosituimmista petosanalyysitekniikoista.

Ennustava analytiikka on historiallisten ja nykyisten tietojen käyttöä tulevaisuuden ennustamiseen tilastollisen mallinnuksen, tiedon louhinnan ja koneoppimisalgoritmien avulla. Se auttaa paljastamaan piilotetut petosriskit tunnistamalla kuvioita suurista tietojoukoista ja ryhtymällä ennakoiviin toimiin niiden estämiseksi. Tämä auttaa vähentämään ennakoitavissa olevia petoksia, koska fintech voi varmistaa, että ne ryhtyvät korjaaviin toimiin hyvissä ajoin. Fintech voi myös rakentaa älykkäämpiä petosten pisteytysalgoritmeja ja mallintaa tarkempia petostentorjuntastrategioita analysoimalla menneitä tietoja, trendejä ja muuttujia.

Mallintunnistuksessa petokset tunnistetaan tunnistamalla toiminnat, jotka poikkeavat normista koneoppimisalgoritmin (ML) avulla. Koska ML-algoritmit on suunniteltu havaitsemaan kaavoja ja poikkeavuuksia, joita ihmisen on muuten vaikea havaita, fintech-yritykset voivat tunnistaa hahmontunnistuksen avulla petolliset toiminnot, jotka olisivat muuten jääneet huomaamatta. Tämä voi auttaa pitämään silmällä uudenlaisia ​​petoksia tai huijauksia ennen kuin ne vaikuttavat asiakkaisiin.

Tutkivaan analytiikkaan kuuluu monimutkaisten tietojoukkojen tuntemattomien kuvioiden tutkiminen tapahtumien poikkeavuuksien paljastamiseksi käyttämällä tutkivia data-analyyttisiä tekniikoita, tilastoja, tiedon louhintaa, ennakoivaa analytiikkaa ja visualisointia. Petostapausten tutkiminen auttaa tunnistamaan datan ja käyttäjien väliset suhteet, havaitsemaan mahdollisesti petollisen toiminnan ja paljastamaan yhteyden petosten tekijöiden välillä.

Yksi petosanalytiikan suurimmista eduista on epäilyttävän toiminnan havaitseminen reaaliajassa, mikä auttaa varmistamaan, että vaikutukset liiketoimintaan ovat minimaaliset tai asiakkaille ei aiheudu minimaalisia menetyksiä. Se auttaa myös muotoilemaan tehokkaan strategian talouspetosten havaitsemiseksi ja ehkäisemiseksi mahdollisimman nopeasti.

Petosanalytiikka keskittää hajallaan olevat tiedot hajottamalla tietosiilot ja analysoimalla pienimmätkin tiedot, mikä auttaa tunnistamaan kuvioita, jotka muuten olisi jätetty huomiotta tiedon hajallaan olevan jakelun vuoksi. Se on osoittautunut tehokkaaksi yksilöiden, organisaatioiden ja liiketoimien välisten monimutkaisten petosverkostojen tunnistamisessa linkkianalyysin avulla. Huijausryhmien tunnistamisesta, joissa suuri määrä rikollisia tekevät yhteistyötä tietyntyyppisten petosten, kuten identiteettivarkauden tai väärennyksen, tunnistamisesta synteettisten henkilöllisyyksien havaitsemiseen, jossa rikolliset yhdistävät oikeita ja vääriä tietoja luodakseen uuden identiteetin uusien tilien avaamista tai vilpillisten ostosten tekemistä varten, petosanalytiikka tutkii taloustiedon yhteyksiä ja assosiaatioita ja paljastaa salaisia ​​tai järjestäytyneitä petosjärjestelmiä.

Lopuksi totean, että talouspetokset ovat monimutkainen ongelma, joka vaatii monitahoista strategiaa sen havaitsemiseksi ja estämiseksi. Nopeatempoisessa liiketoimintaympäristössä huijarit kehittävät jatkuvasti uusia taktiikoita havaitsemisen välttämiseksi, mikä tekee talouspetosten dynaamisen maiseman mukana pysymisestä haastavaa. Petosanalytiikka mahdollistaa petosten havaitsemisen lähempänä petoksen tapahtumisajankohtaa ja mahdollistaa toiminnan reaaliajassa, mikä vähentää merkittävien taloudellisten menetysten mahdollisuuksia. Ottamalla käyttöön tehokkaita petosanalyysistrategioita organisaatiot voivat pienentää talouspetosten riskiä ja suojella mainetta ja omaisuutta, hillitä tappioita ja säilyttää asiakkaidensa ja sidosryhmiensä luottamuksen.