Digitalizarea comerțului a ușurat activitatea infractorilor, să fure informații bancare online și carduri de credit. Pierderile consumatorilor din cauza fraudei au ajuns la ordinul miliardelor de dolari în intreaga lume.
Aceste pierderi ale consumatorilor costă și instituțiile financiare. Pe măsură ce atacurile de fraudă asupra băncilor cresc, acestea acordă prioritate detectării mai rapide a fraudelor. Organizațiile de servicii financiare care oferă această securitate suplimentară au mai multe șanse să își păstreze clienții de bază.
Una dintre modalitățile prin care serviciile financiare se apără împotriva fraudei este prin utilizarea analizei avansate.
În timp ce tehnicile avansate de analiză, cum ar fi data mining, machine learning și analiza predictivă sunt disponibile pentru utilizare în toate industriile, băncile au întârziat să le adopte. Sub 10% dintre bănci folosesc analize critice.
Mulți se bazează pe sisteme izolate, ceea ce poate duce la învățarea despre comportamentul clienților și la detectarea activității frauduloase mai lent. Băncile pot utiliza instrumente de analiză avansate, cum ar fi soluțiile oferite de Microsoft și Tableau.
Indiferent de platforma aleasă, punerea datelor în centrul eforturilor de detectare a fraudelor dă rezultate pozitive.
Analiza avansată permite detectarea rapidă a fraudelor
Analiza avansată permite o detectare mai rapidă a fraudei prin analiza datelor – date despre tranzacții, date despre clienți, date biometrice și date din surse externe – pentru o înțelegere completă a comportamentului tipic al fiecărui consumator.
În acest fel, băncile pot semnala și investiga cu ușurință comportamentul suspect mai rapid, prevenind pierderea pe care o activitate frauduloasă ar putea costa un client și banca deopotrivă. Acest lucru se realizează în câteva moduri:
• Machine learning: algoritmii de învățare automată pot analiza datele tranzacțiilor pentru a identifica tiparele de activitate anormală și pot folosi datele biometrice – inclusiv amprentele digitale, recunoașterea facială și recunoașterea vocii – pentru a detecta activități suspecte. Machine learning poate învăța din cazurile de fraudă anterioare și se poate adapta la noile modele de fraudă, astfel încât băncile să semnaleze rapid orice tranzacție suspectă.
• Monitorizare în timp real: Similar modului în care o cameră de securitate inteligentă poate alerta autoritățile cu privire la un furt de îndată ce are loc crima, analiza în timp real poate ajuta băncile să răspundă în momentul în care se încearcă frauda. Acest lucru permite băncilor să oprească infracțiunea în proces.
• Previziune: între utilizarea analizei predictive și a instrumentelor AI, analiza avansată poate ajuta băncile să prezică posibilitatea fraudei. Acest lucru ajută băncile să ofere clienților posibilitatea să identifice semnele de fraudă și să-și întărească securitatea contului.
Într-o lume din ce în ce mai digitală, încercările de fraudă vor continua să crească. Dar analiza avansată poate ajuta băncile și clienții lor să anticipeze, să detecteze și să combată riscul.
