Suistimal ve Sahtecilik - Farkındalık ve Önleme
Nedir ve neden önemlidir
Suistimal ve sahteciliği önleme teknolojisi, bilgi işlem hızlarındaki (yüksek performanslı analitik), makine öğrenimi ve diğer yapay zekâ biçimlerindeki (AI) ilerlemelerde büyük gelişmeler kaydetti. Suistimal ve sahtecilik, hayatımızın her alanına dokunur; mal ve hizmetler için ödediğimiz fiyatı yükseltir, vergileri boşa harcar, kaynakları inovasyondan çeker ve hatta insanların hayatına mal olur.
Tarihi
Suistimal ve sahtecilik, israfı ve kötüye kullanımı, uygunsuz ödemeleri, kara para aklamayı, terörün finansmanını, kamu güvenliğini ve siber güvenliği kapsayabilir. Geçmişte kuruluşlar, ayrı veri kümelerinden uyarılar oluşturmak için anormallikleri aramak için iş kurallarını ve ilkel analitiği kullanarak suistimal ve sahteciliği önlemeye yönelik parçalı bir yaklaşım benimsemek zorundaydı.
Veri, otomasyon yoluyla çapraz referans alamadı ve araştırmacılar işlemleri ve suçları gerçek zamanlı şekilde manuel olarak izleyemedi; sonra bunu yapmak zorunda kaldılar. Sağlık hizmetlerinde suistimal ve sahteciliğin önlenmesi, daha çok “öde ve takip et”e benziyordu çünkü dolandırıcılık tespit edilene kadar suçlu çoktan gitmiş oluyordu.
Suistimal ve sahtecilikle mücadele etmek için, geleneksel taktikleri tahmin etmek, yeni planları ortaya çıkarmak ve giderek karmaşıklaşan organize suistimal ve sahtecilik halkalarını çözmek için daha yeni teknolojiler geliştirildi. Bu, standart analitikten fazlasını içerir; makine öğrenimi olarak bilinen bir yapay zekâ biçimi de dâhil olmak üzere tahmine dayalı ve uyarlanabilir analitik teknikleri uygular. Dolandırıcılık riskini derecelendirmek için büyük veri kaynaklarını gerçek zamanlı izlemeyi ve risk profili analizini birleştirerek, suistimal ve sahteciliği önleme, kayıpların gelgitlerini değiştirmeye başlamak için gelişti.
Analitik İle Kimlikte Sahtecilikle Mücadele
Kimlikte sahtecilik işletmeyi ve müşterileri etkileyen gittikçe büyüyen bir endişe. Günümüzde dolandırıcıların, eskisinden daha çok araca ve veriye kolayca erişmesi kimlik hırsızlığının rekor bir seviyeye çıkmasına sebep oldu. Bu çizelge, hesap devralma, kartın mevcut olmaması ve diğer kimlik sahtekârlığı kayıplarını ve yükselmeye devam eden büyümelerini karşılaştırır.
Bugünün Dünyasında Suistimal Tespiti
Devlet destekli terörizm, profesyonel suçlular ve yeraltındaki kötü adamların artan karmaşıklığını anlamak, takip etmek, ifşa etmek ve önlemek zorlaşıyor. Günümüz dünyasında suistimal tespiti, anormal olanı bulmak için veri noktalarını faaliyetlerle eşleştirmek için kapsamlı bir yaklaşımı içerir. Dolandırıcılar sofistike taktikler geliştirmiştir, bu nedenle sistemin, bu değişen yaklaşımlarını takip etmek çok önemlidir.
Çoğu zaman, siber güvenlik ihlalleri dolandırıcılık faaliyetlerine olanak tanır. Örneğin, perakende veya finansal hizmetleri ele alalım: Bir zamanlar lüks olan, gerçek zamanlı işlem izleme artık yalnızca finansal işlemler için değil, kimlik doğrulama, oturum, konum ve cihazı çevreleyen dijital olay verileri için de temel bir gereksinimdir.
Müşteri ve vatandaş deneyimlerini geliştirirken, bir dizi dolandırıcılık saldırısını ve suçu hızlı ve doğru bir şekilde belirlemek ve durdurmak için kuruluşların dört kritik adımı izlemesi gerekir:
- Departmanlardan veya kanallardan mevcut tüm veri türlerini yakalayın ve birleştirin ve bunları analitik sürece dâhil edin.
- İşlemleri, sosyal ağları, yüksek riskli anormallikleri vb. sürekli olarak izleyin ve gerçek zamanlı karar vermeyi sağlamak için davranışsal analitiği uygulayın.
- Araştırmacı iş akışı optimizasyonu da dâhil olmak üzere her düzeyde veri görselleştirme yoluyla kurumsal çapta bir analitik kültürü aşılayın.
- Katmanlı güvenlik teknikleri kullanın.
Seçtiğiniz suistimal tespit ve önleme teknolojisi, karmaşık veri kalıplarından öğrenebilmelidir. Yanlış pozitifleri daha iyi yönetmek ve dolandırıcıların ve suçluların faaliyetlerine bütünsel bir bakış sağlamak için ağ ilişkilerini tespit etmek adına karmaşık karar modelleri kullanılmalıdır. Derin öğrenme sinir ağları, aşırı gradyan artırma ve vektör makineleri gibi makine öğrenimi yöntemlerinin yanı sıra lojistik regresyon, kendi kendini organize eden haritalar gibi kanıtlanmış yöntemlerin birleştirilmesinin, yaklaşımlardan çok daha doğru ve etkili olduğu kanıtlanmıştır.
Suistimal ile Mücadele
Dolandırıcıların kullandığı teknikler gibi, suistimal ve sahteciliği önlemeye yönelik yaklaşımlar da sürekli olarak gelişmek zorundadır. Mücadele etmek için büyük verileri ve ileri analitik tekniklerini nasıl kullanabileceğiniz hakkında daha fazla bilgi edinin.
Yeni nesil kara para aklamayla mücadele
Robotik, semantik analiz ve yapay zekâ, bunların tümü, finans kurumlarının AML süreçlerini otomatikleştirmesine ve etkinliğini iyileştirmesine yardımcı olabilir. Nasıl başlayabilirsiniz? Makine öğrenimi tarafından desteklenen AML ile başarıya giden yaklaşık 10 kilit noktayı okuyun.
Dijital dolandırıcılıkla mücadele için analitiği kullanma
Dijitalleşme hem fırsatlar hem de tehditler yaratıyor. Finansal kurumların kaçınması gereken risk ve suistimal senaryolarının, büyük veri ve analitiğin dijital dolandırıcılığı azaltmaya nasıl yardımcı olduğu ve inovatif kuruluşların bugün dolandırıcılığı nasıl tespit ettiği hakkında bilgi edinin.
Dolandırıcılık, israf ve suistimalle mücadele
Hükûmetler dolandırıcılık, israf ve suistimalle mücadele için milyarlar harcıyor. Ve geleneksel tespit yöntemleri artık yeterli değil. SAS’ın nasıl yardımcı olabileceğini görmek için üç vaka çalışmasını okuyun ve suistimal tespitinde kurumsal bir yaklaşım benimsemenin faydalarını keşfedin.
Sigorta başvurusu dolandırıcılığına kapılarınızı kapatın
Temsilci ve müşteri oyunları, sigorta sağlayıcıları için büyüyen sorunlardır. Dolandırıcılar dijital hilelerinde daha sofistike hâle geldikçe, sigortacıların analitik ve yapay zekâ kullanarak onlara nasıl ayak uydurduğunu ve onları kendi oyunlarında nasıl yendiğini öğrenin.
Kimler suistimal ve sahteciliği önleme kullanıyor?
Hem işletmeler hem de hükûmetler, dolandırıcılığın ekonomik ve itibari yansımalarını büyük ölçüde azaltmak ve hatta önlemek için veri görselleştirme ve yapay zekâ gibi teknolojileri benimsedi. Analistler ve araştırmacılar, siloları parçalamak, uyarıları önem derecesine göre derecelendirmek ve önceliklendirmek için birlikte çalışır, ardından daha derinlemesine analiz için yüksek öncelikli uyarıları yönlendirir.
Bankacılık
Suistimal genellikle sentetik kimlikler, müşteri hesabı devralma, kötü niyetli uygulamalar, dijital ödemeler ve kimlik doğrulama, satın alma ve diğer finansal suçlar yoluyla işlenir. Finansal kurumlar, daha az yanlış pozitif ile gerçek zamanlı olarak hileli işlemleri tespit eder ve çok sayıda faktöre bakan karmaşık algoritmalar aracılığıyla kara para aklama veya terörün finansmanını tespit eder.
Sigorta
Tazminat dolandırıcılığı yaygınlaşıyor ve uygulama dolandırıcılığı artıyor. Veri analistleri, para harcandıktan sonra öde ve takip et yaklaşımı yerine, anormallikleri ve kalıpları tespit etmek için algoritmalar uygulayarak suistimali önlüyor. Tazminat dolandırıcılığının nasıl işlendiğini belirlemek için birden fazla faktörü analiz ederek, sadece dolandırıcılık gerçekleştiğinde tespit edilemez, daha da önemlisi suistimal çok geç olmadan önlenebilir.
Kamu Sektörü
Hükümetler artık vergi sahteciliğini yakalamak, izinsiz girişleri tahmin etmek, anormal davranışları belirlemek ve gerçek zamanlı ve gelecekteki tehditleri kapatmak için silolanmış verileri birleştiriyor. Tüm bu çalışmalar sınır güvenliğini artırıyor, kanun hükümleri için istihbarat topluyor, opioid kötüye kullanımını izliyor ve çocukları güvende tutuyor.
Sağlık Hizmetleri
Sağlık hizmeti tazminatı sahteciliği dünya çapında milyonlarca, hatta milyarlarca dolara mal oluyor. Sağlık hizmetleri kuruluşları, ileri analitik kullanarak ödeme bütünlüğü ve sağlık hizmetleri maliyetini sınırlamaya yönelik kurumsal bir yaklaşım benimseyerek suistimali başarıyla önlüyor.
Diğer Endüstriler Hakkında Bilgi Edinin
Suistimal ve Sahteciliği Önleme Nasıl Çalışır
Suistimal tespiti ve önlenmesi statik bir süreç değildir. Başlangıç ve bitiş noktası yoktur. Bunun yerine, izleme, tespit, kararlar, vaka yönetimi ve tespitteki iyileştirmeleri sisteme geri beslemeyi öğrenmeyi içeren devam eden bir döngüdür. Kuruluşlar, sahtecilik olaylarından sürekli olarak öğrenmeye ve sonuçları gelecekteki izleme ve tespit süreçlerine dahil etmeye çalışmalıdır. Bu, kurumsal çapta bir analitik yaşam döngüsü yaklaşımı gerektirir.
Hedefleriniz suistimal tespiti, uyumluluk veya güvenlik içerebilir. Yapay zekâ ve makine öğrenimi gibi teknolojiler daha yaygın hâle geldikçe, yeni nesil teknolojiler, büyük veri kümelerini birleştirme ve davranışsal analitiği kullanmayla ilişkili manuel süreçleri otomatikleştiriyor
Gözetimli Eğitim
Gözetimli makine öğrenimi algoritmaları, bir araştırmacının işaretlemek isteyebileceği ilgi kalıplarını belirleyerek geçmiş verilerden öğrenir.
Gözetimsiz Eğitim
Gözetimsiz makine öğrenimi, tanımlanmış sahteciliği içermeyen veriyi değerlendirir ve inceler. Yeni anomalileri ve ilgi modellerini ortaya çıkarmak için kullanılır.
Bir araştırmacının araç kiti için gerekli olan kalıpları ve sosyal ağları ortaya çıkaran yolları, bağlantıları ve merkezleri belirlemek için ağ analizi.
Arama, içerik kategorizasyonu ve varlık ayıklama yoluyla adların, zamanların, şirketlerin, parasal değerlerin ve daha fazlasının ifadelerini doğru bir şekilde belirlemek için metin analitiği.
Dijital ekonominin yükselişi, suistimal ve siber güvenlik risklerinin hızla yayılmasıyla eşleşti. Özellikle yapay zekâ, IoT ve bulut gibi teknolojileri benimserken, analitik yolculuklarında bulundukları yerde müşterilerle tanışmak istiyoruz. Onlara yardımcı olacak SAS ile, veri silolarını yıkmak, değişen düzenlemelere uyum sağlamak ve mevcut ve gelecekteki risklere karşı korunmak için daha donanımlı olacaklar. Stu Bradley Vice President, Fraud and Security Intelligence Practice SAS
Sonraki Adımlar
Suistimal, AML ve Güvenlik İstihbaratı için SAS Çözümlerini Keşfedin
Suistimal ve Sahteciliği Önleme için Öne Çıkan Çözüm
SAS® Visual Investigator
SAS Visual Investigator, büyük, farklı, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kaynaklarını birleştiren bir dolandırıcılık tespit, soruşturma ve olay yönetimi çözümüdür. Araştırmacılar, görsel bir kullanıcı arayüzü aracılığıyla uyarıları tanımlayabilir, oluşturabilir, öncelik sırasına koyabilir ve yönetebilir ve gizli davranışları ve etkinlikleri ortaya çıkarmak için ayrıntılı araştırmalar yapabilir.
Önerilen Kaynaklar
- Article Managing fraud risk: 10 trends you need to watchSynthetic identities, credit washing and income misrepresentation – these are just some of the trends to watch if you’re trying to understand how to manage fraud risk. Find out what’s on the top 10 list of trends according to experts like Frank McKenna and Mary Ann Miller.
- Article How AI and advanced analytics are impacting the financial services industryTop SAS experts weigh in on the topics that are keeping institutions up at night and fraudsters in a job.
- Article Detect and prevent banking application fraudCredit fraud often starts with a falsified application. That’s why it’s important to use analytics starting at the entrance point. Learn how analytics and machine learning can detect fraud at the point of application by recognizing the biggest challenge – synthetic identities.