Globalt sett uppgick förluster på grund av bedrägeri vid onlinebetalningar under 2022 till 41 miljarder USD, en siffra som förväntas öka till 48 miljarder USD i slutet av 2023. Att bekämpa betalningsbedrägerier – och mildra den förödande skadan på företagets ekonomi och anseende – har blivit en av företagens främsta prioriteringar. Utöver de omedelbara ekonomiska förlusterna från bedrägerier står företagen också inför en potentiell urholkning av kundernas förtroende och lojalitet, samt ökad granskning från tillsynsmyndigheter och brottsbekämpande myndigheter. För att bekämpa detta växande hot vänder sig organisationer till maskininlärning.
Maskininlärning, ett delområde inom artificiell intelligens (AI), erbjuder en kraftfull och anpassningsbar lösning för att hantera betalningsbedrägeriers komplexa och föränderliga natur. Genom att mobilisera stora datamängder och avancerade algoritmer kan maskininlärning identifiera mönster och avvikelser som indikerar bedrägligt beteende, vilket gör det möjligt för företag att upptäcka och förhindra bedrägerier i realtid. I slutändan kan maskininlärning hjälpa företag att upprätthålla en säker miljö kring betalningar för att skydda sina kunder, sina intäkter och sitt rykte.
Vi går igenom fördelarna med maskininlärning för att förebygga bedrägerier och hur företag kan använda det här verktyget i olika betalningsscenarier.
Vad innehåller den här artikeln?
- Vad är maskininlärning?
- Hur används maskininlärning för att förebygga och identifiera bedrägerier?
- Certifiering för att identifiera bedrägeri med maskininlärning
- Exempel på hur maskininlärning används för att identifiera bedrägeri
Vad är maskininlärning?
Maskininlärning är ett delområde av AI där fokus ligger på att utveckla algoritmer och modeller som ger datorer möjlighet att lära sig av data, identifiera mönster i datan och fatta beslut baserat på sina lärdomar.
Det finns tre huvudtyper av maskininlärning:
Vägledd inlärning
Vägledd inlärning är en typ av maskininlärning där en dator lär sig att göra förutsägelser eller fatta beslut baserat på exempel. Tänk på det som en elev som lär sig av en lärare: läraren ger eleven en uppsättning problem och korrekta svar på dessa problem, och eleven studerar dessa exempel och lär sig att känna igen mönster. När eleven står inför ett nytt problem kan hen använda sina tidigare kunskaper för att hitta rätt svar.
I vägledd inlärning får datoralgoritmen en datauppsättning med både indata (problem) och rätt utdata (svar). Algoritmen studerar den här datauppsättningen och lär sig förhållandet mellan indata och utdata. Så småningom kan algoritmen göra förutsägelser eller fatta beslut för nya data som den inte har sett tidigare.
Ickevägledd inlärning
Ickevägledd inlärning är en typ av maskininlärning där en dator lär sig att identifiera mönster eller strukturer i data utan att få några specifika exempel eller korrekta svar. Detta liknar hur en detektiv skulle försöka lösa ett fall utan några inledande ledtrådar – genom att leta efter ledtrådar och kopplingar i den tillgängliga informationen för att avslöja dolda mönster eller relationer. Vid ickevägledd inlärning får datoralgoritmen en datauppsättning med endast indata, utan några motsvarande korrekta utdata (svar). Algoritmens uppgift är att analysera dessa data och upptäcka underliggande mönster.
Förstärkningsinlärning
Förstärkningsinlärning är en typ av maskininlärning där en dator lär sig att fatta beslut genom att interagera med en miljö och ta emot feedback i form av belöningar eller straff. Tänk på hur du kan träna en hund att utföra tricks. När hunden utför tricket korrekt erbjuder du den en godbit (en belöning), och när hunden inte gör tricket kan du ge den en mild korrigering (ett straff). Med tiden lär sig hunden att utföra tricket korrekt för att maximera antalet godbitar den får.
Inom förstärkningsinlärning utforskar datoralgoritmen, ofta kallad agent, en miljö och fattar beslut. För varje beslut den fattar får den feedback i form av antingen en belöning eller ett straff. Algoritmens mål är att lära sig den bästa strategin, eller policyn, för att fatta beslut som maximerar dess kumulativa belöningar över tid. Den gör detta genom att prova sig fram och anpassa och förbättra sin strategi baserat på feedbacken.
Maskininlärningstekniker används i många olika scenarier, inklusive naturlig språkbehandling, bild- och taligenkänning, medicinsk diagnos, finansiell analys och autonoma fordon.
Hur används maskininlärning för att förebygga och identifiera bedrägerier?
Maskininlärning används i allt högre grad för att förebygga och upptäcka bedrägerier på grund av dess förmåga att analysera stora mängder data, identifiera mönster och anpassa sig till ny information. Några av de vanligaste tillämpningarna av maskininlärning för att förebygga bedrägerier är:
Identifiering av avvikelser
Maskininlärningsalgoritmer kan identifiera ovanliga mönster eller avvikelser från normalt beteende i transaktionsdata. Genom att "träna" på historiska data lär sig algoritmerna att känna igen legitima transaktioner och flagga misstänkta aktiviteter som kan tyda på bedrägeri.Riskbedömning
Maskininlärningsmodeller kan dela ut riskpoäng till transaktioner eller användarkonton baserat på olika faktorer, till exempel transaktionsbelopp, plats, frekvens och tidigare beteende. Högre riskpoäng indikerar en högre sannolikhet för bedrägeri, vilket gör det möjligt för organisationer att prioritera sina resurser och fokusera på specifika transaktioner eller konton som kräver ytterligare utredning.Nätverksanalys
Bedrägliga aktörer samarbetar ofta och bildar nätverk för att bedriva sin verksamhet. Maskininlärningstekniker som grafanalys kan hjälpa till att avslöja dessa nätverk genom att analysera relationer mellan entiteter (till exempel användare, konton eller enheter) och identifiera ovanliga anslutningar eller kluster.Textanalys
Maskininlärningsalgoritmer kan analysera ostrukturerade textdata, t.ex. e-postmeddelanden, inlägg på sociala medier eller kundrecensioner, för att identifiera mönster eller nyckelord som kan tyda på bedrägeri.Identitetsverifiering
Maskininlärningsmodeller kan analysera och verifiera information som tillhandahålls av användare, t.ex. bilder av identitetshandlingar eller ansiktsigenkänningsdata, för att säkerställa att en individ är den han eller hon utger sig för att vara och förhindra identitetsstöld.Adaptiv inlärning
En av de viktigaste styrkorna med maskininlärning är dess förmåga att lära sig och anpassa sig till ny information. I takt med att bedrägliga aktörer ändrar taktik kan maskininlärningsmodeller tränas om på nya data, vilket gör att de kan hålla sig uppdaterade och bättre rustade för att upptäcka nya bedrägerimönster.
Att använda maskininlärning för att förebygga bedrägerier kan vara ett kraftfullt sätt för organisationer att förbättra sina identifieringsfunktioner, minska risken för falska positiva identifieringar och förbättra den övergripande säkerheten och kundupplevelsen.
Certifiering för att identifiera bedrägeri med maskininlärning
En certifiering för att identifiera bedrägeri med maskininlärning är en typ av professionell certifiering eller utbildningsprogram som fokuserar på tillämpningen av maskininlärningstekniker för att identifiera och förebygga bedrägerier. Målet med denna certifiering är att ge individer de kunskaper, färdigheter och verktyg som krävs för att tillämpa maskininlärning i kampen mot bedrägerier.
Certifieringsprogram för att använda maskininlärning mot bedrägerier omfattar vanligtvis:
Grunderna i maskininlärning: En introduktion till de grundläggande begreppen och principerna för maskininlärning, inklusive vägledd, ickevägledd och förstärkningsinlärning, samt de vanligaste algoritmerna.
Förberedelse och förbehandling av data: Tekniker för att rensa, transformera och förbereda data för användning i maskininlärningsmodeller, inklusive hur du hanterar saknade eller brusiga data (skadade eller på annat sätt oanvändbara data) funktionsteknik (feature engineering) och datanormalisering.
Träning och utvärdering av modeller: Metoder för att träna maskininlärningsmodeller, välja lämpliga algoritmer, optimera modellparametrar och utvärdera modellprestanda med hjälp av mått som noggrannhet, precision, träffsäkerhet och F1-poäng (ett mått på precision och träffsäkerhet).
Tekniker för att identifiera bedrägeri: En översikt över olika maskininlärningsbaserade metoder som används för att identifiera bedrägerier, till exempel avvikelseidentifiering, riskbedömning, nätverksanalys, textanalys och identitetsverifiering.
Implementering: Metoder för att implementera och engagera maskininlärningsmodeller i en produktionsmiljö, inklusive versionshantering av modellerna, övervakning och underhåll av modellernas prestanda över tid.
Etik och regler: En diskussion om etiska överväganden och regelefterlevnad relaterade till maskininlärning och förebyggande av bedrägerier, till exempel datasekretess, rättvisa och förklarbarhet (förmågan att förklara för en människa vad en maskininlärningsmodell gör från indata till utdata).
Att få en sådan certifiering kan hjälpa yrkesverksamma att visa sin expertis inom detta specialiserade område, vilket gör dem till värdefulla tillgångar för organisationer som vill förbättra sin förmåga att identifiera bedrägerier. Det finns många typer av yrkesverksamma som kan dra nytta av en sådan certifiering, inklusive datavetare, analytiker, bedrägeriutredare och cybersäkerhetsspecialister.
Exempel på hur maskininlärning används för att identifiera bedrägeri
Företag som hanterar kundbetalningar kan tillämpa maskininlärningsbaserad identifiering och förebyggande av bedrägerier för olika betalningsscenarier:
Betalningar i fysisk miljö
Identifiering av kreditkortsbedrägerier
Maskininlärningsalgoritmer kan analysera transaktionsdata (t.ex. tid, plats, belopp och verksamhet) för att identifiera mönster och flagga potentiellt bedrägliga transaktioner i realtid. Till exempel, om en kunds kort används på två platser långt ifrån varandra inom en kort tidsram, kan systemet flagga transaktionerna som misstänkta.Avvikelseidentifiering i POS-system (Point of Sale)
Med maskininlärning kan man övervaka POS-transaktioner och identifiera ovanliga mönster. Till exempel, om en anställd behandlade ett ovanligt stort antal återbetalningar eller rabatter, kan det tyda på internt bedrägeri eller stöld.
Mobila betalningar
Enhetens fingeravtryck
Maskininlärningsmodeller kan analysera enhetsspecifik information (t.ex. enhetsmodell, operativsystem, IP-adress) för att skapa ett unikt "fingeravtryck" för varje användare. Detta hjälper till att upptäcka bedrägliga aktiviteter, till exempel kontokapningar eller flera konton som är kopplade till en enda enhet.Beteendebiometri
Maskininlärning kan analysera mönster i användarbeteendet som t.ex. skrivhastighet, svepgester eller appanvändning för att verifiera användarens identitet och upptäcka eventuella avvikelser som kan tyda på bedrägeri.
E-handel
Förebyggande av kontokapning
Med maskininlärning kan man övervaka mönster i användarinloggning och upptäcka ovanliga aktiviteter, till exempel flera misslyckade inloggningsförsök eller inloggningsförsök från nya enheter eller platser, vilket kan tyda på att någon försöker kapa ett konto.Identifiering av oavsiktligt bedrägeri (friendly fraud)
Med maskininlärning kan man identifiera mönster relaterade till oavsiktligt bedrägeri, där kunder gör ett köp och senare hävdar att transaktionen var obehörig eller att de aldrig fick produkten. Med hjälp av modeller kan man analysera faktorer som kundernas köphistorik, returfrekvens och återkrediteringsmönster för att flagga potentiella fall av oavsiktligt bedrägeri.
Andra relevanta användningsfall
Identifiering av fakturabedrägeri
Med maskininlärning kan man analysera fakturor och relaterad dokumentation för att identifiera avvikelser, till exempel dubbletter av fakturor, felaktigt matchade belopp eller misstänkta leverantörsuppgifter, vilket kan tyda på bedrägeri.Identifiering av bedrägeri i lojalitetsprogram
Med maskininlärning kan man övervaka kundbeteende inom lojalitetsprogram, t.ex. samlade poäng, inlösen och kontoaktivitet, för att identifiera och flagga potentiellt bedrägeri eller missbruk.
Genom att implementera maskininlärningsbaserade system för identifiering och förebyggande av bedrägeri kan företag bättre skydda sig själva och sina kunder från bedrägerier, minska ekonomiska förluster och förbättra kundernas förtroende och nöjdhet.
Innehållet i den här artikeln är endast avsett för allmän information och utbildningsändamål och ska inte tolkas som juridisk eller skatterelaterad rådgivning. Stripe garanterar inte att informationen i artikeln är korrekt, fullständig, adekvat eller aktuell. Du bör söka råd från en kompetent advokat eller revisor som är licensierad att praktisera i din jurisdiktion för råd om din specifika situation.