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
  

What is machine learning?

Machine learning is a subfield of AI that focuses on developing algorithms and models that give computers the ability to learn from data, identify patterns from within the data, and make decisions based on their learnings.

There are three main types of machine learning:

Supervised learning

Supervised learning is a type of machine learning in which a computer is taught to make predictions or decisions based on examples. Think of it like a student learning from a teacher: the teacher provides the student with a set of problems and correct answers to those problems, and the student studies these examples, learning to recognize patterns. When the student faces a new problem, they can use their previous knowledge to find the correct answer.

In supervised learning, the computer algorithm is given a dataset with both the input data (problems) and the correct output (answers). The algorithm studies this dataset and learns the relationship between the input and output. Eventually, the algorithm can make predictions or decisions for new data that it has not seen before.

Unsupervised learning

Unsupervised learning is a type of machine learning in which a computer learns to identify patterns or structures in data without being given any specific examples or correct answers. This is similar to how a detective would try to solve a case without any initial leads—by looking for clues and connections in the available information to uncover hidden patterns or relationships. In unsupervised learning, the computer algorithm is given a dataset with only input data, without any corresponding correct outputs (answers). The algorithm’s job is to analyze this data and discover underlying patterns.

Reinforcement learning

Reinforcement learning is a type of machine learning in which a computer learns to make decisions by interacting with an environment and receiving feedback in the form of rewards or penalties. Think of how you might train a dog to perform tricks. When the dog performs the trick correctly, you offer it a treat (a reward), and when the dog doesn’t do the trick, you may give it a gentle correction (a penalty). Over time, the dog learns to perform the trick correctly to maximize the number of treats it receives.

In reinforcement learning, the computer algorithm, often called an agent, explores an environment and makes decisions. For each decision it makes, it receives feedback as either a reward or a penalty. The algorithm’s goal is to learn the best strategy, or policy, to make decisions that maximize its cumulative rewards over time. It does this through trial and error, adapting and improving its strategy based on the feedback.

Machine learning techniques are used in many different scenarios, including natural language processing, image and speech recognition, medical diagnosis, financial analysis, and autonomous vehicles.

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.