Обнаружение аномалий для предотвращения мошенничества – передовые стратегии

[Tomcat]

Риск финансового мошенничества является постоянной проблемой как для бизнеса, так и для потребителей . Поскольку мошеннические тактики становятся все более изощренными, традиционные методы обнаружения часто терпят неудачу. Именно здесь на помощь приходят передовые стратегии обнаружения аномалий, использующие передовые алгоритмы и машинное обучение для выявления нарушений и потенциальных моделей мошенничества в огромных наборах данных.

В этом подробном руководстве мы углубимся в обнаружение аномалий для предотвращения мошенничества , уделив особое внимание передовым стратегиям, предназначенным для эффективного противодействия возникающим угрозам. В этой статье представлены практические советы, которые помогут укрепить вашу защиту и защититься от мошеннических действий: от использования методов искусственного интеллекта (ИИ) до обнаружения угроз в реальном времени.

Присоединяйтесь к нам, когда мы преодолеваем сложности обнаружения аномалий, предоставляя вам знания и инструменты, необходимые для защиты от мошенников и защиты ваших финансовых транзакций.

Оглавление

• Что такое обнаружение аномалий?
• Что такое аномалии?
• Каковы виды аномалий?
• Методы обнаружения аномалий
• Роль машинного обучения (МО) в обнаружении аномалий
• Почему обнаружение аномалий важно для предотвращения мошенничества
• Внедрение систем обнаружения аномалий
• Будущие тенденции в обнаружении аномалий
• Обнаружение аномалий с помощью aiReflex

Что такое обнаружение аномалий?​

Обнаружение аномалий — важнейший аспект предотвращения мошенничества, включающий выявление необычных закономерностей или поведения в наборах данных. Эти аномалии часто указывают на потенциальное мошенничество или подозрительную деятельность . Используя различные статистические методы и методы машинного обучения, алгоритмы обнаружения аномалий анализируют огромные объемы данных, чтобы различать нормальное и ненормальное поведение. Это позволяет предприятиям активно выявлять и смягчать мошеннические действия до того, как они причинят значительный ущерб.

Что такое аномалии?​

Аномалии относятся к нарушениям или отклонениям от ожидаемых закономерностей в наборах данных. В контексте предотвращения мошенничества аномалии обычно указывают на подозрительные или мошеннические действия, которые отличаются от нормального поведения. Эти аномалии могут проявляться в различных формах: от необычных сумм транзакций до нетипичного поведения пользователей. Выявление аномалий имеет решающее значение для раннего обнаружения потенциального мошенничества и предотвращения финансовых потерь.

Каковы виды аномалий?​

Аномалии можно разделить на различные типы в зависимости от их характеристик и влияния на набор данных и общую среду обнаружения и предотвращения мошенничества. К основным типам аномалий относятся:

Точечные аномалии​

Эти аномалии представляют собой отдельные точки данных , которые значительно отличаются от остального набора данных. Например, одна необычно большая сумма транзакции по сравнению с типичными транзакциями может указывать на точечную аномалию.

Контекстуальные аномалии​

Контекстуальные аномалии возникают, когда аномальное поведение считается ненормальным только в определенном контексте или подмножестве данных. Например, внезапное увеличение частоты транзакций в нерабочее время может считаться контекстуальной аномалией.

Коллективные аномалии​

Коллективные аномалии включают группу точек данных, демонстрирующих аномальное поведение в совокупности. Эти аномалии не могут быть обнаружены при изучении отдельных точек данных, но становятся очевидными при анализе набора данных в целом. Примером коллективной аномалии может быть серия небольших транзакций, объединение которых указывает на мошенническую деятельность.

Периодические аномалии​

Периодические аномалии возникают, когда через регулярные промежутки времени происходит отклонение от ожидаемого шаблона. Например, нерегулярные скачки объема транзакций, происходящие каждый месяц, могут указывать на периодические аномалии, потенциально сигнализируя о мошеннической деятельности, проводимой на регулярной основе.

Контекстуальные точечные аномалии​

Эти аномалии сочетают в себе характеристики как контекстуальных, так и точечных аномалий. Они возникают, когда отдельные точки данных значительно отклоняются от нормы в конкретном контексте. Например, транзакция на большую сумму, совершенная в непиковое время, может рассматриваться как контекстуальная точечная аномалия, поскольку она отличается как от типичных сумм транзакций, так и от временных схем.

Глобальные аномалии​

Глобальные аномалии возникают, когда наблюдается значительное отклонение от общего распределения или структуры всего набора данных. Эти аномалии могут быть неочевидны при анализе подмножеств данных, но становятся очевидными при рассмотрении набора данных в целом.

Условные аномалии​

Условные аномалии возникают, когда наличие определенных условий или событий вызывает аномальное поведение. Например, внезапное увеличение посещаемости веб-сайта после маркетинговой кампании может считаться условной аномалией, если оно значительно отклоняется от ожидаемой структуры трафика.

Пространственно-временные аномалии​

Пространственно-временные аномалии включают отклонения как в пространственных, так и во временных измерениях. Эти аномалии могут возникать в наборах данных, которые включают информацию о местоположении и времени, например данные GPS или показания датчиков. Примером пространственно-временной аномалии могут быть необычные модели движения, обнаруженные в данных отслеживания транспортных средств.

Аномалии последовательности​

Аномалии последовательностей возникают, когда в последовательных данных наблюдаются отклонения от ожидаемых последовательностей или закономерностей. Эти аномалии часто встречаются в данных временных рядов или последовательностях событий, когда неожиданные изменения или нарушения происходят в ожидаемом порядке событий. Примером аномалии последовательности может быть внезапное прерывание серии показаний датчиков.

Циклические аномалии​

Циклические аномалии включают отклонения от циклических закономерностей или сезонных тенденций в данных. Эти аномалии могут возникать в наборах данных, которые демонстрируют повторяющиеся закономерности с течением времени, например данные о продажах или данные о погоде. Примером циклической аномалии может быть неожиданное снижение продаж во время пикового сезона покупок.

Понимание различных типов аномалий имеет решающее значение для разработки эффективных систем обнаружения аномалий, предназначенных для выявления различных форм мошеннического поведения. Признавая эти аномалии, предприятия могут принять упреждающие меры для снижения рисков, связанных с финансовым мошенничеством. Таким образом, понимая различные типы аномалий, которые могут возникнуть в их данных, организации могут разработать более надежные стратегии обнаружения аномалий для защиты от мошеннических действий и другого аномального поведения.

Методы обнаружения аномалий​

В контексте предотвращения мошенничества использование эффективных методов обнаружения аномалий имеет решающее значение для выявления неправильных моделей или поведения, отклоняющегося от нормы. Эти методы, в том числе локальный коэффициент выбросов (LOF), используют различные методы для анализа данных и выявления потенциальных аномалий, что позволяет организациям активно снижать риски и защищать свои активы. Ниже мы рассмотрим некоторые распространенные методы обнаружения аномалий, используемые для предотвращения мошенничества:

• Статистические методы. Статистические методы обнаружения аномалий основаны на математических моделях для выявления выбросов или отклонений от ожидаемых закономерностей в наборе данных. Такие методы, как анализ среднего значения, медианы, стандартного отклонения и z-показателя, обычно используются для обнаружения аномалий на основе статистических свойств данных. Эти методы часто дополняются моделями машинного обучения для повышения точности обнаружения.
• Алгоритмы машинного обучения. Методы обнаружения аномалий на основе машинного обучения используют алгоритмы для изучения закономерностей на основе исторических данных и выявления аномалий в режиме реального времени. Алгоритмы контролируемого обучения, такие как машины опорных векторов (SVM) и деревья решений, используют помеченные данные для обучения моделей, в то время как алгоритмы неконтролируемого машинного обучения , такие как LOF и кластеризация на основе плотности, обнаруживают аномалии без помеченных данных. Эти модели машинного обучения способны выявлять закономерности и аномальные данные в больших наборах данных, таких как транзакции по кредитным картам.
• Системы, основанные на правилах. Системы обнаружения аномалий, основанные на правилах, используют заранее определенные правила или пороговые значения для выявления подозрительных действий или поведения. Эти правила часто основаны на знании предметной области, мнениях экспертов или заранее определенных пороговых значениях, установленных организацией. Хотя системы, основанные на правилах, обеспечивают прозрачность и интерпретируемость, им может быть сложно обнаружить сложные или развивающиеся модели мошенничества, выявленные специалистами по обработке данных.
• Анализ временных рядов. Методы обнаружения аномалий временных рядов анализируют последовательные точки данных с течением времени, чтобы обнаружить аномалии или отклонения от ожидаемых временных закономерностей. Такие методы, как скользящие средние, экспоненциальное сглаживание и модели авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA), обычно используются для выявления аномалий в данных временных рядов. Эти методы особенно полезны для выявления глобальных выбросов в наборах данных, зависящих от времени.
• Ансамблевые методы: Ансамбльные методы обнаружения аномалий сочетают в себе несколько методов обнаружения аномалий для повышения точности и надежности обнаружения. Объединяя прогнозы отдельных моделей, ансамблевые методы могут эффективно уменьшить количество ложноположительных и ложноотрицательных результатов, повышая общую эффективность обнаружения. Ученые, работающие с данными, предпочитают этот подход за его способность обрабатывать сложные аномалии данных и эффективно управлять обнаружением выбросов.
• Методы ближайшего соседа. Методы обнаружения аномалий ближайшего соседа выявляют аномалии путем сравнения расстояния между точками данных и их ближайшими соседями. Если точка данных имеет существенно отличающиеся характеристики от своих соседей, она может быть помечена как аномалия. Для этой цели обычно используются такие методы, как k-ближайшие соседи (KNN) и ближайший центроид.
• Машины опорных векторов (SVM). Обнаружение аномалий на основе SVM включает отображение точек данных в многомерное пространство признаков и идентификацию аномалий как точек данных, выходящих за пределы разделяющей гиперплоскости. SVM особенно эффективны при обнаружении аномалий в многомерных пространствах и широко используются в различных областях, включая обнаружение мошенничества .
• Методы кластеризации. Методы обнаружения аномалий на основе кластеризации группируют точки данных в кластеры на основе сходства и идентифицируют аномалии как точки данных, которые не принадлежат ни одному кластеру или принадлежат небольшим кластерам. Для этой цели обычно используются такие методы, как кластеризация k-средних, DBSCAN (пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности) и иерархическая кластеризация.
• Изолирующий лес. Изолирующий лес — это ансамблевый метод обнаружения аномалий, который изолирует аномалии путем случайного разделения набора данных на подмножества и определения аномалий как точек данных, для изоляции которых требуется меньше секций. Этот метод особенно эффективен для обнаружения выбросов в многомерных наборах данных и относительно эффективен по сравнению с другими методами.
• SVM одного класса: SVM одного класса — это вариант SVM, который изучает распределение нормальных точек данных и идентифицирует аномалии как точки данных, выходящие за пределы этого изученного распределения. Этот метод полезен в сценариях, где для обучения доступны только нормальные данные, а аномалии редки или их трудно получить.
• Нейронные сети автокодировщика. Нейронные сети автокодировщика учатся реконструировать входные данные и идентифицировать аномалии как точки данных, которые плохо реконструируются. Обучая сеть на нормальных данных, аномалии можно идентифицировать как точки данных с высокими ошибками реконструкции. Автокодировщики особенно эффективны при обнаружении аномалий в многомерных и сложных наборах данных.

Каждый из этих методов обнаружения аномалий играет жизненно важную роль в выявлении и снижении рисков мошенничества. Интегрируя локальный фактор выбросов, модели машинного обучения, неконтролируемое машинное обучение и методы на основе плотности, организации могут реализовать комплексные стратегии обнаружения аномалий для защиты от мошеннических действий и защиты своих финансовых активов.

Роль машинного обучения (МО) в обнаружении аномалий​

Машинное обучение играет ключевую роль в обнаружении аномалий, меняя способы выявления и борьбы с мошенническими действиями в своих цифровых экосистемах. Используя возможности передовых алгоритмов и анализа данных о мошенничестве , машинное обучение позволяет организациям обнаруживать тонкие аномалии и возникающие модели мошенничества с беспрецедентной точностью и эффективностью.

• Алгоритмическая сложность: алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети, деревья решений и машины опорных векторов, способны обрабатывать огромные объемы данных и выявлять сложные закономерности, которые могут указывать на мошенническое поведение. Эти алгоритмы постоянно учатся на исторических данных, адаптируясь к меняющимся тактикам мошенничества и со временем расширяя возможности обнаружения.
• Извлечение признаков и уменьшение размерности. Методы машинного обучения облегчают извлечение соответствующих признаков из разнородных наборов данных, позволяя выявлять тонкие аномалии, которые могут быть не очевидны при ручном анализе. Методы уменьшения размерности, такие как анализ главных компонентов (PCA) и t-распределенное стохастическое внедрение соседей (t-SNE), еще больше улучшают обнаружение аномалий за счет уменьшения сложности данных при сохранении важной информации.
• Обучение без учителя для обнаружения аномалий. Алгоритмы обучения без учителя, такие как кластеризация k-средних и изоляционные леса, особенно хорошо подходят для задач обнаружения аномалий, где помеченные данные обучения могут быть недостаточными или непрактичными для получения. Эти алгоритмы могут автономно выявлять аномальные закономерности в данных без необходимости использования заранее заданных меток, что делает их легко адаптируемыми к различным сценариям обнаружения мошенничества.
• Ансамблевое обучение для обеспечения надежности. Методы ансамблевого обучения, такие как случайные леса и повышение градиента, используют коллективный разум нескольких моделей для повышения устойчивости и надежности систем обнаружения аномалий. Объединив прогнозы отдельных моделей, ансамблевые методы могут эффективно снизить риск ложноположительных и ложноотрицательных результатов, повышая общую точность обнаружения мошенничества.
• Непрерывное обучение и адаптация. Системы обнаружения аномалий на основе машинного обучения способны к непрерывному обучению и адаптации, что позволяет им развиваться в ответ на изменение тактики мошенничества и динамичную бизнес-среду. Мониторинг текущих транзакций и циклов обратной связи позволяет этим системам обновлять свои модели в режиме реального времени, гарантируя их эффективность в обнаружении новых угроз и минимизации риска мошеннических действий.

Таким образом, интеграция методов машинного обучения в обнаружение аномалий позволяет организациям активно выявлять и противодействовать мошенническим действиям с беспрецедентной точностью и гибкостью. Используя передовые алгоритмы, методы извлечения признаков и механизмы непрерывного обучения, компании могут оставаться на шаг впереди в постоянно развивающейся сфере предотвращения мошенничества.

Почему обнаружение аномалий важно для предотвращения мошенничества​

Обнаружение аномалий служит краеугольным камнем в сфере предотвращения мошенничества, предлагая незаменимые возможности для выявления мошеннических действий до того, как они нанесут значительный ущерб. Следующие веские причины подчеркивают важность обнаружения аномалий для защиты бизнеса от финансового мошенничества:

• Раннее обнаружение подозрительных действий. Обнаружение аномалий позволяет предприятиям выявлять отклонения от нормальных моделей поведения, что позволяет им выявлять потенциально мошеннические действия на ранней стадии. Быстро обнаруживая аномалии, организации могут принимать упреждающие меры для расследования и снижения потенциальных рисков, прежде чем они перерастут в более масштабные случаи мошенничества.
• Смягчение финансовых потерь. Мошеннические действия могут привести к существенным финансовым потерям для бизнеса, включая несанкционированные транзакции, возвратные платежи и репутационный ущерб. Обнаружение аномалий помогает смягчить эти потери за счет выявления и предотвращения мошеннических транзакций в режиме реального времени, сводя к минимуму финансовые последствия для организации и ее заинтересованных сторон.
• Защита доверия и лояльности клиентов. Случаи мошенничества не только создают финансовые риски, но и подрывают доверие и лояльность клиентов. Обнаружение аномалий помогает сохранить доверие клиентов, демонстрируя приверженность безопасности и предотвращению мошенничества. Активно защищаясь от мошеннических действий, компании могут поддерживать доверие и лояльность своей клиентской базы, укрепляя долгосрочные отношения и репутацию бренда.
• Соответствие нормативным требованиям: во многих отраслях действуют строгие нормативные требования , касающиеся предотвращения мошенничества и безопасности данных. Обнаружение аномалий служит важнейшим компонентом усилий по обеспечению соответствия , помогая предприятиям соблюдать нормативные требования и отраслевые стандарты. Внедряя надежные системы обнаружения аномалий, организации могут продемонстрировать соблюдение нормативной базы и снизить риск штрафов и юридических последствий.
• Адаптивность к меняющимся тактикам мошенничества. Мошенники и тенденции мошенничества постоянно совершенствуют свои тактики и методы, чтобы избежать традиционных мер безопасности. Обнаружение аномалий обеспечивает гибкость и адаптируемость, необходимые для обнаружения новых моделей мошенничества и опережения развивающихся угроз. Используя передовые алгоритмы и возможности машинного обучения, системы обнаружения аномалий могут выявлять тонкие аномалии, указывающие на мошенническое поведение, даже в условиях сложных схем мошенничества .

В заключение отметим, что обнаружение аномалий играет ключевую роль в предотвращении мошенничества, обеспечивая раннее обнаружение подозрительных действий, уменьшение финансовых потерь, сохранение доверия клиентов, обеспечение соответствия нормативным требованиям и адаптацию к развивающейся тактике мошенничества. Включив обнаружение аномалий в свои стратегии предотвращения мошенничества, предприятия могут эффективно снизить риски, связанные с мошенническими действиями, и защитить свои финансовые активы, репутацию и отношения с клиентами.

Внедрение систем обнаружения аномалий​

В неустанной борьбе с мошенничеством внедрение надежных систем обнаружения аномалий является важнейшим элементом укрепления защиты организации. По мере того, как мошеннические тактики развиваются и диверсифицируются, предприятия должны принимать упреждающие меры для эффективного обнаружения и смягчения аномальных действий. В этом подробном руководстве рассматриваются тонкости внедрения систем обнаружения аномалий, а также предлагаются практические идеи и лучшие практики для максимизации усилий по предотвращению мошенничества.

1. Сбор и предварительная обработка данных. В основе любой успешной системы обнаружения аномалий лежат качество и целостность данных, с которыми она работает. Начните с тщательного сбора данных из различных источников, включая журналы транзакций, взаимодействия с пользователем и системные журналы. Затем эти необработанные данные должны пройти тщательную предварительную обработку для их очистки, нормализации и агрегирования, обеспечивая согласованность и точность при последующем анализе. Используя передовые методы предварительной обработки данных, организации могут заложить основу для надежных возможностей обнаружения аномалий.

2. Выбор методов обнаружения аномалий. Выбор правильных методов обнаружения аномалий имеет первостепенное значение для успеха любой инициативы по предотвращению мошенничества. При наличии множества доступных вариантов, от статистических методов до алгоритмов машинного обучения, необходимо тщательно учитывать такие факторы, как сложность данных, типы аномалий и эффективность вычислений. Использование самых современных методов обнаружения аномалий, адаптированных к уникальным потребностям вашей организации, имеет важное значение для максимизации точности обнаружения и минимизации ложных срабатываний.

3. Обучение и проверка моделей. Эффективность моделей обнаружения аномалий зависит от их способности точно различать нормальное и аномальное поведение. Обучайте эти модели, используя размеченные данные, что позволит им обучаться и адаптироваться к закономерностям, указывающим на мошеннические действия. Строгие процессы проверки, включая методы перекрестной проверки и оценки показателей производительности, имеют жизненно важное значение для обеспечения надежности и устойчивости этих моделей. Постоянно совершенствуя и проверяя модели обнаружения аномалий, организации могут поддерживать высокий уровень точности и эффективности обнаружения.

4. Интеграция с существующими системами. Бесшовная интеграция систем обнаружения аномалий с существующей инфраструктурой предотвращения мошенничества имеет первостепенное значение для слаженности и оптимизации операций. Независимо от того, идет ли речь об интеграции с платформами обнаружения мошенничества, системами мониторинга транзакций или решениями для управления информацией и событиями безопасности (SIEM) , совместимость и совместимость являются ключевыми факторами. Используя API и пользовательские интеграции, организации могут расширить возможности обнаружения, оптимизировать рабочие процессы и оптимизировать использование ресурсов.

5. Мониторинг и оповещение в режиме реального времени. Своевременное обнаружение и реагирование имеют решающее значение для смягчения последствий мошеннических действий. Внедрите возможности мониторинга в режиме реального времени в системах обнаружения аномалий, чтобы обнаруживать аномалии по мере их возникновения и немедленно отправлять оповещения или уведомления. Настройте пороговые значения оповещений и процедуры эскалации для определения приоритетности критических оповещений, что позволит быстро реагировать и минимизировать потенциальные случаи мошенничества. Используя возможности мониторинга и оповещения в реальном времени, организации могут минимизировать риск финансовых потерь и репутационного ущерба, связанного с мошенничеством.

6. Постоянное улучшение и адаптация:
Мошенники неустанно ищут новые тактики и методы, позволяющие избежать обнаружения. Чтобы опережать развивающиеся модели мошенничества, системы обнаружения аномалий должны постоянно развиваться и адаптироваться. Внедряйте циклы обратной связи и механизмы адаптивного обучения для уточнения моделей, обновления правил обнаружения и эффективного внедрения новых источников данных. Развивая культуру постоянного совершенствования и адаптации, организации могут гарантировать, что их системы обнаружения аномалий останутся эффективными и устойчивыми к возникающим угрозам.

7. Соблюдение требований и управление:
Соблюдение нормативных требований и отраслевых стандартов имеет первостепенное значение в сфере предотвращения мошенничества. Внедрите надежные системы управления, меры конфиденциальности данных и средства контроля доступа для защиты конфиденциальной информации и обеспечения соблюдения соответствующих правил. Уделяя приоритетное внимание соблюдению требований и управлению, организации могут снизить юридические риски, защитить доверие клиентов и поддержать репутацию в отрасли.

8. Обучение и развитие навыков:
Инвестируйте в комплексные программы обучения и развития навыков для персонала, участвующего в операциях по обнаружению аномалий. Обеспечьте аналитиков данных, расследователей мошенничества и специалистов по ИТ-безопасности знаниями и опытом, необходимыми для эффективного использования систем обнаружения аномалий и эффективного реагирования на случаи мошенничества. Предоставляя персоналу необходимые навыки и ресурсы, организации могут оптимизировать эффективность своих инициатив по предотвращению мошенничества и эффективно защитить свои финансовые активы и доверие клиентов.

В заключение, внедрение систем обнаружения аномалий требует целостного подхода, включающего сбор и предварительную обработку данных, выбор соответствующих методов обнаружения, обучение и проверку моделей, интеграцию с существующими системами, мониторинг и оповещение в реальном времени, постоянное улучшение и адаптацию, соответствие требованиям и управление, а также обучение и повышение квалификации. Следуя этим рекомендациям и передовым практикам, организации могут активизировать свои усилия по предотвращению мошенничества, снизить риски и эффективно защитить свои финансовые активы и репутацию.

Будущие тенденции в обнаружении аномалий​

Будущее обнаружения аномалий отмечено несколькими ключевыми тенденциями, направленными на усиление усилий по предотвращению мошенничества:

• Интеграция искусственного интеллекта и глубокого обучения. Ожидайте, что искусственный интеллект и методы глубокого обучения, такие как CNN и RNN, будут способствовать более точному и эффективному обнаружению аномалий.
• Блокчейн для безопасности. Технология блокчейн будет играть решающую роль в создании защищенных от несанкционированного доступа журналов аудита, обеспечении безопасного обмена данными и повышении прозрачности обнаружения аномалий.
• Поведенческая аналитика и биометрия. Использование поведенческой аналитики и биометрических данных улучшит обнаружение аномалий за счет анализа моделей поведения пользователей и уникальных идентификаторов.
• Объяснимый ИИ для прозрачности. Такие методы, как объяснимый ИИ, обеспечат понимание решений по обнаружению аномалий, повышая доверие и подотчетность.
• Вычисления в реальном времени и периферийные вычисления. Обнаружение аномалий в реальном времени и периферийные вычисления позволят мгновенно анализировать потоки данных и быстро реагировать на аномалии, сводя к минимуму влияние мошенничества.
• Совместное и федеративное обучение. Подходы к совместному и федеративному обучению позволят осуществлять коллективный анализ данных, одновременно защищая индивидуальную конфиденциальность, повышая эффективность обнаружения аномалий.

Эти тенденции отражают продолжающуюся эволюцию обнаружения аномалий, предлагая возможности опережать возникающие угрозы мошенничества и эффективно поддерживать усилия по предотвращению мошенничества.

Обнаружение аномалий с помощью aiReflex​

В динамичной сфере предотвращения мошенничества aiReflex становится новатором, предлагая комплексное решение для обнаружения аномалий, оснащенное передовыми возможностями искусственного интеллекта (ИИ). Ориентируясь на эффективность, точность и адаптируемость, aiReflex дает организациям возможность эффективно бороться с возникающими угрозами мошенничества.

Ключевые особенности обнаружения аномалий aiReflex:

• Оркестрация транзакций: интеллектуально объединяет сигналы о рисках из различных источников в единую оценку риска мошенничества , оптимизируя процесс обнаружения и сокращая операционные накладные расходы.
• Механизм адаптивной политики: использует интуитивно понятный редактор правил и поведенческие модели для упрощения адаптивных правил предотвращения мошенничества, что позволяет быстро реагировать на новые мошеннические атаки.
• Механизм искусственного интеллекта: поддерживает как контролируемые, так и адаптивные неконтролируемые модели с объяснимым искусственным интеллектом, обеспечивая идентификацию законных транзакций в реальном времени и предоставляя настраиваемые варианты развертывания.
• Управление временем в пути: автоматизирует прием, нормализацию и управление цифровыми поездками, повышая операционную эффективность и обеспечивая непрерывную оценку рисков .
• Динамическое управление делами: обеспечивает комплексную систему управления делами о мошенничестве, предоставляя следователям возможность эффективно обрабатывать дела и сокращая случаи мошенничества и операционную неэффективность.
• Дела, ориентированные на угрозы: систематизирует дела и события на основе контекстуальных связей, что приводит к сдвигу парадигмы в операциях по мошенничеству в сторону более эффективного и экономичного подхода.

Благодаря решению aiReflex для обнаружения аномалий организации могут использовать возможности передовых технологий искусственного интеллекта для эффективного обнаружения и предотвращения мошеннических действий, защиты своих активов и поддержания доверия со своими клиентами.