Bagaimana Machine Learning Membantu Deteksi Penipuan Finansial di Industri FinTech

Sektor jasa keuangan sedang mengalami transformasi digital , dan kekuatan pendorong di belakangnya adalah machine learning (ML). ML memberi sistem kemampuan untuk belajar dan meningkatkan secara otomatis dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit.

Karena sektor keuangan beroperasi dengan banyak data pribadi dan miliaran transaksi penting setiap detik, sektor ini menjadi sangat rentan terhadap aktivitas penipuan. Scammers selalu berusaha untuk memecahkan server untuk mendapatkan data berharga untuk pemerasan.

Menurut Survei Kejahatan dan Penipuan Ekonomi Global PwC 2020 , responden melaporkan kerugian sebesar $42 miliar selama 24 bulan terakhir karena kegiatan penipuan. Bank dan lembaga keuangan tidak punya pilihan selain memperketat pertahanan mereka dengan mengadopsi teknologi inovatif seperti pembelajaran mesin .

Pembelajaran mesin memberi sektor jasa keuangan sarana untuk melindungi bisnis mereka dan mengalahkan penjahat dunia maya. Menurut sebuah laporan oleh Markets and Markets , pasar deteksi dan pencegahan penipuan (FDP) global diperkirakan akan tumbuh menjadi USD 38,2 miliar dari USD 20,9 pada tahun 2025, dengan CAGR 12,8%.

Area deteksi dan pencegahan penipuan termasuk pencucian uang, klaim asuransi, pembayaran elektronik, dan transaksi bank.

Pada artikel ini, kita akan menemukan cara utama pembelajaran mesin di bidang keuangan dapat digunakan untuk mendeteksi penipuan. Baca terus!

Area utama penipuan keuangan di sektor Keuangan

Sebelum kita masuk ke detail pembelajaran mesin di industri keuangan , mari kita ke area yang berbeda di mana perangkat lunak pendeteksi penipuan keuangan dapat membantu perusahaan.

1. Email phishing: Ini adalah jenis kejahatan dunia maya di mana penyerang mengirim pesan palsu dan tautan situs web ke pengguna melalui email. Email-email ini tampaknya sah dan asli sehingga siapa pun dapat salah menilai dan memasukkan data rentan yang membahayakan mereka.

Untuk menghindari situasi seperti itu, Anda dapat menggunakan metode otomatis untuk mendeteksi phishing menggunakan pembelajaran mesin. Metode ini didasarkan pada algoritma Machine Learning klasik untuk klasifikasi dan regresi.

2. Penipuan kartu kredit: Dalam dunia yang semakin digital, penipuan kartu kredit telah menjadi sangat umum. Jenis penipuan keuangan ini melibatkan pencurian kartu debit atau nomor kartu kredit melalui koneksi internet tanpa jaminan.

Algoritme pembelajaran mesin membantu mengidentifikasi tindakan mana yang asli dan mana yang ilegal. Jika seseorang mencoba menipu sistem, model ML dapat memperingatkan bank dan mengambil tindakan untuk meniadakan aktivitas tersebut.

3. Penipuan seluler: Integrasi pembelajaran mesin dalam sistem anti-penipuan sangat penting ketika metode pembayaran melampaui kartu fisik dan ke ranah ponsel.

Smartphone sekarang memiliki fitur chip NFC, memungkinkan pengguna untuk membayar produk hanya dengan ponsel mereka. Ini berarti ponsel cerdas Anda rentan terhadap peretasan dan ancaman dunia maya. Pembelajaran mesin di bidang Keuangan adalah alat yang efektif untuk mendeteksi aktivitas abnormal untuk setiap pengguna, sehingga meminimalkan risiko penipuan seluler.

4. Pencurian identitas: Informasi seperti nama pengguna, detail bank, kata sandi, kredensial login, dan informasi sangat sensitif lainnya berada di bawah ancaman besar jika penjahat dunia maya ikut bermain. Pencurian identitas menempatkan individu dan perusahaan dalam risiko.

Pembelajaran mesin di Keuangan membantu memeriksa dan memeriksa dokumen identitas seperti paspor atau SIM terhadap database yang aman secara real-time untuk memastikan semua kasus penipuan terdeteksi. Selain itu, ML juga dapat digunakan untuk melawan ID palsu dengan mengaktifkan pemindaian biometrik dan pengenalan wajah.

5. Klaim asuransi: Penipuan asuransi biasanya mencakup klaim palsu atas kerusakan mobil, properti, dan bahkan pengangguran. Untuk mengurangi penipuan semacam itu, perusahaan asuransi menghabiskan banyak waktu dan sumber daya untuk memvalidasi setiap klaim. Namun, proses ini mahal dan rentan terhadap peretasan .

Pembelajaran mesin karena kemampuan pengenalan polanya yang unggul membantu menyelesaikan klaim asuransi dengan akurasi tertinggi dan menemukan klaim palsu.

[Baca Juga: 5 Cara Industri Fintech Menggunakan AI untuk Merayu Milenial ]

Mengapa Anda harus menggunakan pembelajaran mesin untuk pencegahan penipuan ?

Terbukti dari penggunaan ML di berbagai bidang penipuan keuangan yang disebutkan di atas, industri keuangan dan perbankan menganggap pembelajaran mesin sangat membantu dalam deteksi penipuan keuangan. Volume data transaksi dan konsumen yang tinggi menjadikannya ideal untuk penerapan algoritme pembelajaran mesin yang kompleks. ML membantu bank dan lembaga keuangan untuk mengidentifikasi dan menandai aktivitas penipuan secara real-time.

Peningkatan akurasi algoritme pembelajaran mesin memberikan perusahaan keuangan pengurangan yang signifikan dalam jumlah positif palsu (di mana transaksi salah ditandai sebagai ditolak dan penipuan) dan negatif palsu (di mana contoh asli penipuan tidak terjawab). Inilah alasan mengapa ML telah mengambil tempat utama di sektor keuangan.

Jika masih ragu tentang bagaimana pembelajaran mesin dapat membantu mendeteksi penipuan untuk bisnis jasa keuangan Anda, lihat kumpulan manfaat yang disebutkan di bawah ini.

1. Pengumpulan data yang lebih cepat: Seiring dengan meningkatnya kecepatan perdagangan, penting untuk memiliki solusi yang lebih cepat seperti pembelajaran mesin untuk mendeteksi penipuan. Algoritme pembelajaran mesin dapat mengevaluasi sejumlah besar data dalam waktu yang sangat singkat. Mereka memiliki kemampuan untuk terus mengumpulkan dan menganalisis data secara real-time dan mendeteksi penipuan dalam waktu singkat.

2. Penskalaan yang mudah: Model dan algoritme pembelajaran mesin menjadi lebih efektif dengan bertambahnya kumpulan data. Pembelajaran mesin meningkat dengan lebih banyak data karena model ML dapat memilih persamaan dan perbedaan antara beberapa perilaku.

Setelah transaksi asli dan penipuan ditemukan, sistem dapat menanganinya dan mulai memilih yang sesuai dengan ember.

3. Peningkatan efisiensi: Berlawanan dengan manusia, mesin dapat melakukan tugas berulang dan mendeteksi perubahan di seluruh volume data yang besar. Ini sangat penting untuk deteksi penipuan dalam waktu yang jauh lebih singkat.

Algoritma secara akurat dapat menganalisis ratusan ribu pembayaran per detik. Ini mengurangi biaya serta waktu yang dibutuhkan untuk menganalisis transaksi, sehingga membuat proses lebih efisien.

4. Mengurangi kasus pelanggaran keamanan: Dengan penerapan sistem pembelajaran mesin, lembaga keuangan dapat memerangi penipuan dan memberikan tingkat keamanan tertinggi kepada pelanggan mereka. Ia bekerja dengan membandingkan setiap transaksi baru dengan transaksi sebelumnya (informasi pribadi, data, alamat IP, lokasi, dll) dan mendeteksi kasus yang mencurigakan. Hasilnya, unit keuangan dapat mencegah penipuan terkait pembayaran atau kartu kredit.

Sekarang setelah kita melihat manfaat menggunakan pembelajaran mesin , mari selami model pembelajaran mesin yang digunakan untuk deteksi penipuan.

Model dan algoritme pembelajaran mesin untuk deteksi penipuan

Berikut adalah jenis model dan algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk mendeteksi penipuan keuangan di industri keuangan. Jadi, mari kita pahami satu per satu.

1. Pembelajaran yang diawasi: Pembelajaran yang diawasi berfungsi untuk kasus-kasus seperti deteksi penipuan di lingkungan pembelajaran mendalam di FinTech . Dalam model ini, semua informasi harus diberi label baik atau buruk. Dan itu didasarkan pada analisis data prediktif .

2. Pembelajaran tanpa pengawasan: Model pembelajaran tanpa pengawasan mendeteksi perilaku anomali dalam kasus di mana tidak ada data seperti itu atau sedikit data transaksi yang tersedia. Ini terus menganalisis dan memproses data baru dan memperbarui modelnya berdasarkan temuan. Ini mempelajari pola dari waktu ke waktu dan memutuskan apakah itu operasi yang sah atau curang.

3. Pembelajaran semi-diawasi: Ini bekerja untuk kasus-kasus di mana pelabelan informasi tidak mungkin atau terlalu mahal dan memerlukan campur tangan manusia.

4. Pembelajaran penguatan: Model ini memungkinkan mesin mendeteksi perilaku ideal secara otomatis dalam konteks tertentu. Ini membantu mesin untuk belajar dari lingkungan dan menemukan tindakan yang meminimalkan risiko.

Bagaimana cara kerja sistem ML untuk deteksi penipuan?

Proses pendeteksian penipuan dimulai dengan pengumpulan dan segmentasi data menggunakan sistem pembelajaran mesin. Kemudian model pembelajaran mesin diumpankan dengan algoritma pelatihan untuk memprediksi kemungkinan penipuan.

Berikut adalah langkah-langkah yang menunjukkan cara kerja sistem ML untuk deteksi penipuan:

1. Input data: Untuk mendeteksi penipuan, sistem pembelajaran mesin harus mengumpulkan data terlebih dahulu. Semakin banyak data yang didapat model ML, semakin baik model tersebut dapat mempelajari dan memoles keterampilan pendeteksian penipuannya.

2. Ekstrak fitur: Langkah selanjutnya adalah ekstraksi fitur. Pada tahap ini, fitur yang menggambarkan perilaku pelanggan yang baik dan curang ditambahkan. Fitur-fitur ini biasanya meliputi:

• Identitas: Ini terdiri dari tingkat penipuan alamat IP pelanggan, usia akun mereka, jumlah perangkat yang mereka lihat, dll.
• Pesanan: Fitur ini menunjukkan jumlah pesanan yang dilakukan pelanggan, nilai pesanan rata-rata, jumlah transaksi yang gagal, dan lainnya.
• Lokasi: Fitur ini membantu untuk mengetahui apakah alamat pengiriman cocok dengan alamat penagihan, negara pengiriman sesuai dengan negara alamat IP pelanggan, dan tingkat penipuan di lokasi pelanggan.
• Metode pembayaran: Ini membantu untuk mengidentifikasi tingkat penipuan di bank penerbit kartu kredit/debit, kesamaan antara nama pelanggan dan nama penagihan, dll.
• Jaringan: Ini mencakup jumlah email, nomor telepon, atau metode pembayaran yang dibagikan dalam jaringan.

3. Algoritme latih: Algoritme adalah seperangkat aturan yang perlu diikuti oleh model ML untuk memutuskan apakah suatu operasi curang atau sah. Semakin banyak data yang dapat disediakan bisnis Anda untuk satu set pelatihan, model ML akan semakin baik.

4. Buat model: Saat pelatihan selesai, perusahaan Anda akan menerima model pembelajaran mesin untuk deteksi penipuan. Model ini dapat mendeteksi penipuan dalam waktu singkat dengan akurasi tinggi. Namun agar efektif dalam mendeteksi penipuan, model pembelajaran mesin perlu terus ditingkatkan dan diperbarui.

Deteksi penipuan keuangan menggunakan pembelajaran mesin – Kasus penggunaan

Menggunakan sistem perlindungan penipuan modern yang didukung ML, lembaga keuangan sangat mengurangi risiko hilangnya transaksi yang mencurigakan, kesalahan manusia, dan kasus pelanggaran keamanan. Algoritme pembelajaran mesin dapat memproses data dalam jumlah besar dan melindunginya dari penipuan.

Compliance.ai adalah startup yang menggunakan model pembelajaran mesin adaptif di FinTech untuk mengotomatisasi penelitian dan melacak konten peraturan keuangan dan pembaruan peraturan dalam satu platform.

Perusahaan seperti PayPal juga menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan deteksi penipuan dan kemampuan manajemen risiko mereka. Melalui kombinasi linier, jaringan saraf, dan teknik pembelajaran mendalam, mesin manajemen risiko PayPal dapat menentukan tingkat risiko yang terkait dengan pelanggan dalam hitungan milidetik.

Pembelajaran mesin membantu perusahaan besar seperti itu untuk mencegah masalah seperti akun palsu, penipuan pembayaran, dan transaksi mencurigakan. ML menangani semua pekerjaan kotor analitik prediktif dan analisis data dan memungkinkan perusahaan tumbuh aman dari penipuan.

Pikiran terakhir

Perusahaan di seluruh dunia telah mulai menggunakan pembelajaran mesin untuk mencegah penipuan keuangan. Ini adalah alat paling inovatif yang dapat membantu mencegah operasi penipuan yang menyebabkan kerugian lebih besar setiap tahun.

Pembelajaran mesin memungkinkan pembuatan algoritme yang lebih kompleks untuk menganalisis berbagai transaksi dan perilaku keuangan yang mencurigakan, sehingga meminimalkan risiko kerugian finansial.

Itulah sebabnya mempekerjakan layanan pengembangan pembelajaran mesin telah menjadi prioritas utama bagi industri jasa keuangan. Di Appinventiv , para ahli kami memberdayakan perusahaan yang berbeda dengan berbagai solusi dan pendekatan inovatif untuk meningkatkan produktivitas mereka dan mengurangi risiko keuangan.

Jika Anda ingin menerapkan sistem ML atau perangkat lunak pendeteksi penipuan keuangan ke dalam bisnis Anda, jangan ragu untuk menghubungi kami . Kami akan membantu Anda memahami manfaat luar biasa dari teknologi inovatif ini dan membantu Anda meningkatkan skala bisnis sekaligus mengurangi biaya keseluruhan.