世界中の消費者と企業が負けています 億 サイバー犯罪者からの終わりのない攻撃に毎年何ドルも。 金融機関は、盗まれたお金の調査と回収にさらに何十億ドルも費やしています。 攻撃がますます巧妙になるにつれて、金銭処理会社は、顧客と自分自身を不必要な出費から保護するために、強力な不正防止メカニズムを戦略に組み込む必要があります。 

金融機関によってキャプチャされるデータの量は増え続けています 異常検出 不正な取引や行動を特定するための非常に貴重なツールです。

サイバー犯罪の苦情と報告された損失2015-2019 

ソース：FBIインターネット犯罪苦情センター

異常検出とは何ですか？

異常検出 金融取引では、データを正規分布と外れ値に分類します。 トランザクションまたはデータポイントがデータセットの通常の動作から逸脱している場合、それは潜在的に不正であると見なされる可能性があります。 

異常検出は支払いと財務でどのように機能しますか？ 

異常検出 トランザクションデータのアプローチは、単純なバイナリ回答を提供するため、有利です。 通常のデータパターンからの予期しない変更、またはモデルの予測に準拠しないイベントは、異常と見なされます。 取引が疑わしく、不正の可能性があると思われる場合、システムは顧客に詳細を確認するか、追加の確認手順を実行するように依頼する場合があります。 複数のデータポイントを分析することにより、異常検出を適用して、技術的な停止、不具合、および消費者行動の前向きな変化などの潜在的な機会にフラグを立てることができます。

しかし、日常生活に関しては、いつものように普遍的なパターンやビジネスはありません。 ブラックフライデーで予想される同じ異常に多額の支払いは、他の日でも目立ちます。逆もまた同様です。 しかし、自然の景気循環の中で最も確立されたピークでさえ、時々シフトする可能性があります。 

たとえば、コロナウイルスのパンデミックにより、オンライン決済の量が急増し、店舗での購入が減少しました。 静的異常検出システムのトレーニングに使用されたデータセットには、同様の履歴パターンがなかったため、不正ではないのに無数のトランザクションに不正のフラグが付けられました。 世界中の多くの金融機関は、この正確な理由で異常検出の不正防止システムが失敗するのを見ました。 

機械学習を利用した異常検出

機械学習（ML）不正防止システムを組み込むことは、複雑な異常検出プロセスを自動化することで不確実性を低減する高度なアプローチです。 MLアルゴリズムを使用して、詐欺の兆候となる可能性のある、ユーザーの行動における非常に微妙で通常は隠されているイベントと相関関係を見つけることができます。 多数の変数をリアルタイムで比較することにより、機械学習による異常検出で大規模なデータセットを処理して、不正なトランザクションやアクションの可能性を判断できます。 

MLは 不正取引を発見する 1990年代から。 それ以来、テクノロジーは成熟し、トランザクションサイズ、場所、時間、デバイス、購入データ、およびその他の多くの変数を同時に追跡および処理するようになりました。 ML対応の異常検出は、人間のルールベースのシステムよりもはるかに高速に多くの財務データを処理できます。 消費者の行動を監視するスマートアルゴリズムは、消費者の購入経路を妨げる検証ステップの数を減らし、誤検知を減らし、ユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させるのに役立ちます。 

リアルタイムの異常検出 金融取引では、企業は標準からの逸脱に即座に対応することができ、そうでなければ詐欺で失われていたであろう数百万を節約できる可能性があります。 問題を発見してから解決するまでの遅延をなくすことで、決済会社と金融会社は不正防止戦略の効率を最大化します。 

少数のKPIを使用してダッシュボードを監視する人間による手動の異常検出は、消費者が毎日行う数百万のトランザクションと、それに関連する数百万のメトリックに拡張できません。 実際の応答性を維持するには、機械学習を利用した高度な異常検出システムが必要です。このシステムは、複数の複雑な指標とさまざまな変動量を監視および相関させて、毎秒数百万のデータポイントをふるいにかけることができます。 

ソース：連邦取引委員会、消費者センチネルネットワーク

異常検出：ビルドと購入？

決済会社や金融会社にとっての不正検出の重要性は、誇張することはできません。 リアルタイムの異常検出は、そもそも損失の発生を防ぐために、世界中の主要な金融機関ですでに使用されています。 サイバー犯罪者の一歩先を行くことを目指す企業は、完全な異常検出システムを購入するか、ゼロから構築することができます。 

最大の投資収益率を生み出す正しい意思決定を行うために、企業は、処理する必要のある財務データのサイズと量を考慮する必要があります。 予算と価値を生み出す時間は、それを構築するITチームの開発と保守の能力と結びついています。 最後に、将来の成長と、それが以前のすべての要因にどのように影響するかを考慮することが不可欠です。 トランザクションデータのリアルタイムの異常検出は高度なツールであり、開発には専門知識と専門ITチームが必要です。 ゼロから構築することで、最終製品を完全に制御できますが、多くの不確実性が含まれます。 テクノロジーベンダーと提携することで、異常検出を迅速かつ予測可能に統合できるため、リスクを最小限に抑えることができます。 

SDK.financeのリアルタイム異常検出機能

SDK.ファイナンスホワイトレーベルのデジタル決済プラットフォームである、は、新しい 異常検出機能.

異常検出ダッシュボードを使用すると、予期しないトランザクションの量と頻度を検出し、アクションを実行できます。 機械学習（ML）アルゴリズムは、多くの変数を含む大規模なデータセットを処理して、ユーザーの行動と不正行為の可能性との間のこれらの隠れた相関関係を見つけるのに役立ちます。

トランザクション異常テーブルは、強調表示されたすべてのトランザクションの詳細ビューを異常として提供します。

出典：トランザクション異常検出分析SDK.finance

新しい異常検出機能により、クライアントはそもそも損失の発生を防ぐことができます。 取引が疑わしく、不正の可能性があると思われる場合、システムは顧客に詳細を確認するか、追加の確認手順を実行するように依頼する場合があります。

SDK.financeとは何ですか？

デジタル リテールバンキング FinTechで15年以上の経験を持つチームによって構築されたプラットフォームは、Web、iOS、Androidアプリケーションなど、すべての一般的な形式で利用でき、新世代のモバイルファーストの顧客にリーチできます。 

プラットフォームは、次のXNUMXつの形式で利用できます。

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コインスマート。 BesteBitcoin-ヨーロッパのBörse
出典：https：//sdk.finance/anomaly-detection-in-finance/