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SAS 詐欺分析 (3)

教學目標

初步了解 SAS 有關詐欺偵測、調查和分析解決方案的基本概念。

重點概念

首先由美國舞弊稽核師協會 (ACFE) 與 SAS 合作進行的一項全球跨產業調查中顯示,在 2021 年約有 25% 的組織有意願在未來 2 年內應用人工智慧和機器學習來偵測詐欺行為,並且增幅已近 200%,這代表著人工智慧和機器學習必將成為未來反詐欺解決方案的技術主流,並且根據反詐欺技術指標分析報告中提到未來 2 年內企業組織或企業計畫將會進行部署的技術依序為人工智慧與機器學習、預測分析與詐欺建模、以及自動風險預測及商業規則。此外使用資料分析監控詐欺的決定通常在特定的業務職責和運營範圍之後,會因眾多因素而有所差異,其中包括資料、技術或流程的限制,並且進行評估風險水平,值得注意的是在眾多詐欺分析中以資料為基礎進行詐欺偵測、調查和分析,前五大項目主要為購買詐欺 (41%)、支出詐欺 (35%)、客戶詐欺 (35%)、旅行和娛樂詐欺 (34%) 以及財務報表詐欺 (31%)。

接著針對詐欺偵測、調查和分析主要有五大支柱,並且透過 SAS 解決方案將能夠在不影響效能的前提下進行準確且近乎即時的詐欺偵測、調查和分析,分別為:

  1. 識別智慧 (Identity intelligence):來自設備和位置之間無數連接深度匿名資料的個人資訊,並且針對有關數位身份的豐富資料為基礎進行上下文的分析。
  2. 事件分析 (Events analysis):除了交易行為之外,更多的事件行為將能夠揭開更多有關使用者的資訊,大多數在線和行動使用者經常透過個人電腦或行動裝置與網站進行互動的模式,此時透過強大的授權系統將能夠擷取更多來源的資料,並且在每次客戶互動或付款時針對個人行為進行評估風險分析評分。
  3. 混合分析 (Hybrid analytics):當採用多種分析方法時將能夠更準確地區分出欺詐者,像是異常偵測和預測分析,皆能夠透過調查正在發生的事情來發現新的風險模式,而不僅僅是將其與過去進行比較。此外搭配社群網路分析和文字分析將能夠建立可能存在潛在詐欺行為的連接關係。
  4. 機器學習 (Machine learning):與基於規則的系統不同,欺詐者非常容易測試和規避基於規則的系統,所以透過機器學習將能夠以自動化的方式來適應學習不斷變化的行為建立反詐欺模型,以利和新興風險與時俱進提高偵測詐欺行為的準確結果。
  5. 決策中心 (Decision hub):隨著詐欺事件和損失的增加越來越多,在過去以產品為中心的授權系統還不夠,此時將會需要一個中央決策中心將交易和設備監控互相結合在一起進行分析,並且評估多個等級別的活動,以及整合多種分析方法,以利提供整體關係中帳戶和實體的統一視圖,更進一步確保真實的數位身份不會被偽造或重複和即時偵測高風險或詐欺行為。

再來詐欺偵測、調查和分析的核心過程主要涉及風險識別,其中交易授權仍然是關鍵,無論是與擴展信貸額度的申請有關還是強調潛在的詐欺性交易,至於後台活動主要基於核心的進階分析技術。然而識別帶來一些非常具體的數量和質量挑戰,當詐欺警示案件太多時,將會對營運產生影響,因為大量潛在詐欺警示案件需要更多的調查團隊和支援流程,以及太多的信貸申請被拒絕會影響收入。這時要如何有效識別出的詐欺案件必須具有正確的品質,並且以適當的風險原因而拒絕了信貸額度,同時這些皆是在整個工作日內發生變化的動態情況。所以具有快速修改和調整的能力也是一項重要的業務優勢,並且持續不斷的監視詐欺,以及更有效的使用進階分析功能,是在很早階段發現可疑詐欺行為模式的最佳方法。此外詐欺偵測、調查和分析主要是專注於業務而而不是技術,根據官方部落格內容中有提到主要有五大重點,分別為:

  1. 跨部門和跨網路的問題是相似的,建議互相學習和分享跨產業相似行為的案例。
  2. 整合更多高品質的客戶資料,這將有助於加快詐欺偵測速度,並且透過自動化網路分析建立見解。
  3. 考慮與客戶不同的業務實體,當與自動化網路連接關係之後,將能夠識別以前沒有考慮或看到的見解。
  4. 提供企業中跨部門在單一平台中將會提供不同的領域會有不同的策略進行詐欺行為偵測、調查和分析功能。
  5. 如何最大程度提高反詐欺的能力和效率,同時又最大程度減少客戶摩擦,就像是安全和便利通常難以兼顧。

最後在不同企業的組織或機構之間協調資料管理任務是非常的困難,而當涉及詐欺偵測、調查和分析時,其中有許多刻意試圖獲得多種以上好處的詐欺者可能會調整某些識別資料,像是試圖隱藏自己在做什麼的詐欺者將會在不同應用程式中使用不同的名稱縮寫或暱稱,隨著詐欺者更多元的詐欺行為,將會造成潛在的資料管理挑戰不斷加劇,這代表著我們需要更專業的進階分析技術來支援進行記錄匹配的過程,其中主要會使用精確匹配和模糊匹配來識別詐欺者故意混淆的記錄。至於 SAS 解決方案能夠將來自不同業務部門,組織單位和地理區域跨通路資料整合到統一的 SAS 平台中,從而採取企業資料管理方法,以利提供一致,準確和即時的資料,更進一步搭配進階分析和人工智慧的現代方法來應對複雜的詐欺挑戰,同時時刻保持警惕在全球擁有卓越的中心,由產業和領域專家所組成,將能夠讓掌握最新的安全智慧技術發展和不斷發展的詐欺趨勢。

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