کاربرد داده کاوی برای تشخیص تقلب
داده کاوی تجزیه و تحلیل داده ها برای کشف الگوها، روندها و تداعی های پنهان است. تشخیص تقلب به معنای شناسایی تراکنش های تقلبی از داخل یک مجموعه داده بزرگتر است. تشخیص تقلب در داده کاوی می تواند به روش های زیر انجام شود: تشخیص ناهنجاری، رفتار مشکوک را شناسایی می کند.
فعالیت‌های متقلبانه می‌تواند طیف گسترده‌ای از موارد، از جمله پولشویی، تهدیدات امنیت سایبری، فرار مالیاتی، ادعاهای جعلی بیمه، چک‌های بانکی جعلی، سرقت هویت و تامین مالی تروریسم را در بر گیرد و در همه مؤسسات مالی، دولت، مراقبت‌های بهداشتی، بخش عمومی، و بیمه
تشخیص تقلب با تجزیه و تحلیل داده ها، نرم افزارها و ابزارهای کشف تقلب، و یک برنامه تشخیص و پیشگیری از تقلب، سازمان ها را قادر می سازد تا تاکتیک های کلاهبرداری مرسوم، ارجاع متقابل داده ها را از طریق اتوماسیون، نظارت دستی و مستمر تراکنش ها و جرایم را در زمان واقعی و رمزگشایی طرح های جدید و پیچیده را پیش بینی کنند. .
تکنیک های تشخیص و پیشگیری از تقلب
روش های تجزیه و تحلیل داده های تقلب را می توان به عنوان تکنیک های تجزیه و تحلیل داده های آماری یا هوش مصنوعی (AI) طبقه بندی کرد.
تکنیک های تجزیه و تحلیل داده های آماری عبارتند از:
- محاسبه پارامترهای آماری، مانند میانگین ها، چندک ها و معیارهای عملکرد
- تحلیل رگرسیون – روابط بین متغیرهای مستقل و یک متغیر وابسته را تخمین می زند
- توزیع های احتمال و مدل ها
- تطبیق داده ها – برای مقایسه دو مجموعه از داده های جمع آوری شده، حذف رکوردهای تکراری و شناسایی پیوندهای بین مجموعه ها استفاده می شود.
- تحلیل سری زمانی
تشخیص تقلب با استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ
تجزیه و تحلیل تشخیص و پیشگیری از تقلب به داده کاوی و یادگیری ماشینی متکی است و در موارد استفاده از تجزیه و تحلیل کلاهبرداری مانند تجزیه و تحلیل تقلب در پرداخت، تجزیه و تحلیل تقلب مالی، و تجزیه و تحلیل تشخیص تقلب بیمه ای استفاده می شود. داده کاوی الگوهای معناداری را آشکار می کند و مجموعه داده های خام و بزرگ را به اطلاعات ارزشمند تبدیل می کند. سپس یادگیری ماشین آن اطلاعات را به الگوریتم‌های تحت نظارت یا بدون نظارت ارسال می‌کند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی تحت نظارت، مانند رگرسیون لجستیک و تحلیل سری‌های زمانی، از داده‌های تاریخی یاد می‌گیرند و الگوهای مورد علاقه را شناسایی می‌کنند که نیاز به بررسی بیشتر دارند. الگوریتم های یادگیری ماشین بدون نظارت، مانند تجزیه و تحلیل خوشه ای و تجزیه و تحلیل گروه همتا،
داده ها را بدون هیچ گونه تقلب شناسایی شده بررسی می کند و ناهنجاری ها و الگوهای مورد علاقه جدید را آشکار می کند. سپس تحلیلگران داده و دانشمندان می توانند روی این ناهنجاری ها عمل کنند.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.