Как предписывающая аналитика может помочь выявить и предотвратить мошенничество

В области анализа данных предписывающая аналитика является относительно новым подходом. Используя интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и искусственный интеллект, предписывающая аналитика выявляет закономерности в данных, которые можно использовать для улучшения всего: от маркетинговых стратегий до взаимоотношений с клиентами. Он даже может предоставить рекомендации о том, как предотвратить или смягчить мошенничество. Продолжайте читать, чтобы узнать больше о том, как предписывающая аналитика может помочь выявить и предотвратить мошенничество.

Что такое предписывающая аналитика и как она работает?

В области науки о данных предписывающая аналитика — это процесс, в котором используются алгоритмы для анализа прошлых данных и предписания действий, которые предприятия могут предпринять для повышения своей эффективности. Предписывающая аналитика — это основанный на данных подход к принятию решений, который учитывает текущее состояние организации и ее цели, а затем рекомендует лучший курс действий для достижения этих целей.

Процесс предписывающей аналитики состоит из трех основных этапов: На первом этапе данные собираются и предварительно обрабатываются. Это включает в себя очистку и подготовку данных для анализа, а затем их организацию в формате, который может использоваться алгоритмами машинного обучения. Далее алгоритмы машинного обучения используются для построения моделей, которые, в свою очередь, анализируются для прогнозирования результатов различных действий. На последнем этапе руководитель организации выбирает лучший курс действий на основе прогнозов моделей, а также учитывает затраты и выгоды каждого действия.

Предписывающая аналитика может использоваться для самых разных целей: от маркетинга и продаж до финансового планирования и управления рисками, и может включать в себя что угодно: от рекомендации продуктов клиентам на веб-сайте до помощи менеджерам в решении, сколько сотрудников им нужно для достижения своих производственных целей. Предписывающая аналитика также может использоваться для выявления и предотвращения мошенничества.

Как предписывающая аналитика может помочь предприятиям предотвратить мошенничество?

Некоторые компании успешно используют предписывающую аналитику для предотвращения мошенничества, создавая модели, которые анализируют прошлые данные, чтобы предсказать будущее мошенническое поведение. Эти модели затем могут рекомендовать конкретные действия, которые бизнес может предпринять для предотвращения или смягчения последствий мошенничества. Например, компания может использовать предписывающую аналитику, чтобы определить, какие транзакции могут быть мошенническими, а затем принять дополнительные меры предосторожности для этих транзакций (например, запросить дополнительную проверку у клиента).

Предприятия также могут использовать предписывающую аналитику для отслеживания тревожных сигналов, которые могут указывать на потенциальное мошенничество. Например, если предприятие видит необычно большое количество возвратов или возмещений, оно может провести дополнительное расследование, чтобы выяснить, были ли какие-либо из этих возвратов мошенническими. Используя предписывающую аналитику, предприятия могут автоматизировать большую часть этого процесса, что упрощает и ускоряет выявление и предотвращение мошенничества.

Чем предписывающая аналитика отличается от других методов предотвращения мошенничества?

Существует множество различных методов предотвращения мошенничества, включая ручную проверку (например, данные анализируются специалистами-аналитиками), статистическое моделирование и процессы искусственного интеллекта, но предписывающий анализ является одним из наиболее эффективных.

По сравнению с другими методами предотвращения мошенничества, предписывающая аналитика имеет ряд преимуществ:

• Это скорее проактивный, чем реактивный подход: предписывающий анализ выявляет потенциальные проблемы еще до их возникновения и предлагает способы их устранения.
• Его можно настраивать: организации могут применять предписывающую аналитику в соответствии со своими уникальными обстоятельствами и потребностями.
• Она масштабируема: по мере роста организации система автоматически адаптируется.
• Это эффективно: поскольку предписывающая аналитика опирается на данные, а не на интуицию или догадки, она быстро дает точные результаты.
• Это прозрачно: каждый в организации может видеть, как работает система, и вносить предложения по улучшению.

Мошенничество является проблемой для всех предприятий, и его бывает сложно обнаружить. Предписывающая аналитика может помочь, выявляя закономерности в прошлых данных, которые могут указывать на мошенничество. Эти шаблоны затем можно использовать для создания моделей, прогнозирующих вероятность возникновения мошенничества, что позволяет предприятиям активно решать потенциальные проблемы, прежде чем они станут слишком большими.