Programvare med åpen kildekode for avdekking av økonomisk svindel: lavere kostnader med opprettholdt kvalitet

Den regelbaserte motoren opererer på grunnlag av et sett forhåndsdefinerte kriterier eller regler som er etablert ved å analysere vanlige mønstre og taktikker som brukes i bedragerske aktiviteter. Den går metodisk gjennom transaksjoner og aktiviteter og leter etter tilfeller som samsvarer med det etablerte regelsettet. Når systemet identifiserer en transaksjon som oppfyller disse kriteriene, flagger det den for nærmere undersøkelser eller blokkerer den automatisk. Denne metoden for svindelavsløring kan raskt tas i bruk, siden den baserer seg på forhåndsdefinerte regler og ikke krever omfattende opplæringsdata, noe som er spesielt viktig for ML-motorer. Regelbaserte algoritmer er spesielt effektive for FinTech-selskaper med veldefinerte, konsistente transaksjonsmønstre og en klar forståelse av hvilke typer svindel de er mest utsatt for.

Maskinlæringsmotorer utnytter sofistikerte algoritmer som lærer og utvikler seg på grunnlag av data, og identifiserer potensielle svindelforsøk på en adaptiv og dynamisk måte. I motsetning til statiske, regelbaserte systemer, utmerker ML-motorer seg ved sin evne til å avdekke og tilpasse seg nye, sofistikerte svindelmønstre ved kontinuerlig å analysere transaksjoner i sanntid. Denne kontinuerlige læringsprosessen gjør det mulig å oppdage svindel som avviker fra kjente mønstre, og sikrer at systemet forblir effektivt i det lange løp. En forutsetning for at ML-motorene skal lykkes, er imidlertid at man har tilgang til omfattende datasett, siden bredden og dybden i dataene har direkte innvirkning på modellenes nøyaktighet og pålitelighet. Denne tilnærmingen er spesielt egnet for FinTech-selskaper med et stort volum og mangfold av transaksjoner, der konvensjonelle regelbaserte systemer kan gå glipp av sofistikert svindel.