15 minutters lesning

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

Banking

FinTech

Programvareutvikling

I 2009 kom "The Office" med en episode som satte søkelyset på en interessant problemstilling. Etter Jim og Pams bryllup dro duoen på den etterlengtede bryllupsreisen. På kontoret okkuperte Kevin Jims skrivebord og endte opp med å snappe opp en samtale fra kredittkortselskapet. De var i ferd med å verifisere transaksjoner gjort i Puerto Rico, og trodde det var Jim som var på tråden. I et forsøk på å dekke over Jim bekreftet Kevin aktiviteten, men misforståelsen førte til at kredittkortselskapet deaktiverte Jims kort. Selv om dette scenariet var en morsom situasjon i en komiserie, var det et subtilt ekko av de utfordringene privatpersoner og bedrifter står overfor når de skal beskytte pengene sine og håndtere svindel.

Mye har endret seg siden den gang, men den grunnleggende trenden er intakt. I takt med at bedrageribekjempelsessystemene ble mer sofistikerte og fremtidsrettede, ble det stadig vanskeligere å forstå inntrengernes taktikk for å bryte seg inn i bankmiljøer og fiske ut verdifulle data.

Ved første øyekast kan det virke som om den eneste måten å beskytte digitale verdier mot hacking på er å investere i spesialtilpassede digitale løsninger til flere millioner dollar som krever et dedikert prosjektteam og et solid budsjett. Heldigvis kan åpen kildekode spare bankene for drastiske kostnader ved å tilby kostnadseffektive, robuste og skalerbare forsvarsmekanismer som proaktivt tilpasser seg i sanntid for å motvirke svindlernes sofistikerte strategier.

Risiko for bedrageri

Det forventes at betalingssvindel vil fortsette å øke og nå en estimert kostnad på $40,62 milliarder innen 2027.

Kilde: Institutt for internasjonal finans

Bekjempelse av digital svindel: forstå det grunnleggende

Vanligvis er åpen kildekode programvare for avdekking av økonomisk svindel bruker regelbaserte og maskinlæringsbaserte (ML) motorer for å identifisere og redusere svindelaktivitet. Begge har klare fordeler og passer for ulike FinTech-selskaper, avhengig av deres spesifikke krav og datagrunnlag.

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.

Regelbaserte motorer

Motorer for maskinlæring

Vi introduserer InnoFort: white-label-programvare med åpen kildekode for avdekking av økonomisk svindel fra Innowise.

Innowise er innovativt, kompetent og velrenommert, og har utstyrt bedrifter med dusinvis av digitale bank- og FinTech-løsninger. Vi har opparbeidet oss betydelig fagkompetanse, noe som gjør oss ledende når det gjelder å forstå og håndtere FinTech-virksomheters spesifikke utfordringer. Vår forpliktelse til å holde oss på topp når det gjelder driftsforbedringer har ført til at vi har utviklet InnoFort. Denne budsjettvennlige programvare for avdekking av banksvindel kombinerer presisjonen til regelbaserte motorer med den adaptive intelligensen til ML, fra innsamling av transaksjonsdata til utløsning av forebyggende tiltak.

Datafangst

Prosjektteamet vårt utnyttet sofistikerte integrasjonsmuligheter for sømløst å samle inn data fra en rekke kilder, inkludert nettbaserte transaksjonsplattformer, banksystemer, kontaktpunkter for kundeinteraksjon og betalingsportaler. Vi registrerte nøye alle detaljer, fra transaksjonsbeløp, datoer og klokkeslett til mer nyanserte data som betalingsmåter, geografiske steder, IP-adresser og enhetsidentifikatorer. Utviklerne våre beriket InnoFort ytterligere med avanserte teknikker som atferdsanalyse, som overvåker brukernes interaksjonsmønstre. I tillegg har vi lagt til en funksjon for sporing av geolokalisering som gir informasjon om transaksjonenes fysiske plassering, slik at InnoFort kan flagge aktiviteter i uvanlige områder eller høyrisikoområder.

Domenespesifikt språk (DSL)

Etter datainnsamlingen ble dataene analysert i forhold til et sett med forhåndsdefinerte regler. Disse reglene ble utformet ved hjelp av et domenespesifikt språk (DSL) som var designet for å uttrykke kompleks logikk for svindeloppdagelse på en måte som var både kraftfull og forståelig for ikke-programmerere, for eksempel svindelanalytikere. Ved hjelp av DSL kunne de skape intrikate atferdsmønstre og transaksjonsavvik som indikerte potensiell svindel, inkludert transaksjonshyppighet, uregelmessige beløp og plutselige endringer i atferd. Etter hvert som nye svindeltrender dukket opp, oppdaterte og implementerte spesialistene våre nye regler for svindelbekjempelse umiddelbart, slik at InnoFort utviklet seg i sanntid i takt med det skiftende trusselbildet. Dette forbedret systemets motstandskraft mot nye svindeltaktikker og reduserte ventetiden mellom trusselidentifisering og respons betydelig.

Scoring av transaksjonssvindel

Når en transaksjon er analysert opp mot regelsettet, tildeles den en svindelpoengsum for å skille den fra vanlige banktransaksjoner og utløse passende tiltak når et risikabelt mønster dukker opp. Denne poengsummen kvantifiserer sannsynligheten for at transaksjonen er svindel basert på parametrene som er angitt i DSL-reglene. Transaksjoner som scorer over en forhåndsdefinert terskelverdi, flagges som høyrisiko og avvises automatisk eller settes i kø for manuell gjennomgang. Det var viktig at prosjektteamet vårt sørget for at denne terskelen ikke var statisk, men kunne justeres for å gjenspeile finansinstitusjonens skiftende risikoappetitt og svindelbilde. Ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer finjusterte InnoFort kontinuerlig vurderingskriteriene basert på nye data, svindeltrender og tilbakemeldinger fra vurderingsprosessen. Dette sørget for at deteksjonsmekanismen ble stadig mer nøyaktig over tid, noe som reduserte antallet falske positiver og samtidig forbedret evnen til å identifisere og forhindre svindeltransaksjoner.

Er du stresset over risikoen for hacking og datalekkasje?

Ikke la svindlere overliste virksomheten din - oppgrader til åpen kildekode i dag

Bekjemp svindel nå

InnoFort: brukstilfeller på tvers av domener

Innowise har utviklet open source-løsningen programvare for avdekking av økonomisk svindel Innofort med fleksibilitet i tankene. Vi har utnyttet kraften i regelbaserte og maskinlærende motorer for å sikre digitale transaksjoner og interaksjoner på tvers av ulike vertikaler. I tillegg til å beskytte midler mot hacking og sikre at regelverket overholdes, kan InnoFort også brukes til andre aktiviteter som krever identifisering av brudd.

Bank og FinTech

InnoFort er en programvare for avdekking av betalingssvindel som identifiserer uvanlige transaksjonsmønstre, flagger mistenkelige kontoaktiviteter og verifiserer brukeridentiteter, noe som beskytter både finansielle foretak og deres kunder mot digital svindel. I tillegg bidrar InnoFort til å overholde lover og regler ved å overvåke transaksjoner for aktiviteter som kan være i strid med regelverket for hvitvasking av penger (AML) og kjenn-din-kunde-regler (KYC).

Digital markedsføring og annonsering

InnoFort kan også beskytte bedrifter mot spam ved å blokkere uønsket, ofte irrelevant eller upassende innhold, inkludert tekstmeldinger, innlegg i sosiale medier og kommentarer på nettsteder. Samtidig bekjemper InnoFort svindelkommunikasjon som ser ut til å komme fra en anerkjent kilde, og som ofte etterligner utseendet på e-poster fra kjente organisasjoner, banker eller tjenester.

Filtrering av innhold

InnoForts avanserte teknologi for innholdsfiltrering gjør mer enn bare å identifisere og blokkere støtende språk i chatter og kommentarer. Ved automatisk å oppdage og filtrere bort banning bidrar den til et tryggere og mer inkluderende nettmiljø der deltakerne kan delta på en innbydende måte. Denne proaktive tilnærmingen forbedrer brukeropplevelsen og opprettholder fellesskapets standarder.

Bank og FinTech

Som en programvare for avdekking av betalingssvindelInnoFort identifiserer uvanlige transaksjonsmønstre, flagger mistenkelige kontoaktiviteter og verifiserer brukeridentiteter, noe som beskytter både finansielle enheter og deres kunder mot digital svindel. I tillegg bidrar InnoFort til å overholde lover og regler ved å overvåke transaksjoner for aktiviteter som kan være i strid med reglene for hvitvasking av penger (AML) og kjenn-din-kunde-regler (KYC).

Digital markedsføring og annonsering

Filtrering av innhold

"Programvare med åpen kildekode for avdekking av økonomisk svindel er et perfekt alternativ for bedrifter som ikke har så mye penger, men som likevel står overfor den store utfordringen det er å håndtere svindel. Løsninger med åpen kildekode tilbyr det beste av to verdener: De er rimelige for dem som er forsiktige med pengebruken, men samtidig kraftige nok til å avskrekke svindlere. Fellesskapet som står bak dem, gjør at de skiller seg ut og stadig forbedrer og oppdaterer programvaren. Det betyr at selv små bedrifter nå kan beskytte seg mot svindel uten å ruinere seg."

Aleksander Nemtsov

Leveringssjef og FinTech-ekspert hos Innowise

Utfordringer vi møtte under utviklingen av InnoFort

Åpen kildekode programvare for avdekking av økonomisk svindel utvikling byr på unike utfordringer, spesielt når det gjelder å balansere samarbeidsprosjektene i åpen kildekode med de nyanserte kravene til svindeloppdagelse.

Merking for maskinlæring

En av de grunnleggende utfordringene våre spesialister møtte på da de skulle ta i bruk ML-drevne motorer for svindeloppdagelse, var behovet for nøyaktig merkede data. Merking innebærer å identifisere og merke datapunkter som enten "gode" (legitime) eller "dårlige" (falske), noe som er avgjørende for å trene ML-modeller til å gjenkjenne lignende mønstre i fremtidige transaksjoner. Massemerking er imidlertid ikke mulig i dagens programvare for svindeloppdagelse på grunn av datakompleksiteten og svindelens nyanserte natur. Antallet ondsinnede transaksjoner utgjør vanligvis en svært liten andel av alle finansielle transaksjoner, og egenskapene varierer mye, noe som gjør det vanskelig å merke store datasett nøyaktig.

Sofistikerte svindelangrep

I takt med at teknologien utvikler seg, utvikler også svindlernes metoder seg. Nye verktøy og teknikker gjør det mulig for kriminelle å utføre svindelangrep som er vanskelige å oppdage, og som setter sikkerheten til digitale midler i fare. Denne konstante utviklingen er et bevegelig mål for systemer som skal oppdage svindel, og krever kontinuerlig tilpasning og forbedring av algoritmer. Programvare med åpen kildekode bidrar til ytterligere kompleksitet, siden oppdateringer og forbedringer må håndteres på en måte som utnytter fellesskapets bidrag og samtidig sikrer systemets integritet og effektivitet. For å holde tritt med disse fremskrittene kreves det en proaktiv tilnærming til nye deteksjonsmetoder, overvåking av nye svindeltrender og integrering av banebrytende teknologi.

Trend mot konfidensialitet

Mange kunder, spesielt i finanssektoren, foretrekker å holde sine algoritmer for svindeloppdagelse konfidensielle. Dette er en utfordring for åpen kildekode-prosjekter, som er opptatt av åpenhet og felles informasjonsdeling. Dilemmaet skyldes behovet for å balansere åpen kildekode med kundenes krav til personvern og sikkerhet. Kundene er bekymret for at avsløring av deres strategier for svindeloppdagelse kan gi svindlere innsikt i hvordan de kan omgå disse tiltakene. For å imøtekomme denne bekymringen må det utvikles et rammeverk som gjør det mulig for kundene å dra nytte av de kollektive fremskrittene i åpen kildekode-løsninger, samtidig som konfidensialiteten i deres spesifikke implementeringer opprettholdes.

Kutt kostnader, ikke hjørner - invester i åpen kildekode for oppdagelse av svindel.

Velg InnoFort for å få en budsjettbevisst white-label-løsning med banebrytende funksjonalitet.

Be om en demonstrasjon

Avslutning

Innowise har utviklet en white-label-programvare med åpen kildekode for svindeloppdagelse som kombinerer robuste, dynamiske, regelbaserte og maskinlæringsbaserte funksjoner for å tilby en enestående forsvarsmekanisme mot svindel. Våre ingeniører har utviklet InnoFort ikke bare for å holde tritt, men for å ligge flere skritt foran inntrengerne, slik at finansielle operasjoner er beskyttet mot selv de mest sofistikerte truslene uten at det går på bekostning av kvalitet eller kapasitet. InnoFort demokratiserer tilgangen til toppmoderne svindelavsløring og gjør den tilgjengelig for bedrifter av alle størrelser og med alle budsjetter.

Når du velger Innowise, samarbeider du med et team som har omfattende ekspertise og førstehånds forståelse for finanssektorens utfordringer. Vi inviterer deg til å utnytte vår erfaring og teknologi til å styrke virksomheten din og sikre proaktiv forebygging av svindel i stedet for reaktiv respons på ondsinnede forsøk. Velg Innowise, og la InnoFort bli en uinntakelig festning rundt dine digitale verdier.

FAQ

Hvordan kan programvare med åpen kildekode spare penger for bedriften min?

Programvare med åpen kildekode reduserer kostnadene betydelig ved å eliminere dyre lisensavgifter knyttet til proprietære løsninger. Det gir deg fleksibilitet til å tilpasse og skalere programvaren etter dine spesifikke behov uten ekstra kostnader, slik at du kun investerer i de tjenestene du trenger.

Hva med sikkerheten til programvare for oppdagelse av svindel med åpen kildekode?

Programvare med åpen kildekode blir ofte feilaktig oppfattet som mindre sikker, men åpenheten er faktisk en styrke. Den åpne kildekoden gir mulighet for omfattende fagfellevurdering, noe som gjør det mulig for fellesskapet å identifisere og rette opp sårbarheter raskt. I tillegg kan du implementere tilpassede sikkerhetstiltak og forbedringer for å styrke programvaren ytterligere i henhold til dine egne sikkerhetsretningslinjer.

Er det noen skjulte kostnader forbundet med programvare for oppdagelse av svindel med åpen kildekode?

Implementering og vedlikehold av programvare med åpen kildekode kan medføre kostnader knyttet til hosting, tilpasning, support og eventuell integrering av tredjepartstjenester. Disse utgiftene er imidlertid generelt mye lavere enn de totale eierkostnadene for proprietær programvare.

Kan jeg tilpasse InnoFort til bedriftens behov?

Absolutt. Du har friheten til å endre koden for å skreddersy programvarens funksjonalitet, integrasjonsmuligheter og brukergrensesnitt slik at det passer perfekt til bedriftens spesifikke krav og arbeidsflyter, og til slutt får du det du ønsker. den beste programvaren for avdekking av økonomisk svindel.

Hvordan kommer jeg i gang med å implementere InnoFort i organisasjonen min?

Først hjelper våre konsulenter deg med å utarbeide en implementeringsplan og identifisere tekniske og forretningsmessige krav. Deretter fortsetter det dedikerte prosjektteamet med å implementere InnoFort-moduler, konfigurere og tilpasse funksjoner i tråd med de tidligere identifiserte kravene.

Aleksander Nemtsov

Fintech-ekspert hos Innowise

Dato: 22. februar 2024

Innholdsfortegnelse

Ranger denne artikkelen:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 anmeldelser)

Relatert innhold

Blogg

Små omslag Utviklingen av P2P-transaksjoner

Utviklingen av P2P-transaksjoner: en omfattende guide

Blogg

Slik implementerer du et kjernebanksystem ved hjelp av løsninger med åpen kildekode

Blogg

Sprint tokenisering: en stor forandring innen databehandling

Blogg

Coreless banking: frigjør bankene fra rigide programvaresystemer

Blogg

Virkningen av robotisert prosessautomatisering i bankvirksomhet

Blogg

Cybersikkerhet i banksektoren: betydning, trusler og utfordringer

Blogg

Hvordan maskinlæring og kunstig intelligens brukes i bank- og finanssektoren

Blogg

Hvordan bygge en digital lommebok som vil bli elsket av millioner av mennesker

Blogg

Hvordan bli notert på en kryptovalutabørs?

Kontakt oss

Hva skjer videre?

Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.