Open-source software voor het opsporen van financiële fraude: overheadkosten verlagen met behoud van kwaliteit

De rule-based engine werkt op basis van een set vooraf gedefinieerde criteria of regels die zijn opgesteld door veelvoorkomende patronen en tactieken bij frauduleuze activiteiten te analyseren. Het systeem onderzoekt transacties en activiteiten methodisch en zoekt naar gevallen die overeenkomen met de vastgestelde regelset. Als het systeem een transactie vindt die aan deze criteria voldoet, wordt deze gemarkeerd voor nader onderzoek of automatisch geblokkeerd. Deze aanpak voor fraudedetectie kan snel worden ingezet omdat het gebaseerd is op vooraf gedefinieerde regels in plaats van op uitgebreide trainingsgegevens, wat duidelijk van toepassing is op ML-engines. Regelgebaseerde algoritmen zijn vooral effectief voor FinTech-bedrijven met goed gedefinieerde, consistente transactiepatronen en een duidelijk begrip van de soorten fraude waar ze het meest gevoelig voor zijn.

Machine-learning engines maken gebruik van geavanceerde algoritmen die leren en zich ontwikkelen op basis van gegevens, waarbij potentiële fraude adaptief en dynamisch wordt geïdentificeerd. In tegenstelling tot statische, op regels gebaseerde systemen, blinken ML engines uit in hun vermogen om nieuwe, verfijnde fraudepatronen te ontdekken en zich daaraan aan te passen door transacties voortdurend in realtime te analyseren. Dit gestage leerproces maakt het mogelijk om fraude te detecteren die afwijkt van bekende patronen en zorgt ervoor dat het systeem op de lange termijn effectief blijft. Het succes van ML-engines hangt echter af van de toegang tot uitgebreide datasets, omdat de breedte en diepte van de gegevens direct van invloed zijn op de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de modellen. Deze aanpak is vooral geschikt voor FinTech-bedrijven met een hoog volume en een grote diversiteit aan transacties, waar conventionele op regels gebaseerde systemen geraffineerde fraude kunnen missen.