Oprogramowanie open-source do wykrywania oszustw finansowych: obniżenie kosztów ogólnych przy zachowaniu jakości

Silnik oparty na regułach działa w oparciu o zestaw predefiniowanych kryteriów lub reguł ustanowionych poprzez analizę typowych wzorców i taktyk stosowanych w nieuczciwych działaniach. Metodycznie analizuje transakcje i działania, wyszukując wszelkie przypadki, które są zgodne z ustalonym zestawem reguł. Po zidentyfikowaniu transakcji, która spełnia te kryteria, system oznacza ją do dodatkowej analizy lub automatycznie blokuje. To podejście do wykrywania oszustw może być szybko wdrożone, ponieważ opiera się na predefiniowanych regułach, a nie wymaga obszernych danych szkoleniowych, co ma szczególne zastosowanie w silnikach ML. Algorytmy oparte na regułach są szczególnie skuteczne dla firm FinTech z dobrze zdefiniowanymi, spójnymi wzorcami transakcji i jasnym zrozumieniem typów oszustw, na które są najbardziej podatne.

Silniki uczenia maszynowego wykorzystują zaawansowane algorytmy, które uczą się i ewoluują na podstawie danych, identyfikując potencjalne oszustwa w sposób adaptacyjny i dynamiczny. W przeciwieństwie do statycznych systemów opartych na regułach, silniki ML wyróżniają się zdolnością do odkrywania i dostosowywania się do nowych, wyrafinowanych wzorców oszustw poprzez ciągłą analizę transakcji w czasie rzeczywistym. Ten stały proces uczenia się pozwala na wykrywanie oszustw, które odbiegają od znanych wzorców i zapewnia, że system pozostaje skuteczny w dłuższej perspektywie. Sukces silników ML zależy jednak od dostępu do obszernych zbiorów danych, ponieważ ich zakres i głębokość bezpośrednio wpływają na dokładność i niezawodność modeli. Podejście to jest szczególnie odpowiednie dla firm FinTech z dużą ilością i różnorodnością transakcji, gdzie konwencjonalne schematy oparte na regułach mogą przeoczyć wyrafinowane oszustwa.