15 min läsning

Programvara med öppen källkod för upptäckt av finansiella bedrägerier: sänkta omkostnader med bibehållen kvalitet

Banking

FinTech

Utveckling av programvara

År 2009 släppte "The Office" ett avsnitt som belyste en intressant fråga. Efter Jims och Pams bröllop gav sig duon ut på sin efterlängtade smekmånad. Under tiden, tillbaka på kontoret, ockuperade Kevin Jims skrivbord och fångade upp ett samtal från kreditkortsföretaget. De verifierade transaktioner som gjorts i Puerto Rico och trodde att det var Jim som ringde. I ett försök att täcka upp för Jim bekräftade Kevin aktiviteten, men missförståndet ledde till att kreditkortsföretaget avaktiverade Jims kort. Detta scenario, som visserligen var ett skämt i en sitcom, återspeglade på ett subtilt sätt de verkliga utmaningar som privatpersoner och företag ställs inför när de ska skydda sina medel och bekämpa bedrägerier.

Mycket har förändrats sedan dess, men den grundläggande trenden har förblivit intakt. Samtidigt som bedrägeribekämpningssystemen blev mer sofistikerade och framtidssäkrade blev inkräktarnas taktik för att bryta sig in i bankmiljöer och fiska upp värdefulla data allt svårare att förstå.

Vid första anblicken kan det verka som att det enda sättet att skydda digitala tillgångar från hackning är att investera i anpassade digitala lösningar för flera miljoner dollar som kräver ett dedikerat projektteam och en solid budget. Lyckligtvis kan öppen källkod drastiskt spara pengar åt bankerna genom att möjliggöra kostnadseffektiva, motståndskraftiga och skalbara försvarsmekanismer som proaktivt anpassas i realtid för att motverka bedragarnas sofistikerade strategier.

Risk för bedrägeri

Betalningsbedrägerier förväntas fortsätta att öka och beräknas uppgå till $40,62 miljarder år 2027.

Källa: Institutet för internationell finansiering

Bekämpning av digitala bedrägerier: förstå grunderna

Vanligtvis är öppen källkod programvara för upptäckt av finansiella bedrägerier använder regelbaserade och maskininlärda (ML) motorer för att identifiera och motverka bedräglig verksamhet. Båda har tydliga fördelar och passar olika FinTech-företag beroende på deras specifika krav och vilken typ av data det rör sig om.

Den regelbaserade motorn arbetar utifrån en uppsättning fördefinierade kriterier eller regler som fastställts genom analys av vanliga mönster och taktiker som används vid bedrägliga aktiviteter. Den granskar metodiskt transaktioner och aktiviteter och söker efter alla fall som överensstämmer med den fastställda regeluppsättningen. När systemet identifierar en transaktion som uppfyller dessa kriterier flaggar det för ytterligare granskning eller blockerar den automatiskt. Denna metod för att upptäcka bedrägerier kan snabbt implementeras eftersom den bygger på fördefinierade regler snarare än att kräva omfattande träningsdata, vilket är tydligt för ML-motorer. Regelbaserade algoritmer är särskilt effektiva för FinTech-företag med väldefinierade, konsekventa transaktionsmönster och en tydlig förståelse för vilka typer av bedrägerier de är mest mottagliga för.

Maskininlärningsmotorer använder sofistikerade algoritmer som lär sig och utvecklas från data och identifierar potentiella bedrägerier på ett adaptivt och dynamiskt sätt. Till skillnad från statiska, regelbaserade system är ML-motorer utmärkta genom sin förmåga att upptäcka och anpassa sig till nya, sofistikerade bedrägerimönster genom att kontinuerligt analysera transaktioner i realtid. Denna ständiga inlärningsprocess gör det möjligt att upptäcka bedrägerier som avviker från kända mönster och säkerställer att systemet förblir effektivt på lång sikt. För att lyckas med ML-motorer krävs dock tillgång till omfattande datamängder eftersom datamängdernas bredd och djup direkt påverkar modellernas noggrannhet och tillförlitlighet. Detta tillvägagångssätt är särskilt lämpligt för FinTech-företag med en hög volym och mångfald av transaktioner, där konventionella regelbaserade system kan missa sofistikerade bedrägerier.

Regelbaserade motorer

Maskininlärningsmotorer

Vi introducerar InnoFort: white-label programvara med öppen källkod från Innowise för att upptäcka finansiella bedrägerier

Innowise är innovativa, kunniga och välrenommerade och har utrustat företag med dussintals digitala bank- och FinTech-lösningar. Vi har samlat på oss omfattande sakkunskap, vilket positionerar oss som ledare när det gäller att förstå och ta itu med FinTech-företagens specifika utmaningar. Vårt engagemang för att hålla oss på toppen av operativ excellens har lett oss till att utveckla InnoFort. Denna budgetvänliga programvara för upptäckt av bankbedrägerier kombinerar precisionen hos regelbaserade motorer med den adaptiva intelligensen hos ML, från insamling av transaktionsdata till utlösning av förebyggande åtgärder.

Datainsamling

Vårt projektteam utnyttjade sofistikerade integrationsfunktioner för att sömlöst samla in data från en mängd olika källor, inklusive transaktionsplattformar online, banksystem, kontaktpunkter för kundinteraktion och betalningsgateways. Vi registrerade noggrant varje detalj, från transaktionsbelopp, datum och tider till mer nyanserade uppgifter som betalningsmetoder, geografiska platser, IP-adresser och enhetsidentifierare. Våra utvecklare berikade InnoFort ytterligare med avancerade tekniker som beteendeanalys, som övervakade användarnas interaktionsmönster. Dessutom lade vi till funktionen för spårning av geolokalisering som gav sammanhang om transaktionernas fysiska plats, vilket gjorde det möjligt för InnoFort att flagga för aktiviteter i ovanliga områden eller högriskområden.

Domänspecifikt språk (DSL)

Efter datainsamlingen var nästa steg att analysera dessa data mot en uppsättning fördefinierade regler. Dessa regler skapades med hjälp av ett domänspecifikt språk (DSL) som var utformat för att uttrycka komplex logik för bedrägeridetektering på ett sätt som var både kraftfullt och begripligt för icke-programmerare, t.ex. bedrägerianalytiker. Med DSL kunde de skapa invecklade beteendemönster och avvikande transaktioner som indikerade potentiellt bedrägeri, inklusive transaktionsfrekvens, oregelbundna belopp och plötsliga förändringar i beteendet. När nya bedrägeritrender uppstod uppdaterade och implementerade våra specialister dessutom omedelbart nya regler för bedrägeribekämpning, vilket säkerställde att InnoFort utvecklades i realtid med den skiftande bilden av cyberhot. Detta förbättrade systemets motståndskraft mot nya bedrägeritaktiker och minskade avsevärt latensen mellan hotidentifiering och svar.

Bedömning av transaktionsbedrägerier

När en transaktion har analyserats mot regeluppsättningen tilldelas en bedrägeripoäng för att skilja den från vanliga banktransaktioner och utlösa lämpliga åtgärder när ett riskabelt mönster framträder. Denna poäng kvantifierar sannolikheten för att transaktionen är bedräglig baserat på de parametrar som anges i DSL-reglerna. Transaktioner som ligger över ett fördefinierat tröskelvärde flaggas som högrisk och avvisas automatiskt eller läggs i kö för manuell granskning. Det var viktigt att vårt projektteam såg till att detta tröskelvärde inte var statiskt, utan kunde justeras för att återspegla finansinstitutets föränderliga riskaptit och bedrägerilandskap. Med hjälp av maskininlärningsalgoritmer förfinade InnoFort kontinuerligt sina poängkriterier baserat på nya data, bedrägeritrender och feedback från granskningsprocessen. Detta säkerställde att detekteringsmekanismen blev alltmer exakt över tid, vilket minskade falska positiva resultat samtidigt som dess förmåga att i förebyggande syfte identifiera och mildra bedrägliga transaktioner förbättrades.

Stressad över risken för hackning och dataläckage?

Låt inte bedragarna överlista ditt företag - uppgradera till öppen källinformation idag

Bekämpa bedrägerier nu

InnoFort: användningsområden över domäner

Innowise utformade den öppna källkoden programvara för upptäckt av finansiella bedrägerier Innofort med flexibilitet i åtanke. Vi utnyttjade kraften i regelbaserade och maskininlärda motorer för att säkra digitala transaktioner och interaktioner inom olika vertikaler. Förutom att skydda medel från hackning och säkerställa regelefterlevnad kan InnoFort också användas i andra aktiviteter som kräver identifiering av överträdelser.

Bank och FinTech

InnoFort är en programvara för att upptäcka betalningsbedrägerier och identifierar ovanliga transaktionsmönster, flaggar för misstänkta kontoaktiviteter och verifierar användaridentiteter, vilket skyddar både finansiella enheter och deras kunder från digitala bedrägerier. Dessutom bidrar den till regelefterlevnad genom att övervaka transaktioner för aktiviteter som kan bryta mot bestämmelser om penningtvätt (AML) och kundkännedom (KYC).

Digital marknadsföring och reklam

InnoFort kan också skydda företag mot skräppost genom att blockera oönskat, ofta irrelevant eller olämpligt innehåll, inklusive textmeddelanden, inlägg på sociala medier och webbplatskommentarer. Samtidigt bekämpas bedräglig kommunikation som ser ut att komma från en välrenommerad källa och som ofta ser ut som e-postmeddelanden från välkända organisationer, banker eller tjänster.

Filtrering av innehåll

InnoForts avancerade teknik för innehållsfiltrering går längre än att bara identifiera och blockera stötande språk i chattar och kommentarer. Genom att automatiskt upptäcka och filtrera bort svordomar skapas en säkrare och mer inkluderande onlinemiljö där deltagarna kan umgås på ett välkomnande sätt. Denna proaktiva strategi förbättrar användarupplevelsen och upprätthåller samhällets normer.

Bank och FinTech

Som en programvara för upptäckt av betalningsbedrägerierInnoFort identifierar ovanliga transaktionsmönster, flaggar för misstänkta kontoaktiviteter och verifierar användaridentiteter, vilket skyddar både finansiella enheter och deras kunder från digitala bedrägerier. Dessutom bidrar den till regelefterlevnad genom att övervaka transaktioner för aktiviteter som kan bryta mot bestämmelser om penningtvätt (AML) och kundkännedom (KYC).

Digital marknadsföring och reklam

Filtrering av innehåll

"Programvara med öppen källkod för att upptäcka finansiella bedrägerier är ett perfekt alternativ för företag som inte har så djupa fickor men som ändå står inför den stora utmaningen att hantera bedrägerier. Lösningar med öppen källkod erbjuder det bästa av två världar: de är prisvärda för dem som är försiktiga med sina utgifter men ändå tillräckligt kraftfulla för att avskräcka bedragare. Gemenskapen bakom dem gör att de sticker ut och ständigt förbättrar och uppdaterar programvaran. Det innebär att även små företag nu kan stå starka mot bedrägerier, utan att det kostar skjortan."

Alexander Nemtsov

Leveranschef och FinTech-expert på Innowise

Utmaningar vi mötte när vi utvecklade InnoFort

Open-source programvara för upptäckt av finansiella bedrägerier utveckling innebar unika utmaningar, särskilt när det gällde att balansera open source-projektens samarbetsinriktade karaktär med de nyanserade kraven på bedrägeriupptäckt.

Märkning för maskininlärning

En av de grundläggande utmaningarna som våra specialister stötte på när de använde ML-drivna motorer för att upptäcka bedrägerier var behovet av korrekt märkta data. Märkning innebär att man identifierar och markerar datapunkter som antingen "bra" (legitima) eller "dåliga" (bedrägliga), vilket är avgörande för att träna ML-modeller att känna igen liknande mönster i framtida transaktioner. Massmärkning är dock inte genomförbart i dagens programvara för bedrägeridetektering på grund av datakomplexiteten och bedrägeriets nyanserade natur. Antalet skadliga transaktioner är vanligtvis en mycket liten andel av alla finansiella transaktioner, och deras egenskaper varierar kraftigt, vilket gör det svårt att märka stora datamängder på ett korrekt sätt.

Sofistikerade bedrägeriattacker

I takt med att tekniken utvecklas, utvecklas också de metoder som används av bedragare. Nya verktyg och tekniker gör det möjligt för brottslingar att genomföra bedrägeriattacker som är svåra att upptäcka och som äventyrar säkerheten för digitala medel. Denna ständiga utveckling utgör ett rörligt mål för system för upptäckt av bedrägerier, vilket kräver kontinuerlig anpassning och förbättring av algoritmer. Programvara med öppen källkod lägger till ytterligare ett lager av komplexitet eftersom uppdateringar och förbättringar måste hanteras på ett sätt som utnyttjar gemenskapens bidrag samtidigt som systemets integritet och effektivitet säkerställs. För att hålla jämna steg med dessa framsteg krävs en proaktiv strategi för att införliva nya detektionsmetoder, övervaka framväxande bedrägeritrender och integrera den senaste tekniken.

Trend mot konfidentialitet

Många kunder, särskilt inom finanssektorn, föredrar att hålla sina algoritmer för bedrägeridetektering konfidentiella. Denna preferens utgör en utmaning för projekt med öppen källkod, som blomstrar på öppenhet och gemensam informationsdelning. Dilemmat uppstår ur behovet av att balansera den öppna källans etos med kundernas krav på integritet och säkerhet. Kunderna oroar sig för att avslöjandet av deras strategier för att upptäcka bedrägerier kan ge bedragarna insikter om hur de kan kringgå dessa åtgärder. För att hantera denna oro krävs att man utvecklar ett ramverk som gör det möjligt för kunderna att dra nytta av de kollektiva framstegen med lösningar med öppen källkod samtidigt som sekretessen för deras specifika implementeringar upprätthålls.

Minska kostnaderna och investera i öppen källkod för att upptäcka bedrägerier.

Välj InnoFort för att få en budgetmedveten white-label-lösning med banbrytande funktionalitet.

Begär en demo

Avslutning

Innowise är en white-label programvara för bedrägeridetektering med öppen källkod som kombinerar robusta, dynamiska regelbaserade och maskininlärningsmotorfunktioner för att erbjuda en oöverträffad försvarsmekanism mot bedrägerier. Våra ingenjörer utvecklade InnoFort inte bara för att hålla jämna steg utan för att ligga flera steg före inkräktarna, så att den finansiella verksamheten skyddas även mot de mest sofistikerade hoten utan att kompromissa med kvalitet eller kapacitet. Detta demokratiserar tillgången till toppmodern bedrägeridetektering och gör den tillgänglig för företag av alla storlekar och budgetar.

Att välja Innowise innebär att samarbeta med ett team som besitter djupgående expertis och en förstahandsförståelse för de svårigheter och utmaningar som finns inom den finansiella sektorn. Vi inbjuder dig att utnyttja vår erfarenhet och teknik för att stärka din verksamhet och säkerställa proaktivt förebyggande av bedrägerier snarare än reaktiva svar på skadliga försök. Välj Innowise och låt InnoFort bli en ointaglig fästning runt dina digitala tillgångar.

FAQ

Hur kan programvara med öppen källkod rädda banken för mitt företag?

Programvara med öppen källkod sänker kostnaderna avsevärt genom att man slipper dyra licensavgifter som är förknippade med proprietära lösningar. Det ger flexibilitet att anpassa och skala programvaran efter dina specifika behov utan extra kostnader, vilket säkerställer att du bara investerar i de tjänster som efterfrågas.

Hur är det med säkerheten för programvara med öppen källkod som upptäcker bedrägerier?

Programvara med öppen källkod uppfattas ofta som mindre säker, men dess öppenhet är faktiskt en styrka. Den öppna källkoden möjliggör omfattande peer review, vilket gör att sårbarheter kan identifieras och åtgärdas snabbt av communityn. Dessutom kan du implementera anpassade säkerhetsåtgärder och förbättringar för att ytterligare stärka programvaran i enlighet med dina säkerhetspolicyer.

Finns det några dolda kostnader förknippade med programvara för bedrägeribekämpning med öppen källkod?

Driftsättning och underhåll av programvara med öppen källkod kan medföra kostnader för hosting, anpassning, support och eventuell integrering av tjänster från tredje part. Dessa kostnader är dock i allmänhet mycket lägre än den totala ägandekostnaden för proprietär programvara.

Kan jag anpassa InnoFort så att det passar mitt företags behov?

Absolut. Du har friheten att ändra koden för att skräddarsy programvarans funktionalitet, integrationsmöjligheter och användargränssnitt så att de passar ditt företags specifika krav och arbetsflöden perfekt och slutligen får du bästa programvaran för att upptäcka finansiella bedrägerier.

Hur kommer jag igång med att implementera InnoFort i min organisation?

Först hjälper våra konsulter dig att ta fram en implementeringsplan och identifiera tekniska och affärsmässiga krav. Därefter fortsätter det dedikerade projektteamet att implementera InnoFort-moduler, konfigurera och anpassa funktioner i linje med tidigare framtagna krav.

Alexander Nemtsov

Fintech-expert på Innowise

Datum: 22 februari 2024

Innehållsförteckning

Betygsätt den här artikeln:

★★★★★ 4/5

4,8/5 (45 recensioner)

Relaterat innehåll

Blogg

Kostnad för utveckling av FinTech-appar: vad du behöver veta

Blogg

Hur används dataanalys inom banksektorn?

Blogg

Vad är DeFi i bankvärlden?

Blogg

Blockchain i banksektorn: en spelare som förändrar spelreglerna i finanssektorn

Blogg

Digitala banktjänster 2024: 12 trender som ger dig ett försprång

Blogg

Small cover Utvecklingen av P2P-transaktioner

Utvecklingen av P2P-transaktioner: en omfattande guide

Blogg

Hur man implementerar ett centralt banksystem med hjälp av open source-lösningar

Blogg

Sprint tokenization: en stor förändring inom databehandling

Blogg

Coreless banking: att frigöra banker från stela mjukvarusystem

Blogg

Effekterna av robotic process automation i bank

Blogg

Cybersäkerhet inom bankväsendet: betydelse, hot och utmaningar

Blogg

Hur maskininlärning och artificiell intelligens används i bank och finans

Kontakta oss

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information

Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre

Bifoga ytterligare dokument vid behov

Ladda upp filen

Du kan bifoga upp till 1 fil på totalt 2 MB. Giltiga filer: pdf, jpg, jpeg, png

Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.

Vad händer härnäst?

Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.

Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad uppskattningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.

Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.