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

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.