LV
PieteiktiesSākt tagad
Glosārijs

Krāpšanas atklāšana

Kas ir Krāpšanas atklāšana?

Krāpšanas atklāšana ietver metodes, kas agrīnā stadijā identificē aizdomīgus darījumus, pasūtījumus, kontus vai pieteikumus. Noteikumi un mācīšanās modeļi meklē brīdinājuma pazīmes, piemēram, atšķirīgas piegādes un norēķinu adreses, neparastus daudzumus, uzkrītošu laika spiedienu vai vienreizējas lietošanas e-pasta adreses. To izmanto e-komercijā, banku darbībā, apdrošināšanā un maksājumu pakalpojumos. Tā kā viltus trauksmes var skart īstus klientus, atradumi būtu jāpārskata cilvēkiem, nevis jānoraida automātiski.

Kā palīdz KI.ordo

KI.ordo veidne „Pārbaudīt aizdomīgu pasūtījumu” uzskaita brīdinājuma pazīmes un iesaka „nav bažu” vai „pārbaudīt” – tā neko nenoraida automātiski; lēmumu pieņem cilvēks.

Uzzināt vairāk : Krāpšanas atklāšana

Atbilstošas veidnes

Tēmas

  • Krāpšanas novēršana
  • Riska pārvaldība
  • E-komercija

Izmēģiniet KI.ordo

Aģenti, plūsmas un veidnes vienā darbvietā – bezmaksas 24 stundu demo.

Sākt demo
← Visi termini

Saistītie termini

Finanšu krāpšanas atklāšana

Finanšu krāpšanas atklāšana aptver metodes, kas atklāj krāpnieciskas darbības maksājumos, kredītkartēs, apdrošināšanā vai grāmatvedībā. MI modeļi apgūst likumīgu darījumu tipiskās likumsakarības un atzīmē novirzes — piemēram, neparastas summas, atrašanās vietas vai laikus —, bieži reāllaikā. Būtiski ir atrast pareizo līdzsvaru starp atklāto krāpšanu un viltus trauksmēm. Aizdomīgi gadījumi jāpārbauda cilvēkiem, pirms konti tiek iesaldēti vai maksājumi noraidīti.

  • Krāpšanas atklāšana
  • Finanses
  • +1
Veidne

Anomāliju noteikšana

Anomāliju noteikšana atrod datu punktus, notikumus vai modeļus, kas būtiski atšķiras no normas. Tie var būt neparasti lieli darījumi, pēkšņi lēcieni sensoru rādījumos, dublēti ieraksti vai aizdomīgas darbības tīklā. To izmanto finansēs, IT drošībā, ražošanā un kvalitātes kontrolē. Metodes ir no vienkāršiem statistiskiem sliekšņiem līdz mācīšanās modeļiem; atradumi ir norādes, kuras jāizvērtē cilvēkam.

  • Datu analīze
  • Kvalitātes kontrole
  • +1
Veidne

Prognozējošā analītika

Prognozējošā analītika izmanto vēsturiskus datus, statistiku un mašīnmācīšanos, lai novērtētu iespējamus nākotnes notikumus. Tā atbild uz tādiem jautājumiem kā: kuri klienti drīz atteiksies? Cik daudz krājumu nākamajā mēnesī būs vajadzīgs? Kad iekārta, visticamāk, sabojāsies? Rezultāti ir varbūtības, nevis noteiktība. To vērtība lielā mērā atkarīga no datu kvalitātes un no tā, vai prognozes patiešām tiek izmantotas lēmumos un procesos.

  • datu analīze
  • prognozēšana
  • +1

Cilvēks procesā (human-in-the-loop)

Cilvēks procesā (human-in-the-loop) apraksta darba gaitas, kurās cilvēki iesaistās MI procesā noteiktos punktos: pārbauda rezultātus, apstiprina vai labo tos vai pārņem sarežģītus gadījumus. Princips mazina kļūdainas izvades risku un atstāj atbildību cilvēkiem, īpaši lēmumiem, kas skar atsevišķas personas, naudu vai tiesiskus jautājumus. Piemērs: MI aģents sagatavo atbilžu melnrakstus uz klientu pieprasījumiem, un darbinieks tos pārbauda pirms nosūtīšanas.

  • Apstiprināšana
  • Uzraudzība
  • +1