Yapay Zeka Destekli Dolandırıcılık Tespiti ile 5 Milyon Dolarlık Kayıp Önleniyor
Müşteri ağının içinde çalışan, işlemleri gerçek zamanlı puanlayan ve şüpheli hareketi mevcut risk süreçlerine yönlendiren anomali tespiti.
Öne çıkanlar
Örnek senaryo. Ölçüler bu ölçekte bir kurumda hedeflenebilecek sonuçları gösterir; tamamlanmış bir projenin raporu değildir.
Karşılaşılan ihtiyaç
Kural tabanlı kontroller bilinen dolandırıcılık kalıplarını yakalar ama yenilerini kaçırır; her yeni kalıp bir kural daha yazmak anlamına gelir. Analistler düşük riskli uyarı kuyruklarında çalışırken gerçek vakalar bekler. Bazı kurumlar için işlem verisini genel buluta göndermek ise hiç seçenek değildir.
Önerdiğimiz çözüm
İşlemleri geldikçe puanlayan, doğrulanmış vakalardan öğrenen ve uyarıları beklenen kayba göre sıralayarak analistlerin önce maliyetli vakaları görmesini sağlayan, yerel olarak konumlandırılmış bir model kurarız. Veri ağdan çıkmaz: model kurum çeperinin içinde çalışır ve ekibin hâlihazırda kullandığı risk kuyruklarını besler.
Nasıl hayata geçiririz
- 01 Temel ölçüm Mevcut kuralların neyi yakaladığı ve daha önemlisi neyi kaçırdığı ölçülür.
- 02 Yerel kurulum Model kurum çeperi içinde ayağa kaldırılır; dışarıya işlem trafiği çıkmaz.
- 03 Puanlama İşlemler geldiği anda puanlanır ve sonuçlar mevcut risk kuyruklarına aktarılır.
- 04 Geri besleme Doğrulanan vakalar modeli yeniden eğitir; yeni kalıplar kodlanmak yerine öğrenilir.
Hedeflenen sonuç
-
✓Bu ölçekte bir kurumda milyon dolarlar mertebesinde kayıp önlenebilir
-
✓Yeni dolandırıcılık kalıpları elle kural yazmadan tespit edilir
-
✓Analist zamanı en yüksek değerli uyarılara yoğunlaşır
Kullanılabilecek teknolojiler
- Yerinde çıkarım
- Anomali tespiti
- Gerçek zamanlı puanlama
- Risk süreci entegrasyonu
- İzole ağ kurulumu