Machine Learning im Audit: Am Fallbeispiel einer Lösung zur Betrugsprävention

Präventive Massnahmen sind allerdings nicht zuletzt aufgrund der schwierigen Früherkennung solcher Tätigkeiten besonders aufwändig. Zusätzlich weisen diese Massnahmen eine hohe Fehlerquote auf, was sich zusätzlich negativ auf das Geschäft auswirken kann. Eine neue und zunehmend beliebte Möglichkeit, dieses Dilemma der Betrugsprävention zu umschiffen, ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

Dazu gehören automatisierte Vorgehensweisen, maschinelles Lernen und komplexe Algorithmen. Für ML Betrugserkennung werden historische Daten zu Transaktionen, Nutzerverhalten und bestätigten Betrugsfällen benötigt. Darüber hinaus können Metadaten wie Geräteinformationen, Standorte und Zugriffsmuster verwendet werden. KI und Algorithmen zur Betrugsprävention können unautorisierte Aktionen mit gestohlenen Zugangsdaten erkennen und blockieren. Eine schnelle Abfolge großer Kreditkartentransaktionen kann beispielsweise auf eine missbräuchliche Nutzung hinweisen.

Moderne künstliche Intelligenz ändert, wie wir coolzino casino Betrug erkennen. Ein weiterer wichtiger Aspekt sind saisonale Effekte in den Daten. Nach einem großflächigen Hagelsturm melden Kunden vermehrt Schadenfälle.

Eine App. Ein Ort zum Lernen.

Da Betrugsversuche zunehmend komplexer und dynamischer werden, reichen traditionelle Erkennungsmethoden nicht mehr aus. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben sich als äußerst wirksam bei der Identifizierung versteckter Muster, der Anpassung an neue Bedrohungen und der Skalierung über Branchen hinweg erwiesen. Transparenz, Fairness und plattformübergreifende Integration werden die nächste Evolutionsstufe der KI definieren.

Dieses Problem ist am ausgeprägtesten bei den Undersampling-Methoden. Um andere Anomalien in den Daten zu finden und somit andere Betrugsarten zu identifizieren, sollten im nächsten Schritt Anomalieerkennungs-Algorithmen, wie zum Beispiel der Isolation Forest angewandt werden. Mit dieser Art von Algorithmen ist es möglich, Datenpunkte zu identifizieren, welche Anomalien zu den anderen Daten aufweisen. Diese identifizierten Ausreißer sind möglicherweise neue Betrugsarten. 8 zeigt, dass – abgesehen von den Near-Miss-Methoden und der SVM – das zweite Modell die besten Ergebnisse in Bezug auf die Precision liefert.

Maschinelles Lernen hilft dabei, Online-Betrug effektiv zu bekämpfen. So können verdächtige Transaktionen in Sekunden erkannt und gestoppt werden. Das bedeutet auch, dass die Gefahr von E-Commerce Betrug steigt. Algorithmen lernen aus bekannten Daten, um Betrug zu erkennen.

Q: Welche Maßnahmen zur Betrugsprävention sollten Unternehmen ergreifen?

• Sie macht verborgene Verbindungen sichtbar und hilft, gegen organisierte Betrugsnetzwerke vorzugehen.
• Das kontinuierliche Training hält Betrugserkennungssysteme immer auf dem neuesten Stand.
• Sobald das Modell trainiert ist, kann es verwendet werden, um automatisch Betrug in neuen Datensätzen zu erkennen.
• Technologien wie Maschinelles Lernen und Algorithmen ermöglichen es Betrügern, ausgeklügelte Betrugsmechanismen zu entwickeln.

Ein Praxisbeispiel für die Sortierung nach dem Recall wäre, wenn es wenige große Transaktionen in einem System gäbe. Diese würden pro betrügerischer Handlung einen großen relativen Anteil am Gesamtvolumen der Transaktionen einnehmen. Deshalb wäre es in so einem Beispiel sinnvoll, auf den Recall zu achten. Besser als beispielsweise beim Random Oversampling ist, dass die neu erzeugten Datenpunkte eine Beziehung zueinander haben. Ein weiterer Vorteil ist die Einzigartigkeit jedes Datenpunktes.

Eine Methode, das Problem des unbalancierten Datensatzes zu lösen, ist das Undersampling. Beim Undersampling geht es darum, die zwei verschiedenen Klassen auf ungefähr die gleiche Anzahl an Datenpunkten zu bringen. Dabei wird so vorgegangen, dass die übergewichtete Klasse (Mehrheitsklasse) mit Hilfe von Algorithmen so dezimiert wird, dass die Anzahl zwischen den Klassen gleich verteilt ist.

Was sind die Herausforderungen bei der ML-basierten Betrugserkennung?

Früherkennung von Betrug durch KI ist eine neue, überaus effiziente Methode, um diese Herausforderung zu meistern – und sie wird immer besser. Sie kann jedoch Risiken erheblich reduzieren, indem sie viele Arten von betrügerischen Aktivitäten schneller und präziser erkennt und verhindert als herkömmliche Methoden. Der Markt für Betrugsprävention wurde durch künstliche Intelligenz grundlegend verändert. Die Technologie ermöglicht leistungsfähige Algorithmen, die sich schnell an neue Betrugsmuster anpassen.

Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. Algorithmen des maschinellen Lernens können Muster erkennen und auf der Grundlage historischer Daten Vorhersagen treffen. Ein Beispiel dafür wäre, ein Betrugserkennungsmodell anhand von Daten aus früheren Kreditkartentransaktionen zu trainieren, um nach Mustern zu suchen, die bei betrügerischen Transaktionen üblich sind.