Фрод-менеджмент
Business-Qlik Fraud Analytics помогает крупнейшим в мире страховым и финансовым организациям выявлять мошенничество с помощью улучшенных средств аналитики. Усиление системы обнаружения мошенничества с помощью Qlik с помощью аналитики — важная инициатива, которая в значительной степени опирается на обнаружение непредвиденных обстоятельств.
Хотя существует множество аналитических инструментов для создания прогностических моделей и визуализаций, большинство из них не позволяют нетехническим бизнес-пользователям перемещаться по своим данным.
Многие организации вкладывают значительные средства в DataScience и расширенную аналитику. Эти инвестиции поддерживают ряд вариантов использования, таких как прогнозирование продаж, обнаружение мошенничества, оптимизация запасов, анализ потребительской корзины, оптимизация ценообразования и многое другое.
С помощью Business-Qlik Fraud Analytics организации могут быстро искать и запрашивать данные из всех систем, что позволяет всем сотрудникам агентства ориентироваться в своих данных, создавать интерактивные визуализации и сложные модели анализа.
Быстрое выявление тенденций, шаблонов и выбросов позволяет обнаруживать потенциальные признаки или подозрения в мошенничестве. Расследуйте подозрительные действия и транзакции, отсутствующую и дублирующуюся информацию, списки наблюдения и управление делами. Дополнительные области применения включают анализ шаблонов транзакций и обнаружение внутренних угроз. Пользователи исследуют, анализируют и модифицируют свой анализ простыми щелчками мыши, чтобы обнаружить результаты, следуя их естественному процессу опроса.
Обнаружение мошенничества Qlik
Ассоциативная модель данных Qlik открывает новые методы выявления мошеннических сетей и других изощренных мошенничеств с высоким уровнем точности и способна останавливать сложные сценарии мошенничества в режиме реального времени.
Ключевым оружием страховщиков в выявлении этих мошенников является анализ данных. Страховщики должны иметь возможность искать ассоциации в данных между подобными типами заявлений в похожих местах, включая что-то уникальное, например, номер мобильного телефона.
Эти связи между данными могут привести к значительному увеличению числа идентифицируемых групп людей, совершающих подобные виды мошенничества. Именно здесь обнаружение мошенничества Qlik может сыграть важную роль в этой деятельности.
Ассоциативный механизм QIX, лежащий в основе Qlik Sense, сделан так, чтобы сделать обнаружение этих ассоциаций простым и интуитивно понятным. Вместе с возможностью быстрого создания визуализаций путем перетаскивания(drag-and-drop), Qlik Sense может помочь аналитикам страховых случаев мошенничества выявлять тенденции, шаблоны и примеры мошеннических Whiplash заявлений.
Следующим шагом для страховщиков будет объединение возможностей Qlik Sense со своими моделями обнаружения мошенничества Qlik. Результатом будет визуализация Qlik Sense, встроенная в систему заявлений, которая показывает обработчику заявлений результаты модели мошенничества в режиме реального времени во время уведомления об убытке. Это обнаружение мошенничества с помощью Qlik позволит страховой компании направить подозрительные заявления специальной группе по борьбе с мошенничеством для дальнейшего расследования.
Пример: First-Party мошенничество в банках
First-Party мошенничество включает в себя мошенников, которые обращаются за кредитными картами, ссудами, овердрафтами и необеспеченными банковскими кредитными линиями, не намереваясь возвращать взятые средства. Это серьезная проблема для банковских учреждений. Банки обычно увеличивают резервы на неплательщиков кредита, что приводит к повышению высоких процентных ставок для защиты инвестиций.
Удивительная величина этих потерь обусловлена двумя факторами. Во-первых, First-Party мошенничество очень трудно обнаружить. Мошенники действуют очень близко к законным клиентам, пока не вырываются наружу, обчищая все свои счета и тут же исчезая.
Вторым фактором является характер соотношения между числом участников мошеннической сети и общей суммой в долларах, контролируемой операцией. Этот связанный взрыв часто используется организованной преступностью.
С помощью Business-Qlik Fraud Analytics мы можем получить всесторонний описательный глубокий анализ различных отношений между различными объектами в основных записях. Сегодня Qlik используется глобальными организациями для быстрого выявления тенденций, шаблонов и отклонений с помощью интуитивно понятных и интерактивных визуализаций. В конечном итоге это помогает им обнаруживать потенциальные признаки или подозреваемых в мошенничестве.
Qlik помогает в расследовании подозрительных действий и транзакций, составлении списков наблюдения и управлении делами. Дополнительные области применения включают анализ шаблонов транзакций и обнаружение внутренних угроз. Пользователи исследуют, анализируют и модифицируют свой анализ с помощью простых щелчков мыши, чтобы обнаружить результаты, следуя их естественному процессу опроса:
- Запатентованный ассоциативный механизм Qlik автоматически определяет связи и разъединения в данных с помощью встроенной логики — моделирование данных не требуется.
- Наша платформа использует хранилище в оперативной памяти и сжимает данные на 90 %, чтобы объединить большие объемы из нескольких разрозненных источников, что обеспечивает высокую производительность запросов и навигации.
- Пользователи получают возможности поиска данных, подобные Google.
- Пользователи могут легко детализировать детали на уровне транзакций, чтобы определить области для дополнительного изучения.
- Qlik развертывает контент на любом мобильном устройстве без необходимости дополнительного проектирования/разработки.
- Qlik позволяет создавать как простые, так и сложные интерактивные отчеты. Многие организации заменили свои статические «традиционные BI» отчеты единым приложением Qlik.
- Управление данными предлагает организациям превосходный баланс между бизнесом и ИТ, предоставляя беспрецедентный доступ к данным и гибкость, сохраняя при этом целостность и безопасность данных, в отличие от ЛЮБОГО другого программного обеспечения BI с самообслуживанием, представленного сегодня на рынке.
Business-Qlik Fraud Analytics позволяет создавать стратегии обнаружения, использующие возможности Qlik для просеивания сверхбольших объемов данных в поисках признаков мошенничества с помощью правил и алгоритмов прогнозирования.
Обнаружение мошенничества в сфере электронной коммерции
Приложение, созданное BI Consult, помогает выявить мошенничество и найти подозрительные элементы или мошенников в сфере электронной коммерции. Связанные данные в виде графика позволяют просмотреть все доказательства по всем клиентам и соединить точки, чтобы построить картину того, как мошенник проявится, и предотвратить его от совершения мошеннических транзакций. Используя мощь графического движка Neo4j и графические алгоритмы Neo4j, можно запросить график и рассчитать ключевые показатели эффективности графа в Qlik Dashboard, чтобы получить более быстрое и при этом скрытое представление о поведении мошенников.
Graph Данные более эффективны, когда они связаны. Мошеннические данные, смоделированные в виде графика
Интегрированные графические ключевые показатели эффективности в объектах информационной панели Qlik Sense, сетевое расширение TIQ с правой стороны
ОТКРЫТИЯ
Клиенты находят и исследуют отношения между объектами при обнаружении мошенничества: людьми, общими кредитными картами, телефонными номерами и т. д. Информация одновременно связана и видна, поэтому они видят не только записи, но и объекты в их контексте, и могут создавать скрытые закономерности..
АУДИТОРИЯ
Группы по обнаружению мошенничества
Приложение также адаптируется для Правоприменения, Кибербезопасности, ИТ, инфраструктуры, логистики..
ДОСТИЖЕНИЯ
Компании, использующие это решение, могут обнаруживать и предотвратить попытки мошенничества. Риск мошенничества может быть снижен на 30%.
ДАННЫЕ И РАСШИРЕННАЯ АНАЛИТИКА
- Графический движок Neo4j
- Алгоритмы графиков Neo4j
- Серверное расширение TIQ Neo4j
С помощью приложения можно идентифицировать мошенников и предотвратить будущие мошеннические транзакции.
