大数据时代 解读数字营销七大新趋势
如今,当人们谈到欺诈时,可能第一个想到的是银行,事实也是如此——银行是最容易受到威胁的行业。但过去Interac Association的一份报告显示在加拿大借记卡欺诈损失实际上已经下降了62%,而且到了2013年受益于芯片和PIN技术的发展,随着一些安全性高、欺诈检测机制发展起来,可以帮助企业实时检测到欺诈行为,提升惩治犯罪机率。
图片来源theglobeandmail.com
对于欺诈率下降是个好消息,但是相比好消息,技术的发展不可能消除诈骗犯罪,欺诈者仍然能够利用许多其他方法从个人和企业那里谋取金钱和资产。
幸运的是,通过收集起来了大量的数据,分析这些数据能够检测出正在进行的诈骗行为,或许能够帮助公司和执法者从中找到解决方案。作为SAS加拿大安全情报实践的负责人,Dan Nagle针对目前存在四个领域,在检测欺诈行为方面对这四个领域的技术进行分析。
医疗卫生领域
正如分析所讲,很多人通过伪造医药处方来获取限制药物(如Oxycontin),犯罪分子通常强迫弱势人群填写相关医药处方,然后获取这些限制药物进而转售获利。
医疗卫生领域(图片来源alzinfo.org)
医疗卫生组织要建立一个系统,确保药房及其他一些人的行为合法,可以将正常药品购买行为和违法行为区分开。大数据系统需要审查处方内容以及购买的地点,确定在每次交易中存在欺诈的潜在可能性。并通过分析软件使用复杂的算法来发现非法活动中的一般模式,以及时对违法行为作出行动。
这一套系统为系统管理员提供了实时报警功能,帮助在监控中发现存在药品滥用的违法行为——通常从业人员(如:医生或药店),或者是病人是受到勒索被迫填假处方的受害者。
能源领域
能源领域中也因欺诈造成了巨额损失。非法(有些还披着“合法”的外衣)企业或组织通过各种途径从避免电费的支出,或是通过盗取其他组织的电力,或通过迂回的方式直接连接到馈电线路。
电力公司需要实时测量,了解每个客户使用电源的情况,以便可以更准确地预测需求和对电量进行调整。而面对大量的数据困扰,需要从中找到电力盗窃的证据,而他们面临的最大挑战是如何从大量数据中筛选出来进而寻找证据,而且事实上数据无法长时间保存,这意味着电力公司必须做到实时的欺诈检测。
电力盗窃(图片来源blogspot.com)
解决方案:基于智能电表的分析系统,通过监测电力系统中不正常的表现,并将分析工具和工程系统发出的信号相结合来检测违规行为。SAS公司通过这个方案意外地发现了测定大麻生长所在位置的方法。
金融信用卡领域
正如开篇提到欺诈的首要行业——金融,解决信用卡和借记卡欺诈仍然需要欺诈检测技术,尽管欺诈犯罪在下降,但金融欺诈仍是一个急需解决的问题,加拿大的两大银行汇丰和Laurentian通过数据分析来解决这一难题。
汇丰银行重点是评估出每一次信用卡交易潜在的风险。拒绝一个合法用户的操作和允许非法交易都是系统所不想得到的效果,因此数据分析需要很高的可靠性和实时性,避免客户合法交易被阻止转向其他家银行的尴尬。
另一个案例,Laurentian系统则致力于利用数据挖掘出周期性诈骗行为(如:洗钱)。为了做到这一点,Laurentian将欺诈检测与其他系统整合到一起,了解每一个客户交易的详细信息、用户之间的关联等信息,无论资金流动情况如何复杂,银行都能通过分析来确定交易是否合法。
赌博业
看过Oceans 11(十一罗汉)电影会感受到在线和离线的赌场相对于金融企业存在着更多的欺诈风险,诈骗者侵入合法玩家的账户,通过侵入这些账户进行盗窃或洗钱等违法行为。由此,分析系统为每个赌徒建立了相应的信息文档,可以实时了解信息,甚至指纹信息。在出现异样时候,该系统就可以立即向赌场发出警报。
可见,大数据分析系统对欺诈行为进行积极主动的打击区别于传统方法,传统方法只能在欺诈发生后,依靠取证来打击犯罪。随着网络犯罪的增长,未来通过大数据分析预测犯罪、制止犯罪将成为重要的发展趋势。CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22