БОРЬБА С МОШЕННИЧЕСТВОМ С ПОМОЩЬЮ БИЗНЕС-АНАЛИТИКИ: МЕТОДЫ ВЫЯВЛЕНИЯ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ ФИНАНСОВЫХ ПРЕСТУПЛЕНИЙ

Аннотация. В условиях современного цифрового мира преступники все более изощренно используют технологии для совершения финансовых преступлений. В данной статье рассматриваются основные методы выявления финансовых преступлений с использованием бизнес-аналитики, включая кластерный анализ, анализ аномалий и прогнозирование с использованием методов машинного обучения. Особое внимание уделяется методам машинного обучения и алгоритмам анализа данных, способствующим эффективной борьбе с мошенничеством в финансовой сфере.

Ключевые слова: бизнес-аналитика, финансовые преступления, мошенничество, методы выявления, машинное обучение.

Финансовые преступления становятся все более распространенными и угрожают стабильности финансовых систем по всему миру. С развитием технологий и переходом к цифровой экономике, преступники находят новые способы совершения мошенничества, что создает необходимость в разработке эффективных методов борьбы с этими преступлениями. В последние годы бизнес-аналитика стала одним из ключевых инструментов в этой области, позволяя выявлять аномалии, анализировать риски и предсказывать потенциальные финансовые преступления.

Бизнес-аналитика - это процесс применения методов анализа данных для понимания бизнес-процессов, выявления трендов, выявления аномалий и принятия информированных решений. В контексте борьбы с финансовыми преступлениями бизнес-аналитика играет ключевую роль в обнаружении подозрительных операций, идентификации потенциальных рисков и разработке стратегий предотвращения преступлений.

Методы выявления финансовых преступлений с помощью бизнес-аналитики

Один из основных подходов к выявлению финансовых преступлений - это анализ аномалий в данных. Этот метод основан на выявлении отклонений от нормального поведения, которые могут указывать на потенциальные мошеннические схемы. Анализ аномалий сравнивает данные для выбранных месяца или дня с теми же данными для выбранного интервала сравнения. Данные считаются аномальными, если есть более двух среднеквадратичных отклонений больше или меньше среднего значения для интервала сравнения [1].

Алгоритмы машинного обучения, такие как методы кластеризации и классификации, используются для обнаружения аномалий в больших объемах данных, что позволяет автоматизировать процесс выявления потенциальных преступлений. Если у клиента обычно совершаются небольшие покупки в определенных магазинах, а внезапно появляются крупные транзакции в других странах или необычные суммы переводов, это может быть сигналом об аномальной активности и потенциальном мошенничестве.

Кластерный анализ - это метод анализа, при котором объекты разделяют на группы по важным критериям [2]. Применительно к финансовым операциям, кластерный анализ может помочь выявить группы транзакций, которые отличаются от обычных и могут быть связаны с мошенничеством. Предположим, у банка есть база данных с транзакциями клиентов. Путем применения кластерного анализа можно выделить группы транзакций, которые совершены в разное время, из разных мест и имеют неправдоподобные суммы. Такие группы могут указывать на возможные случаи мошенничества.

Прогностический анализ использует статистические методы для прогнозирования будущих событий на основе анализа исторических данных.

Прогностическая модель - это математическая функция, которую можно обучить преобразованию набора входных переменных, обычно собранных в записи, в результат, или целевую переменную [3].

В контексте борьбы с мошенничеством этот метод может быть использован для определения вероятности возникновения финансовых преступлений и разработки стратегий их предотвращения. Используя алгоритмы машинного обучения, банк может создать модель, которая анализирует поведение клиентов и предсказывает вероятность того, что конкретная транзакция является мошеннической. Например, модель может учитывать местоположение клиента, сумму транзакции, время суток и другие параметры для определения риска.

Методы выявления финансовых преступлений, такие как кластерный анализ, анализ аномалий и прогнозирование с использованием машинного обучения, позволяют организациям эффективно анализировать большие объемы данных и выявлять потенциальные случаи мошенничества. Разработка и применение таких методов является ключевым шагом в обеспечении финансовой безопасности и защите от преступных действий.

Предотвращение финансовых преступлений с использованием бизнес-аналитики

Одним из ключевых методов предотвращения финансовых преступлений является разработка и внедрение систем мониторинга, которые непрерывно анализируют финансовые транзакции и автоматически выявляют подозрительные операции. Использование алгоритмов машинного обучения позволяет создавать более эффективные системы мониторинга, способные адаптироваться к изменяющимся методам мошенничества.

Для снижения риска финансовых преступлений также необходимо внедрение современных систем идентификации и аутентификации, которые обеспечивают безопасность финансовых транзакций и защищают данные клиентов от несанкционированного доступа.

Обучение персонала по вопросам борьбы с мошенничеством и использованию инструментов бизнес-аналитики является важным аспектом предотвращения финансовых преступлений. Работники должны быть обучены распознавать признаки мошенничества и правильно реагировать на подозрительные ситуации.

Бизнес-аналитика играет важную роль в борьбе с финансовыми преступлениями, предоставляя компаниям и организациям инструменты и методы для выявления и предотвращения мошеннических схем. Методы анализа данных, такие как анализ аномалий, сетевой анализ и прогностический анализ, позволяют эффективно обрабатывать большие объемы информации и выявлять потенциальные угрозы. Путем развития систем мониторинга, внедрения современных методов идентификации и аутентификации, а также обучения персонала можно создать комплексный подход к борьбе с финансовыми преступлениями.

В целом, использование бизнес-аналитики в борьбе с мошенничеством представляет собой важный инструмент для современных организаций, помогая им защищать свои финансовые ресурсы, сохранять доверие клиентов и снижать риски, связанные с преступной деятельностью. Развитие и улучшение методов анализа данных, а также постоянное обновление стратегий предотвращения преступлений, являются необходимыми шагами для эффективной борьбы с мошенничеством в современном мире бизнеса и финансов.