Некоторые методы анализа данных, которые помогают выявлять аномалии в финансовых операциях:

• Машинное обучение. 1 Модели машинного обучения, такие как случайные леса, градиентный бустинг и нейронные сети, могут обучаться на исторических данных для выявления аномальных транзакций. 1
• Методы кластеризации. 1 K-средние и другие алгоритмы кластеризации используются для группировки транзакций и выявления тех, которые отклоняются от нормального поведения. 1
• Поведенческая аналитика. 1 Анализ поведения пользователей помогает выявить аномальные действия, которые могут указывать на мошенничество. 1 Например, анализ последовательностей (выявление необычных последовательностей действий) или байесовские сети (оценка вероятности мошенничества на основе последовательности действий пользователя). 1
• Мониторинг в режиме реального времени. 12 Системы предупреждения о мошенничестве используют правила и алгоритмы для анализа транзакций в режиме реального времени и отправки предупреждений при обнаружении подозрительной активности. 1
• Статистические методы. 2 Основываются на математических моделях для определения того, что считается нормальным поведением в наборе данных. 2 Любые точки данных, которые значительно отклоняются от нормы, помечаются как аномалии. 2
• Сетевой анализ. 2 В финансовых сетях обнаружение аномалий может включать мониторинг движения денежных средств и взаимодействий между организациями. 2
• Data Mining. 35 Это процесс автоматизированного поиска скрытой информации в больших базах данных с использованием математических методик и статистических моделей. 3