“Sahtecilik/dolandırıcılık” anlamı taşıyan ‘fraud‘, bir kuruluşta finansal kayıplara ve en önemlisi itibar kaybına yol açan, adli soruşturmaya konu olabilen, her sektörde farklı türleriyle karşılaşabileceğimiz bir suç kategorisidir. Fraud e-ticaret veya sanal ödeme sistemlerinde çalıntı kredi kartı kullanımından, yazılım ekibinden bir çalışanın kendi adına çıkarttığı pos bilgilerini sisteme tanımlamasından, müşteri bilgisinin pazarlama ekipleri tarafından çalınmasına kadar geniş bir kapsamda gerçekleşebilir. İnternet’in yaygınlaşması ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte, siber suçlular tarafından gerçekleştirilen fraud faaliyetleri her geçen yıl önemli ölçüde artış göstermektedir.

Fraud saldırısı sonucunda yaşanan kayıpların önlenmesi amacıyla kuruluşlar iç ve dış kaynaklarını verimli bir biçimde kullanarak fraud risklerine karşı koymalıdır. Fraud’u tespit etmek için geleneksel veri analiz yöntemleri uzun yıllardan beri kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin etkili bir biçimde uygulanabilmesi, ilgili alanda uzmanlaşmış kişiler tarafından yürütülen karmaşık ve detaylı araştırmalara bağlıdır. Fraud olayları analiz edildiğinde, genellikle aynı yöntemlerin kullanıldığı görülür. Fraud olayları içerik ve görünüş açısından benzerdir ancak bazı farklılıklar da bulunmaktadır. İnternet üzerinde yapılan işlemler son zamanda endişe uyandırmaktadır. Yapılan araştırmalar internet işlemleri konusunda görülen fraud olaylarının mağaza içinde gerçekleşen fraud olaylarına kıyasla çok daha fazla olduğunu ortaya koymuştur. Fraud’u tespit etmek için kapsamlı süreç ve prosedürlere ihtiyaç duyulur.

Bu süreç ve prosedürler takip edilerek fraud tespit edilebilir, analiz edilebilir ve sebep olabileceği riskler önemli ölçüde azaltılabilir. Fraud kuruluşların geleceği açısından önemli bir konudur, tespit etmek ve önlemek için doğru veri analiz yöntemleri kullanılmalıdır. Bu yöntemler farklı fraud olaylarında uygulanabilir ve başarılı çözümler sunar.

Fraud tespitine yönelik kullanılan yöntemlerden bazıları şunlardır:

  1. Fraud tespiti, hataların giderilmesi, eksik ve doğru olmayan verilerin düzenlenmesine yönelik veri işleme teknikleri,
  2. Performans ölçümleri, ortalamalar, nicelikler ve olasılık dağılımları gibi çeşitli istatistiksel parametrelerin hesaplanması,
  3. Çeşitli iş faaliyetleri modelleri ve olasılık dağılımları,
  4. Veri grupları arasındaki ilişkilerin tespitine yönelik sınıflandırma,
  5. İşlemler ve kullanıcı davranışları konusunda ortaya çıkabilecek anormalliklerin tespiti için algoritmaların eşleştirilmesi,
  6. Verilerin sınıflandırılmasına yönelik veri madenciliği.

Müşterileriniz, uyguladığınız tüm güvenlik önlemlerine rağmen, online ve mobil bankacılık hizmetlerinin güvenliğine karşı tehdit oluşturabilecek karmaşık teknikleri kullanan siber suç çetelerinin ağına düşebilir. Müşterileriniz bir saldırıya maruz kaldığında finansal kayıplar yaşayabilir ve işletmenizin itibarı da önemli ölçüde zarar görebilir. İşte bu noktada, VISMATECH ekibi fraud analizi konusunda gerekli adımların atılması ve risklerin en aza indirilmesi konusunda kurumunuza kesintisiz destek verecektir.