광고 모바일 기기를 이용한 사기, 보험금 청구, 세금 신고서 청구, 마스터카드 거래 등은 정부와 기업에 심각한 문제를 야기하므로 사기를 식별하기 위한 전문 분석 도구의 사용이 필요합니다.

이러한 기술은 데이터 처리, 머신 러닝, 통계 및 데이터베이스 지식 발견(KDD) 분야에서 활용되며, 다양한 전자 사기 범죄에 대한 실용적이고 효과적인 해결책을 제공합니다 이노세이프 사기.

많은 통제 시스템에 심각한 결함이 있기 때문에, 일반적으로 데이터 분석 방법을 사용하는 주된 목표는 사기를 퇴치하는 것입니다.

데이터 분석이 사기를 감지하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

사기는 다양한 방식으로 발생하며 거의 모든 산업에 영향을 미칩니다. 사기 문제를 다루는 산업들은 사기가 어떻게, 언제, 왜 발생하는지 파악하기 위해 다양한 전략을 활용합니다. 이를 위해 데이터 분석을 자주 활용합니다.

지식 분석 시스템은 방대한 양의 데이터를 직접 처리할 수 있는 것이 주요 장점 중 하나입니다. 이러한 솔루션은 데이터의 일반적인 동작뿐만 아니라 이상 징후를 발견하는 방법도 종종 파악합니다.

여전히 사람이 자료와 결과를 검토해야 하지만, 데이터 분석 기술은 사람이 직접 분석하는 것보다 훨씬 빠르게 추세와 잠재적 문제를 파악할 수 있습니다. 사기 탐지에 사용되는 분석 도구에 대한 자세한 내용은 직장인을 위한 최고의 데이터 과학 과정을 참조하세요.

사기 경고: 데이터 분석을 활용한 세무 사기 발견

세금 납부 기간은 많은 사람들에게 최소한으로 스트레스를 주는 경향이 있습니다. 계산 오류와 같은 정직한 실수를 저지르면 세무 감사 대상이 될 수 있기 때문입니다. 하지만 어떤 사람들은 환급금을 사기로 받기 위해 범죄를 저지르기도 합니다.

국세청(IRS)이 2018 회계연도에 미국 거주자에게 약 4,640억 달러의 환급금을 보냈다는 사실을 고려하면, 이를 통해 국가의 환급금 규모를 파악할 수 있습니다.

환급 사기는 납세자들이 공정한 세금을 내는 것을 어렵게 만드는 세금 불이행의 한 유형입니다.

개별 세금 신고서의 유효성을 평가하기 위해 기업은 예측 분석을 사용합니다. 예를 들어, 어떤 사람이 지난 30년 동안 세금을 신고했다면, 알고리즘은 모든 신고서의 특징을 검토하여 납세자의 최근 서류와 일치하는지 평가할 수 있습니다.

클러스터링은 IRS 시스템이 여러 신고서에서 공유될 수 있는 구성 요소를 식별하는 데 사용하는 또 다른 기법입니다. 사기꾼들이 실제 정보를 쉽게 확보하여 세금 사기에 사용할 수 있게 된 것은 데이터 유출이 만연해졌기 때문입니다.

이러한 변화로 인해 IRS는 정교한 기술을 사용하여 이러한 변화의 사례를 찾아내야 했고, 데이터 분석이 이러한 요구 사항을 충족했습니다.