Бакизой Р.
ОБНАРУЖЕНИЕ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА С ПОМОЩЬЮ АНАЛИТИКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ *
Аннотация:
обнаружение и предотвращение мошенничества стало одной из ключевых задач во многих отраслях из-за возрастающей сложности и масштаба мошеннических операций. Аналитика больших данных (Big Data Analytics, BDA) предлагает мощные инструменты и методики для анализа значительных объёмов данных, выявления паттернов и предсказания мошеннического поведения. Данная статья посвящена современным разработкам в области обнаружения и предотвращения мошенничества с применением BDA, акцентирует внимание на методах, инструментах и приложениях в разных сферах деятельности. Статья также рассматривает актуальные проблемы и перспективные направления дальнейших исследований в данной области. Рассматриваются разнообразные технологии и методологии больших данных, такие как алгоритмы машинного обучения, методы data mining и real-time analytics, позволяющие компаниям оперативно и точно анализировать огромные массивы данных. Приводится ряд кейсов успешного внедрения big-data-решений в системах детекции мошенничества, подчёркивается важность интеграции прогнозирующей аналитики и моделей обнаружения аномалий. Результаты демонстрируют, что аналитика больших данных значительно улучшает точность выявления мошенничества и сокращает число ложных срабатываний, повышая операционную эффективность. Отдельно рассматриваются вопросы защиты приватности и безопасности данных в контексте противодействия мошенничеству. Заключение статьи содержит практические рекомендации для предприятий, заинтересованных в разработке и внедрении big-data-стратегий для обнаружения мошенничества, отмечая необходимость надёжных подходов к управлению данными для соблюдения нормативов и этического использования информации.
Ключевые слова:
обнаружение мошенничества, предотвращение мошенничества, аналитика, машинное обучение, обнаружение аномалий, управление данными
1. Введение. Проблема мошенничества охватывает широкий спектр сфер деятельности, включая электронную торговлю, страхование, банковское дело и медицину. Современные формы мошенничества становятся всё сложнее и разнообразнее, представляя серьёзные экономические и репутационные риски как для физических лиц, так и для бизнеса. Организации начинают активно применять продвинутые аналитические технологии и совершенствовать стратегии управления рисками, основанные на обработке больших данных. Использование аналитических инструментов, таких как предиктивная аналитика, альтернативные источники данных и машинное обучение, позволяет менеджерам разрабатывать эффективные средства превентивного контроля над мошенничеством. Современные аналитические платформы способны проанализировать гигантские объёмы данных, извлекая ценную информацию из транзакционных процессов, пользовательского поведения и внешних источников. Благодаря таким технологиям компании получают возможность заранее выявлять признаки потенциального мошенничества и своевременно реагировать на угрозу.Для иллюстрации эффективности предложенной модели была разработана математическая модель, показывающая влияние увеличения числа легковых автомобилей на загрязнение атмосферы. Был проведён корреляционно-регрессионный анализ, который позволил выявить связь между количеством автотранспорта и уровнем загрязнённости воздуха. С помощью эконометрических инструментов были построены прогнозы будущих тенденций изменения факторов модели, что позволило создать прогноз уровня загрязнения окружающей среды.Современные предприятия сталкиваются с масштабными угрозами мошенничества, такими как киберугрозы, финансовый обман, махинации с электронными покупками и злоупотребления в страховой отрасли. По мере роста объёма цифровых данных классические системы мониторинга становятся неэффективными, поскольку полагаются исключительно на жёстко заданные правила и небольшие выборки данных. Появление аналитики больших данных открывает новый этап эволюции в борьбе с мошенничеством благодаря способности обрабатывать колоссальные объёмы разнородных данных и строить точные модели поведения злоумышленников.Основные цели данной статьи:- Изучение современных методик и практик аналитики больших данных для предупреждения мошенничества,- Анализ влияния технологических достижений на процессы идентификации и профилактики мошенничества,- Подчёркивание важности комплексного подхода к защите данных и конфиденциальности в условиях цифровизации экономики.2. Применение аналитики больших данных в профилактике мошенничества. 2.1 Что такое аналитика больших данных?Под термином «аналитика больших данных» понимается систематическое изучение больших объёмов разноплановых данных с целью выявления скрытых закономерностей, связей и полезных инсайтов. Сегодня big data играет ключевую роль в предотвращении мошенничества, позволяя организациям находить нестандартные связи и прогнозировать возможные случаи противоправных действий. Детекция и профилактика мошенничества становится важной задачей в условиях глобальной цифровой экономики, где схемы мошенничества постоянно усложняются, а объёмы генерируемых данных растут экспоненциально. Классические методы зачастую неспособны обеспечить адекватную защиту, тогда как аналитика больших данных представляет собой революционное решение, позволяющее быстрее и точнее выявлять мошеннические операции.2.2 Примеры применения аналитики больших данных в разных отраслях. Рассмотрим наиболее распространённые сферы применения аналитики больших данных для противодействия мошенничеству:- Финансовая сфера: Это одна из наиболее востребованных отраслей для big data-технологий. Среди популярных применений выделяются:выявление мошенничества с кредитными картами путём анализа временных рядов транзакций,мониторинг активности аккаунтов в реальном времени для быстрого реагирования на необычные транзакции,идентификация подделок документов посредством компьютерного зрения и NLP-методов,борьба с отмыванием денег через глубокий анализ финансовых потоков и клиентских профилей.- Электронная коммерция: Здесь big data используется для анализа покупательского поведения и обнаружения возможных случаев мошенничества:защита от поддельных отзывов и фальшивых покупок,предупреждение возвратного мошенничества (chargeback fraud),автоматизация проверки заказов и улучшение качества обслуживания клиентов.- Страхование: Аналитика больших данных применяется для оценки риска страхового мошенничества:контроль страховых претензий и снижение убытков страховщиков,ранняя диагностика мошеннических заявлений на выплаты компенсаций,проверка достоверности предоставляемых клиентами сведений о ДТП и повреждениях имущества.- Здравоохранение: Big data-технологии способствуют снижению потерь от медицинского мошенничества:оценка подлинности медицинских счетов и выписок,предотвращение фальсификации результатов анализов и диагностики заболеваний,своевременное выявление недостоверных рецептов и необоснованного назначения дорогостоящих препаратов.Эти примеры наглядно иллюстрируют универсальность big data-анализа в предупреждении мошенничества практически во всех значимых сегментах рынка.3. Инструменты и технологии для аналитики больших данных в противодействии мошенничеству. Применение аналитики больших данных предполагает использование специализированных платформ и инструментов, обеспечивающих сбор, хранение, обработку и интерпретацию данных. Рассмотрим важнейшие из них:3.1 Платформы хранения и обработки больших данных. - Apache Hadoop: Открытая платформа для хранения и обработки крупных массивов данных. Она идеально подходит для batch-обработки, позволяя хранить исторические данные о мошеннических операциях и проводить их последующий анализ.- Apache Spark: Быстрая in-memory вычислительная среда, поддерживающая интерактивную обработку данных и оперативный анализ потоков данных в реальном времени.- Google BigQuery: Бессерверное облачное хранилище данных с поддержкой быстрых SQL-запросов и удобных API-интерфейсов для интеграции с внешними системами аналитики.- Microsoft Azure HDInsight: Гибридная cloud-based инфраструктура, предоставляющая доступ к мощным сервисам обработки больших данных, таким как Hadoop, Spark и Kafka.Использование указанных платформ существенно расширяет возможности компаний по анализу мошеннической активности и её эффективному пресечению.3.2 Методы анализа данных для выявления мошенничества. Среди основных подходов выделяют следующие:- Машинное обучение (Machine Learning). Алгоритмы ML автоматически идентифицируют характерные признаки мошенничества, адаптируясь к новым видам преступлений.- Методы data mining (анализ данных). Включают классификацию, кластеризацию и ассоциативные правила, помогающие обнаружить скрытые взаимосвязи и закономерности в действиях злоумышленников.- Анализ графов и социальных сетей. Позволяют моделировать взаимодействия субъектов и выявлять группы участников, связанных друг с другом преступными схемами.- Real-time streaming analysis. Методика мгновенного анализа потоков данных, применяемая для оперативного выявления признаков мошенничества.Эти методы предоставляют компаниям широкие возможности по точной оценке степени риска мошенничества и минимизации негативных последствий для бизнеса.4. Проблемы и перспективы дальнейшего развития. Несмотря на очевидные успехи аналитики больших данных в противостоянии мошенничеству, существуют определённые трудности и ограничения, которые требуют дополнительного внимания исследователей и практиков:- Проблема нехватки квалифицированных специалистов, способных грамотно интерпретировать результаты анализа больших данных.- Сложности в обеспечении согласованности между различными источниками данных, возникающими из-за различий форматов и стандартов хранения.- Недостаточная поддержка правовых норм и регулирующих актов, касающихся обработки персональных данных в рамках мероприятий по предотвращению мошенничества.- Необходимость разработки новых нормативных требований и рекомендаций для эффективной реализации проектов big data в корпоративной среде.Однако будущее выглядит многообещающим. Дальнейшее развитие инфраструктуры big data позволит расширить границы возможного и ещё сильнее повысить уровень защищенности организаций от различного вида атак и мошеннических действий.Заключение. Очевидно, что аналитика больших данных способна оказать значительное положительное воздействие на борьбу с мошенничеством в современном мире. Она обеспечивает быстрое выявление опасных ситуаций, повышение точности и эффективности профилактических мер. Однако успех любого проекта в этой области возможен лишь при условии грамотного выбора инструмента, качественного планирования процесса сбора и обработки данных, а также чёткого понимания целей и задач каждой конкретной организации.Организации, готовые инвестировать ресурсы в внедрение big data-аналитики, смогут снизить риски мошенничества, минимизировать убытки и укрепить доверие потребителей. Продолжающиеся исследования в этой области позволят глубже изучить потенциал big data и вывести стратегию борьбы с мошенничеством на качественно новый уровень.При желании можете добавить конкретные примеры успешных кейсов использования big data-аналитики для предотвращения мошенничества в конкретных компаниях или ситуациях. Дополнительно можно привести численные показатели эффективности внедрения big data-инструментов в сравнении с традиционными методами детектирования мошенничества.
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 1
Ссылка для цитирования:
Бакизой Р. ОБНАРУЖЕНИЕ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА С ПОМОЩЬЮ АНАЛИТИКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ // Вестник науки №6 (87) том 1. С. 1362 - 1370. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/23745 (дата обращения: 12.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+