京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 解读数字营销七大新趋势
如今,当人们谈到欺诈时,可能第一个想到的是银行,事实也是如此——银行是最容易受到威胁的行业。但过去Interac Association的一份报告显示在加拿大借记卡欺诈损失实际上已经下降了62%,而且到了2013年受益于芯片和PIN技术的发展,随着一些安全性高、欺诈检测机制发展起来,可以帮助企业实时检测到欺诈行为,提升惩治犯罪机率。

图片来源theglobeandmail.com
对于欺诈率下降是个好消息,但是相比好消息,技术的发展不可能消除诈骗犯罪,欺诈者仍然能够利用许多其他方法从个人和企业那里谋取金钱和资产。
幸运的是,通过收集起来了大量的数据,分析这些数据能够检测出正在进行的诈骗行为,或许能够帮助公司和执法者从中找到解决方案。作为SAS加拿大安全情报实践的负责人,Dan Nagle针对目前存在四个领域,在检测欺诈行为方面对这四个领域的技术进行分析。
医疗卫生领域
正如分析所讲,很多人通过伪造医药处方来获取限制药物(如Oxycontin),犯罪分子通常强迫弱势人群填写相关医药处方,然后获取这些限制药物进而转售获利。

医疗卫生领域(图片来源alzinfo.org)
医疗卫生组织要建立一个系统,确保药房及其他一些人的行为合法,可以将正常药品购买行为和违法行为区分开。大数据系统需要审查处方内容以及购买的地点,确定在每次交易中存在欺诈的潜在可能性。并通过分析软件使用复杂的算法来发现非法活动中的一般模式,以及时对违法行为作出行动。
这一套系统为系统管理员提供了实时报警功能,帮助在监控中发现存在药品滥用的违法行为——通常从业人员(如:医生或药店),或者是病人是受到勒索被迫填假处方的受害者。
能源领域
能源领域中也因欺诈造成了巨额损失。非法(有些还披着“合法”的外衣)企业或组织通过各种途径从避免电费的支出,或是通过盗取其他组织的电力,或通过迂回的方式直接连接到馈电线路。
电力公司需要实时测量,了解每个客户使用电源的情况,以便可以更准确地预测需求和对电量进行调整。而面对大量的数据困扰,需要从中找到电力盗窃的证据,而他们面临的最大挑战是如何从大量数据中筛选出来进而寻找证据,而且事实上数据无法长时间保存,这意味着电力公司必须做到实时的欺诈检测。

电力盗窃(图片来源blogspot.com)
解决方案:基于智能电表的分析系统,通过监测电力系统中不正常的表现,并将分析工具和工程系统发出的信号相结合来检测违规行为。SAS公司通过这个方案意外地发现了测定大麻生长所在位置的方法。
金融信用卡领域
正如开篇提到欺诈的首要行业——金融,解决信用卡和借记卡欺诈仍然需要欺诈检测技术,尽管欺诈犯罪在下降,但金融欺诈仍是一个急需解决的问题,加拿大的两大银行汇丰和Laurentian通过数据分析来解决这一难题。
汇丰银行重点是评估出每一次信用卡交易潜在的风险。拒绝一个合法用户的操作和允许非法交易都是系统所不想得到的效果,因此数据分析需要很高的可靠性和实时性,避免客户合法交易被阻止转向其他家银行的尴尬。
另一个案例,Laurentian系统则致力于利用数据挖掘出周期性诈骗行为(如:洗钱)。为了做到这一点,Laurentian将欺诈检测与其他系统整合到一起,了解每一个客户交易的详细信息、用户之间的关联等信息,无论资金流动情况如何复杂,银行都能通过分析来确定交易是否合法。
赌博业
看过Oceans 11(十一罗汉)电影会感受到在线和离线的赌场相对于金融企业存在着更多的欺诈风险,诈骗者侵入合法玩家的账户,通过侵入这些账户进行盗窃或洗钱等违法行为。由此,分析系统为每个赌徒建立了相应的信息文档,可以实时了解信息,甚至指纹信息。在出现异样时候,该系统就可以立即向赌场发出警报。
可见,大数据分析系统对欺诈行为进行积极主动的打击区别于传统方法,传统方法只能在欺诈发生后,依靠取证来打击犯罪。随着网络犯罪的增长,未来通过大数据分析预测犯罪、制止犯罪将成为重要的发展趋势。CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03