Ανίχνευση απάτης στον χρηματοπιστωτικό τομέα χρησιμοποιώντας το εργαλείο ανώνυμου δεδομένων
Πρόκληση
Μία από τις μεγάλες τράπεζες* αντιμετώπισε μια αυξανόμενη απειλή απάτης και προσπαθεί να αποκτήσει μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση στα προσωπικά δεδομένα των πελατών της. Για να αποτρέψει αποτελεσματικά την απάτη, η τράπεζα χρειάστηκε ένα ακριβές και έγκαιρο σύστημα ικανό να αναλύσει τη συμπεριφορά των πελατών και τις συναλλαγές σε πραγματικό χρόνο. Ωστόσο, προκειμένου να χρησιμοποιηθούν τα δεδομένα για ανάλυση, ήταν απαραίτητο να συμμορφωθούν με αυστηρές νομικές απαιτήσεις, όπως το GDPR, οι οποίες περιορίζουν την πρόσβαση στα προσωπικά στοιχεία των πελατών.
Το κύριο πρόβλημα ήταν ότι η τράπεζα δεν μπορούσε να χρησιμοποιήσει πραγματικά δεδομένα πελατών για να εκπαιδεύσει τους αλγόριθμους ανίχνευσης απάτης, καθώς αυτό θα παραβίαζε την ιδιωτική ζωή των πελατών. Χωρίς τη δυνατότητα πλήρους ανάλυσης των δεδομένων, το σύστημα ανίχνευσης απάτης δεν μπορούσε να λειτουργήσει αποτελεσματικά. Η τράπεζα χρειάστηκε μια λύση που θα επέτρεπε τη χρήση δεδομένων για ανάλυση, ενώ παράλληλα προστατεύει τα προσωπικά στοιχεία των πελατών και τη συμμόρφωση με όλες τις νομικές απαιτήσεις.
*Το όνομα της εταιρείας δεν αποκαλύπτεται σύμφωνα με τις συμφωνίες εμπιστευτικότητας.
Διάλυμα
Προϊόν: Εργαλείο Ανωνυμοποίησης Δεδομένων
Για την επίλυση αυτού του προβλήματος, η τράπεζα εφάρμοσε το εργαλείο ανώνυμου δεδομένων LingVanex. Αυτό το εργαλείο επιτρέπει την κάλυψη ή την απομάκρυνση των προσωπικών δεδομένων πελατών (όπως ονόματα, αριθμούς καρτών και διευθύνσεις), διατηρώντας παράλληλα τις απαραίτητες πληροφορίες για την ανάλυση συναλλαγών, όπως ποσά και χρόνους συναλλαγής. Ως αποτέλεσμα, η τράπεζα ήταν σε θέση να χρησιμοποιήσει ανώνυμα δεδομένα για να εκπαιδεύσει τα μοντέλα μηχανικής μάθησης χωρίς να παραβιάζει το νόμο και ενώ προστατεύει την ιδιωτική ζωή των πελατών.
Το εργαλείο επεξεργάζεται αυτόματα και ανώνυμα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, απλοποιώντας σημαντικά τη διαδικασία και εξαλείφοντας τον ανθρώπινο παράγοντα που θα μπορούσε να οδηγήσει σε σφάλματα. Ως αποτέλεσμα, η τράπεζα ήταν σε θέση να χρησιμοποιήσει όλα τα δεδομένα για να δημιουργήσει και να βελτιώσει το σύστημα ανίχνευσης απάτης χωρίς τον κίνδυνο διαρροών δεδομένων.
Αποτελέσματα
Η εφαρμογή του εργαλείου ανώνυμου δεδομένων οδήγησε σε σημαντικές βελτιώσεις.
Πρώτον, η τράπεζα ήταν σε θέση να ενισχύσει σημαντικά την ακρίβεια της ανίχνευσης απάτης. Χρησιμοποιώντας ανώνυμα δεδομένα, η τράπεζα εκπαιδεύει τα συστήματα μηχανικής μάθησης για να εντοπίσει ύποπτες συναλλαγές πολύ ταχύτερα και ακριβέστερα από ό, τι πριν. Αυτό μείωσε τον αριθμό των ψευδών θετικών και επέτρεψε ταχύτερα αποκλεισμό των πραγματικών δόλιων δραστηριοτήτων.
Δεύτερον, η αυτοματοποίηση της διαδικασίας ανωνυμίας δεδομένων μείωσε το χρόνο που προηγουμένως δαπανήθηκε για τη χειροκίνητη επεξεργασία δεδομένων και την κάλυψη. Αυτό απελευθέρωσε τους υπαλλήλους να επικεντρωθούν σε άλλα, πιο σημαντικά καθήκοντα και να μειώσουν τον κίνδυνο σφαλμάτων.
Τρίτον, η τράπεζα εξασφαλίζει πλήρη συμμόρφωση με τις απαιτήσεις GDPR, αποφεύγοντας τον κίνδυνο να χάσει την εμπιστοσύνη των πελατών ή να αντιμετωπίσει νομικές συνέπειες. Χάρη στην ανωνυμία των δεδομένων, η τράπεζα ήταν σε θέση να συνεργαστεί με πληροφορίες πελατών χωρίς να αποκαλύψει προσωπικά δεδομένα, ενώ ταυτόχρονα βελτίωσε την ασφάλεια και την αποτελεσματικότητά της.
Επικοινωνήστε μαζί μας
Ολοκληρώθηκε το
Το αίτημά σας έχει αποσταλεί με επιτυχία