Jelaskan Deteksi penipuan dari Analitik prediktif

Penipuan adalah masalah besar bagi banyak perusahaan dan dapat dari berbagai jenis, yaitu: akurat aplikasi kredit, penipuan transaksi (baik offline maupun online), pencurian identitas palsu dan klaim asuransi. Masalah ini wabah perusahaan-perusahaan dari semua ukuran di banyak industri. Beberapa contoh kemungkinan korban adalah penerbit kartu kredit, perusahaan asuransi, para pedagang eceran, produsen, bisnis-ke-bisnis pemasok dan bahkan penyedia jasa. Model prediksi dapat membantu menyingkirkan para "penjahat" dan mengurangi eksposur bisnis penipuan.

Pemodelan prediktif juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi risiko tinggi penipuan calon dalam bisnis atau sektor publik. Mark Nigrini dikembangkan risiko-metode scoring untuk mengidentifikasi audit target. Dia menjelaskan penggunaan pendekatan ini untuk mendeteksi kecurangan pada franchisee laporan penjualan internasional rantai makanan cepat saji. Masing-masing lokasi adalah mencetak gol menggunakan 10 prediktor. 10 skor kemudian tertimbang untuk memberikan satu final risiko secara keseluruhan skor untuk setiap lokasi. Sama mencetak pendekatan ini juga digunakan untuk mengidentifikasi risiko tinggi check kiting rekening, berpotensi penipuan agen perjalanan, dan dipertanyakan vendor. Yang cukup kompleks model digunakan untuk mengidentifikasi penipuan laporan bulanan yang disampaikan oleh divisi pengendali.

The Internal Revenue Service (IRS) Amerika Serikat juga menggunakan analisis prediktif untuk tambang pengembalian pajak dan mengidentifikasi penipuan pajak.

Terbaru kemajuan teknologi juga telah diperkenalkan prediksi analisis perilaku untuk web deteksi penipuan. Jenis solusi memanfaatkan heuristik dalam rangka untuk belajar web normal perilaku pengguna dan mendeteksi anomali yang menunjukkan upaya penipuan.

Portofolio, produk, atau ekonomi-tingkat prediksi

Sering fokus analisis adalah bukan konsumen tapi produk, portofolio, perusahaan, industri atau bahkan ekonomi. Misalnya, pengecer mungkin tertarik dalam memprediksi toko-tingkat permintaan untuk manajemen persediaan tujuan. Atau Dewan Federal Reserve mungkin akan tertarik dalam memprediksi tingkat pengangguran untuk tahun berikutnya. Jenis-jenis masalah ini dapat diatasi dengan analisis prediktif menggunakan time series teknik (lihat di bawah). Mereka juga dapat diatasi melalui pendekatan pembelajaran mesin yang mengubah waktu asli seri ke sebuah fitur vektor ruang, di mana algoritme belajar menemukan pola-pola yang memiliki daya prediksi.