جدول المحتويات:
التعريف - ماذا يعني كشف الاحتيال في الوقت الفعلي؟
كشف الاحتيال في الوقت الفعلي هو التنفيذ الفوري لخوارزميات الكشف عن الاحتيال من أجل الكشف عن الأنشطة الاحتيالية على بطاقات الائتمان وأنظمة الدفع المالية الأخرى. فهو يستخدم تحليل البيانات في الوقت الحقيقي مثل تحليلات الطب الشرعي والتحليلات التنبؤية لتحديد ما إذا كانت المعاملة المستمرة مشروعة أم لا. على الرغم من أن النظام ليس مثاليًا ، فقد خفض خسائر الاحتيال في الولايات المتحدة بنسبة 70 في المائة منذ عام 1992 ، عندما تم الكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي.
يشرح Techopedia في الوقت الحقيقي كشف الغش
إن اكتشاف الاحتيال بأبسط أشكاله هو مجرد كشف خارجي ، وهو الذي يحدد ما إذا كان حدث مثل الشراء باستخدام بطاقة ائتمان يحدث خارج الظروف العادية أو عادات الشخص الذي يستخدمه. الكشف عن الاحتيال في الوقت الحقيقي هو مجرد تنفيذ لوغاريتمات كشف الاحتيال الصحيحة أثناء حدوث عملية الشراء. النظام ليس مثاليًا ويتم التقاط الكثير من الإيجابيات الخاطئة ، لكن هذا يضمن فقط اكتشاف الاحتيال على الفور وربما منعه تمامًا. على سبيل المثال ، قام رجل يستخدم بطاقة الائتمان الخاصة به حصريًا لشراء الأدوات عبر الإنترنت فجأة بشراء الملابس الداخلية النسائية في متجر من بلدة بعيدة عن منزله. وسيسجل ذلك فورًا كحدث غريب لأنه ينحرف كثيرًا عن عادات الشراء لدى الشخص ، واعتمادًا على مُصدر بطاقة الائتمان ، قد يتم حظر المعاملة أو سيتلقى الشخص مكالمة بعد ذلك مباشرة من ممثل من أجل تأكيد ما إذا كان شراء الأخيرة كانت شرعية أم لا.
قبل أن تجعل الأنظمة في الوقت الفعلي الكشف عن الاحتيال فوريًا ، كان يتم القيام به بشكل جماعي مع وصول النتائج غالبًا إلى أسابيع أو أشهر بعد الشراء ، مما يجعل من الصعب تتبع الاحتيال أو قد سمح للجاني بارتكاب العديد من عمليات الشراء الاحتيالية قبل يجري الكشف عنها واشتعلت. وذلك لأن البيانات كانت تستخدم لتخزينها على أقراص أبطأ لأن الذاكرة كانت لا تزال مكلفة نسبيا. ولكن منذ أن انخفضت تكلفة الذاكرة انخفاضًا كبيرًا منذ أوائل التسعينيات ، أصبح من الممكن تخزين البيانات في الذاكرة حتى تتم المعالجة بسرعة كبيرة. يمكن أن يحدث اكتشاف الاحتيال في الوقت الفعلي في أقل من 40 إلى 60 مللي ثانية ؛ بالمقارنة ، تحدث وميض العين البشرية في 300 مللي ثانية. اعتبارًا من اليوم ، يعد اكتشاف الاحتيال في الوقت الفعلي حالة شائعة جدًا في مجال البيانات الضخمة.
