Artificial Intelligence Partials

Fraud detection and prevention

The purpose of fraud detection is to detect fraudulent transactions and activities on the Web. Especially with large amounts of data, it is challenging to keep track. It is important to identify patterns that suggest fraud within the information available. In the day-to-day business of an online retailer, there are usually no capacities for this.

Selbst für Experten ist diese Aufgabenstellung langwierig. Es liegt daher nahe, Methoden des maschinellen Lernens einzusetzen, um die Betrugserkennung weitgehend zu automatisieren. Um Betrugsmerkmale zu erlernen, werden historische Daten aus Onlineshops verwendet. Die identifizierten Muster können dann anhand neuer Bestellungen verifiziert und klassifiziert werden. Als Grundlage für die Fraud Detection (Betrugserkennung) werden neuronale Netzwerke mit überwachtem Lernen eingesetzt. Für Onlineshops bedeutet dies, dass im Vorfeld bekannt sein muss, ob eine Bestellung einen Betrugsfall darstellt. Ein mögliches Merkmal könnte beispielsweise ein ungewöhnlich hoher Gesamtbestellwert sein.