De financiële sector is een van de meest kwetsbare sectoren voor fraude en economische criminaliteit. Het meest recente rapport van PwC blijkt dat meer dan de helft van de financiële dienstverleners wereldwijd fraude heeft ervaren in de afgelopen twee jaar, met een gemiddelde financiële impact van 1,4 miljoen dollar per incident. Cybercriminaliteit is de meest voorkomende en meest verstorende vorm van fraude voor de financiële sector, maar er is een nieuwe vorm van cyber-enabled fraude die steeds meer aandacht en actie vereist: platformfraude.
Wat is platformfraude?
Platformfraude verwijst naar het misbruik van digitale platforms, zoals online marktplaatsen, sociale media, peer-to-peer netwerken of mobiele applicaties, om frauduleuze transacties of activiteiten uit te voeren of te faciliteren. Platformfraude kan verschillende doelen hebben, zoals het stelen van geld of gegevens. Meer voorkomend zijn het witwassen van geld, het ontduiken van belastingen of het manipuleren van markten. Deze vorm van fraude kan verschillende slachtoffers hebben, zoals consumenten, bedrijven, overheden of zelfs financiële instellingen zelf.
De rol van big data
Om fraude effectief te bestrijden, moeten financiële instellingen gebruik maken van big data. Big data verwijst naar de enorme hoeveelheid gestructureerde en ongestructureerde gegevens die dagelijks worden gegenereerd door verschillende bronnen, zoals transacties, klanten, sociale media, apparaten en sensoren. Big data biedt een schat aan informatie die kan worden gebruikt om fraudepatronen te ontdekken, afwijkingen te identificeren en risico’s te beoordelen.
Voordelen van big data om platformfraude te voorkomen
- Holistisch inzicht
Een van de belangrijkste voordelen van big data voor het voorkomen van platformfraude is dat het een holistisch beeld geeft van het gedrag en de activiteiten van klanten en entiteiten. Door big data te analyseren, kunnen financiële instellingen een beter inzicht krijgen in patronen van hun klanten. Zo kunnen ze verdachte transacties of activiteiten opsporen die afwijken van het verwachte profiel. - Snelheid en nauwkeurigheid
Big data verbetert de snelheid en nauwkeurigheid van de detectie en preventie van fraude. Geavanceerde analytische technieken, zoals machine learning en kunstmatige intelligentie, kunnen big data in real-time verwerken en automatisch waarschuwingen genereren. Ze kunnen ook acties ondernemen wanneer een potentieel frauduleuze situatie wordt gedetecteerd. Dit vermindert het aantal valse positieven, wat de operationele kosten verlaagt en de klanttevredenheid verhoogt. - Naleving en toezicht
Big data vergemakkelijkt de naleving van steeds strengere regelgeving en rapportage-eisen op het gebied van fraudebestrijding. Het stelt financiële instellingen in staat om proactief te reageren op nieuwe of opkomende frauderisico’s door hun systemen voortdurend aan te passen en te verbeteren op basis van de nieuwste gegevens en inzichten.
Integratie van technologieën
Big data is een krachtig hulpmiddel op zichzelf, maar het kan nog effectiever worden ingezet wanneer het wordt gecombineerd met andere technologieën in de financiële sector.
RPA en intelligente automatisering
Een van deze technologieën is Robotic Process Automation (RPA), waarmee routinematige en repetitieve taken kunnen worden geautomatiseerd met behulp van software robots of digitale werknemers. Een andere technologie is Intelligente Automatisering (IA), die het gebruik van RPA combineert met kunstmatige intelligentie (AI) en andere cognitieve technologieën.
Versterking van Big Data met RPA en IA
RPA en IA kunnen big data op verschillende manieren ondersteunen en aanvullen bij het voorkomen van platformfraude:
- Verbeterde gegevensverzameling
RPA en IA kunnen helpen om meer en betere gegevens te verzamelen, te extraheren, te valideren en te integreren uit verschillende bronnen, zoals interne systemen, externe databases, websites, e-mails of documenten. Dit verbetert de kwaliteit en kwantiteit van de gegevens die beschikbaar zijn voor big data-analyse, wat leidt tot nauwkeurigere fraude-detectiemodellen. - Versnelde verwerking
Deze technologieën versnellen en schalen de big data-analyse door gegevens sneller en efficiënter te verwerken, te transformeren, te modelleren en te visualiseren. Hierdoor kunnen financiële instellingen sneller reageren op fraude en de potentiële schade verminderen. - Verrijkte analyse
RPA en IA verrijken de big data-analyse door nieuwe inzichten, patronen of voorspellingen te genereren op basis van de gegevens. Ze kunnen ook bestaande inzichten verbeteren met aanvullende gegevens of feedback. Dit verhoogt de effectiviteit en efficiëntie van fraude-bestrijdingsstrategieën.
Kortom, big data is een krachtig hulpmiddel voor effectievere fraudebestrijding in de financiële sector. Financiële instellingen gebruiken big data om fraudebestrijding te verbeteren: snellere detectie, nauwkeurigere preventie en regelgeving naleving.
Elkaar versterkende technologieën
Inzet van big data hoeft echter niet op zichzelf te staan. Door RPA en IA te integreren, kunnen financiële instellingen hun fraudebestrijding naar een hoger niveau tillen. Deze technologieën versterken big data door de gegevensverzameling te verbeteren, de verwerking te versnellen en de analyse te verrijken.
Wil je meer weten over hoe RPA en IA jouw organisatie kunnen helpen om platformfraude te bestrijden? Neem dan contact met ons op – onze experts staan je graag te woord.
Deze blog is ook gepubliceerd door Computable.nl.
