Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques: A Guide to Data Science for Fraud Detection

تشخیص کلاهبرداری زودتر برای کاهش ضرر و جلوگیری از آسیب های آبشاری

تجزیه و تحلیل کلاهبرداری با استفاده از تکنیک های توصیفی، پیش بینی و شبکه های اجتماعی یک کتاب راهنمای معتبر برای راه اندازی یک راه حل جامع تجزیه و تحلیل تشخیص تقلب است. تشخیص زودهنگام یک عامل کلیدی در کاهش آسیب ناشی از تقلب است، اما شامل تکنیک های تخصصی تری نسبت به کشف تقلب در مراحل پیشرفته تر است. این راهنمای ارزشمند، هم جنبه‌های تئوری و هم جنبه‌های فنی این تکنیک‌ها را به تفصیل شرح می‌دهد، و بینش تخصصی را برای ساده‌سازی پیاده‌سازی ارائه می‌دهد. پوشش شامل جمع‌آوری داده‌ها، پیش پردازش، ساخت مدل، و پس از پیاده‌سازی، با راهنمایی جامع در مورد تکنیک‌های مختلف یادگیری و انواع داده‌های مورد استفاده هر کدام است. این تکنیک‌ها برای تشخیص تقلب در سراسر مرزهای صنعت، از جمله برنامه‌های کاربردی در تقلب بیمه، کلاهبرداری از کارت اعتباری، مبارزه با پولشویی، کلاهبرداری در مراقبت‌های بهداشتی، کلاهبرداری از راه دور، کلاهبرداری کلیک، فرار مالیاتی، و موارد دیگر موثر هستند و چارچوبی بسیار کاربردی برای پیشگیری از تقلب به شما ارائه می‌دهند. .

تخمین زده می شود که یک سازمان معمولی هر سال حدود 5٪ از درآمد خود را به دلیل تقلب از دست می دهد. تشخیص تقلب موثرتر امکان پذیر است، و این کتاب تکنیک های تحلیلی مختلفی را که سازمان شما باید برای جلوگیری از نشت درآمد پیاده کند، شرح می دهد.

Detect fraud earlier to mitigate loss and prevent cascading damage

Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques is an authoritative guidebook for setting up a comprehensive fraud detection analytics solution. Early detection is a key factor in mitigating fraud damage, but it involves more specialized techniques than detecting fraud at the more advanced stages. This invaluable guide details both the theory and technical aspects of these techniques, and provides expert insight into streamlining implementation. Coverage includes data gathering, preprocessing, model building, and post-implementation, with comprehensive guidance on various learning techniques and the data types utilized by each. These techniques are effective for fraud detection across industry boundaries, including applications in insurance fraud, credit card fraud, anti-money laundering, healthcare fraud, telecommunications fraud, click fraud, tax evasion, and more, giving you a highly practical framework for fraud prevention.

It is estimated that a typical organization loses about 5% of its revenue to fraud every year. More effective fraud detection is possible, and this book describes the various analytical techniques your organization must implement to put a stop to the revenue leak.

The longer fraud is allowed to go on, the more harm it causes. It expands exponentially, sending ripples of damage throughout the organization, and becomes more and more complex to track, stop, and reverse. Fraud prevention relies on early and effective fraud detection, enabled by the techniques discussed here. Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques helps you stop fraud in its tracks, and eliminate the opportunities for future occurrence.