建议分析数据以检测潜在的欺诈.
分析数据的方法之一是通过异常检测.这涉及建立基于历史数据的正常行为基线,然后监测该规范的偏差.可以使用几种统计和机器学习技术来实施异常检测,如分类,分类和回归分析.通过识别数据中的异常模式和偏差,可以检测和标记可能表明欺诈行为的异常,以便进一步调查.重要的是使用自动化方法和人类专业知识的组合来审查发现并确定是否确实存在欺诈活动.此外,定期更新和微调异常检测系统可以帮助保持其在检测潜在欺诈方面的有效性.