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欺诈分析是分析技术和欺诈检测技术的结合，有助于在交易前或交易后检测可能的不当交易，例如欺诈或贿赂。 同时，欺诈检测是识别已经发生的欺诈的活动，是防止欺诈发生的预防措施之一。公司必须实施适当的系统和流程，以便及早发现欺诈，甚至在欺诈发生之前。 为了进行欺诈分析或检测欺诈，传统的数据分析技术实际上已经使用了很长时间。然而，这项技术需要时间和复杂的调查，并且必须涉及经济、法律、金融和商业等各个领域的知识。 请注意，用于检测欺诈的数据分析技术首先由银行、电话公司和保险公司使用。银行业的 Falcon 欺诈评级系统是数据分析技术成功实施的早期例子。
同时在零售业中，使用数字闭路电视和 POS 数据是因为大多数交易都容易受到欺诈。 欺诈检测和预防不是一件容易的事，因此应用数据分析技术等特殊技术来检测和预防欺诈。几种类型的技术包括数据挖掘、数据库发现、人工智能和统计。该技术可以为 阿根廷手机号码列表 各类诈骗犯罪提供相应的解决方案。 为什么需要进行欺诈分析？ 欺诈分析 资料来源：Freepik 使用数据分析来应对欺诈的重要原因之一是因为当前的内部控制系统存在控制薄弱环节。因此，为避免这种情况，公司必须控制发生的每一笔交易，并使用欺诈分析来测试交易。 此外，欺诈分析还可以帮助衡量绩效，这将帮助公司标准化并控制并不少见的事情。
不可否认，目前从内部和外部来源访问业务数据确实更容易访问。这当然会导致从事金融行业的公司使用数据分析技术来检测正在或将要发生的欺诈行为，即欺诈分析。 欺诈分析在欺诈或欺诈的早期检测和监控中也起着非常重要的作用。这种数据分析技术可以帮助公司检测可能的欺诈案例，并实施有效的欺诈监控程序来保护公司资产。 欺诈分析的类型 用于欺诈检测的欺诈分析或数据分析技术分为两大类，即人工智能和统计技术。统计数据分析技术的一些例子如下： 数据预处理技术，用于检测、验证、更正错误并填写不正确和缺失的数据。 计算用户配置文件/用户 与以前的配置文件或已知模型相比， 算法匹配可检测用户行为或交易中的异常情况。
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