京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 解读数字营销七大新趋势
如今,当人们谈到欺诈时,可能第一个想到的是银行,事实也是如此——银行是最容易受到威胁的行业。但过去Interac Association的一份报告显示在加拿大借记卡欺诈损失实际上已经下降了62%,而且到了2013年受益于芯片和PIN技术的发展,随着一些安全性高、欺诈检测机制发展起来,可以帮助企业实时检测到欺诈行为,提升惩治犯罪机率。

图片来源theglobeandmail.com
对于欺诈率下降是个好消息,但是相比好消息,技术的发展不可能消除诈骗犯罪,欺诈者仍然能够利用许多其他方法从个人和企业那里谋取金钱和资产。
幸运的是,通过收集起来了大量的数据,分析这些数据能够检测出正在进行的诈骗行为,或许能够帮助公司和执法者从中找到解决方案。作为SAS加拿大安全情报实践的负责人,Dan Nagle针对目前存在四个领域,在检测欺诈行为方面对这四个领域的技术进行分析。
医疗卫生领域
正如分析所讲,很多人通过伪造医药处方来获取限制药物(如Oxycontin),犯罪分子通常强迫弱势人群填写相关医药处方,然后获取这些限制药物进而转售获利。

医疗卫生领域(图片来源alzinfo.org)
医疗卫生组织要建立一个系统,确保药房及其他一些人的行为合法,可以将正常药品购买行为和违法行为区分开。大数据系统需要审查处方内容以及购买的地点,确定在每次交易中存在欺诈的潜在可能性。并通过分析软件使用复杂的算法来发现非法活动中的一般模式,以及时对违法行为作出行动。
这一套系统为系统管理员提供了实时报警功能,帮助在监控中发现存在药品滥用的违法行为——通常从业人员(如:医生或药店),或者是病人是受到勒索被迫填假处方的受害者。
能源领域
能源领域中也因欺诈造成了巨额损失。非法(有些还披着“合法”的外衣)企业或组织通过各种途径从避免电费的支出,或是通过盗取其他组织的电力,或通过迂回的方式直接连接到馈电线路。
电力公司需要实时测量,了解每个客户使用电源的情况,以便可以更准确地预测需求和对电量进行调整。而面对大量的数据困扰,需要从中找到电力盗窃的证据,而他们面临的最大挑战是如何从大量数据中筛选出来进而寻找证据,而且事实上数据无法长时间保存,这意味着电力公司必须做到实时的欺诈检测。

电力盗窃(图片来源blogspot.com)
解决方案:基于智能电表的分析系统,通过监测电力系统中不正常的表现,并将分析工具和工程系统发出的信号相结合来检测违规行为。SAS公司通过这个方案意外地发现了测定大麻生长所在位置的方法。
金融信用卡领域
正如开篇提到欺诈的首要行业——金融,解决信用卡和借记卡欺诈仍然需要欺诈检测技术,尽管欺诈犯罪在下降,但金融欺诈仍是一个急需解决的问题,加拿大的两大银行汇丰和Laurentian通过数据分析来解决这一难题。
汇丰银行重点是评估出每一次信用卡交易潜在的风险。拒绝一个合法用户的操作和允许非法交易都是系统所不想得到的效果,因此数据分析需要很高的可靠性和实时性,避免客户合法交易被阻止转向其他家银行的尴尬。
另一个案例,Laurentian系统则致力于利用数据挖掘出周期性诈骗行为(如:洗钱)。为了做到这一点,Laurentian将欺诈检测与其他系统整合到一起,了解每一个客户交易的详细信息、用户之间的关联等信息,无论资金流动情况如何复杂,银行都能通过分析来确定交易是否合法。
赌博业
看过Oceans 11(十一罗汉)电影会感受到在线和离线的赌场相对于金融企业存在着更多的欺诈风险,诈骗者侵入合法玩家的账户,通过侵入这些账户进行盗窃或洗钱等违法行为。由此,分析系统为每个赌徒建立了相应的信息文档,可以实时了解信息,甚至指纹信息。在出现异样时候,该系统就可以立即向赌场发出警报。
可见,大数据分析系统对欺诈行为进行积极主动的打击区别于传统方法,传统方法只能在欺诈发生后,依靠取证来打击犯罪。随着网络犯罪的增长,未来通过大数据分析预测犯罪、制止犯罪将成为重要的发展趋势。CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31