许多组织都有专门的欺诈预防团队。在实施欺诈检测系统之前，该团队通常会进行风险管理评估。这种评估有助于确定企业的哪些功能领域可能是不同类型欺诈的目标。

欺诈预防团队会对每项欺诈风险进行风险评分，以确定哪些风险威胁最大、应优先考虑。风险评分通常衡量威胁发生的可能性以及它可能造成的损害程度。

然后，该团队根据欺诈威胁的类型和严重性评估可用于消除欺诈威胁的欺诈预防措施和欺诈检测解决方案。最常见的欺诈检测技术包括交易监控、统计数据分析和人工智能。

交易监控

对于许多企业来说，寻找潜在欺诈的首选环境就是金融交易。交易监控工具通过实时监控和分析交易数据工作流程来自动化欺诈检测过程。这些工具可以执行身份验证和帐户身份验证，以便在欺诈交易发生时中断交易。

交易监控工具还可能使用异常检测来发现需要进一步调查的异常模式或行为。购买频率、交易次数、用户的地理位置和交易的货币价值等变量有助于区分正常的活动与潜在的欺诈行为。

统计数据分析

欺诈检测并不总是实时进行。统计数据分析可以通过审计历史数据，在欺诈行为发生很久之后发现欺诈行为。

欺诈调查人员使用数据挖掘、回归分析和数据分析等技术来识别和区隔大型数据集中的欺诈模式。概率分布和数据匹配可帮助调查人员确定欺诈行为已经发生或未来可能发生的位置和时间。

通过将欺诈指标和数据点添加到图表、图形和其他可视化效果中，调查人员甚至可以帮助非技术用户了解其组织中的欺诈威胁。

人工智能

许多组织现在使用人工智能和机器学习来加速和改进其欺诈检测能力。

神经网络是一种机器学习模型，与传统的欺诈检测技术相比，它可以更快、更高效地监控交易、分析数据并检测（或预测）欺诈行为。

此外，机器学习算法可以通过不断学习新数据来掌握不断变化的欺诈趋势。一项研究估计，到 2026 年，使用这些技术打击欺诈的组织数量将是现在的三倍。4