top of page
Group 45.png
campaign-newspaper.png

BLOG

Meningkatkan Keamanan Transaksi dengan Fraud Detection System

sistem pendeteksi penipuan keamanaan transaksi

Transaksi online yang kini banyak digemari masyarakat memiliki banyak manfaat dan keunggulan. Namun, transaksi yang dilakukan secara online mempunyai risiko yang cukup tinggi, salah satunya adalah penipuan online. Hal ini sangat merugikan, terutama jika Anda sedang mengembangkan sebuah bisnis. Untuk mencegah hal tersebut sebaiknya Anda mengenal sebuah sistem yang dapat mendeteksi fraudĀ atau penipuan.


Mengenal Sistem Fraud Detection

Sebagai seorang pelaku bisnis, penting Anda untuk mengenal sistem fraud detection.Sistem ini akan sangat berguna karena dapat membantu bisnis Anda untuk menghindari hal-hal yang tidak diinginkan. Maka dari itu, Anda perlu memahami apa yang dimaksud dengan fraud detection?Ā 


Fraud detection system adalah sebuah sistem yang berfungsi untuk menghindari pencurian aset atau uang oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. Sistem deteksi penipuan ini telah banyak digunakan di berbagai industri untuk mendeteksi penipuan dalam sebuah transaksi. Untuk mendeteksi fraud, FDS biasanya akan menganalisis data transaksi menggunakan berbagai metode untuk mengidentifikasi apakah terdapat aktivitas mencurigakan.Ā 


Untuk mendeteksi pola anomali dalam transaksi, FDS memadukan analisis data, learning machine, artificial intelligence atau kecerdasan buatan, serta teknik pengenalan pola. Dengan maraknya kasus penipuan online, FDS menjadi sangat penting terutama dalam lembaga keuangan, strategi manajemen risiko bagi bisnis, dan instansi pemerintah.


Metode Analisa yang Digunakan FDS

Terdapat beberapa metode analisa yang digunakan fraud detection system, diantaranya adalah sebagai berikut.

1. Analisis Statistik

Transaksi yang tidak normal atau mencurigakan dalam sistem deteksi penipuan dapat diidentifikasi menggunakan metode statistik.

2. Machine LearningĀ 

FDS memanfaatkan machine learningĀ atau pembelajaran mesin untuk membaca pola transaksi yang normal dan tidak wajar.

3. Pengembangan Aturan

Sistem deteksi penipuan memakai aturan yang diatur secara manual untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan.


Manfaat Sistem Fraud Detection

Sistem fraud detectionĀ memiliki beberapa manfaat yang sangat penting untuk perusahaan, diantaranya adalah sebagai berikut.

1. Mendeteksi Penipuan Lebih Awal

Sesuai dengan namanya, Sistem Deteksi Penipuan berguna untuk mengidentifikasi penipuan sedini mungkin. Lewat analisa data secara real-time dan mengenali pola yang tidak wajar, sistem ini dapat mengidentifikasi aktivitas yang berpotensi curang sebelum menjadi lebih serius, sehingga kerugian finansial atau dampak negatif lainnya dapat dihindari.


2. Pengawasan Real-Time

Sistem Deteksi Penipuan bekerja secara real-time, yang memungkinkan respons langsung pada aktivitas tidak wajar dan mencurigakan. Dalam platform perdagangan saham dan sistem pembayaran online yang sifatnya cepat, respons langsung adalah hal yang sangat penting.


3. Mengotomatisasi Proses Analisis Data

FDS merupakan sistem canggih yang dapat mengotomatisasi proses analisis data, sehingga dapat mempercepat dan memudahkan proses deteksi penipuan. Di samping itu, sistem ini dapat meringankan tenaga manusia untuk melakukan tugas lebih rumit dan kompleks.


4. Penyesuaian Terhadap Industri Bisnis

Sistem fraud detection memiliki sifat fleksibel yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan industri atau bisnis. Hal ini dapat meningkatkan efektivitas dalam mengenali pola penipuan yang lebih spesifik pada industri tertentu.


5. Pengurangan Positif Palsu

Seiring bertambah canggihnya teknologi, sistem deteksi penipuan turut berkembang dan menjadi lebih akurat. Penurunan jumlah positif palsu memastikan bahwa transaksi yang sah tidak diblokir atau terhambat tanpa alasan, sehingga memberikan pengalaman yang mulus bagi pelanggan sambil tetap memberikan perlindungan keamanan.


Mekanisme Fraud Detection System

Untuk lebih memahami bagaimana sistem deteksi penipuan bekerja, berikut adalah beberapa mekanisme Fraud Detection System.

1. Data MiningĀ 

FDS akan mengidentifikasi pola dan perilaku mencurigakan mengenai aktivitas penipuan dari data yang telah dikumpulkan sebelumnya. Data tersebut mencakup riwayat transaksi, informasi perangkat, perilaku pengguna, data geolokasi, dan lain-lain.


2. Pengenalan Pola dengan Learning Machine

Perilaku pengguna biasanya akan tersusun ke dalam sebuah algoritma machine learning, sistem deteksi penipuan akan memanfaatkan hal tersebutĀ  untuk mendeteksi penipuan sedini mungkin.


3. Sistem Deteksi Anomali

Sistem ini mengidentifikasi aktivitas anomali dengan cara menganalisis data yang masuk kemudian membandingkannya dengan data historis dan standar yang sudah ada. Untuk mengidentifikasi penyimpangan yang mungkin menunjukkan penipuan, digunakan model statistik, jaringan saraf, dan teknik-teknik canggih lainnya.


4. Memberikan Penilaian Risiko

Sistem ini akan memberikan skor dan penilaian risiko pada aktivitas atau transaksi setelah proses pendeteksian anomali. Jika skor yang diberikan rendah, maka kemungkinan penipuan rendah, dan sebaliknya, jika skor yang diberikan tinggi maka kemungkinan penipuan akan tinggi pula. Untuk mencegah hal merugikan, sistem dapat menandai, menyelidiki, atau bahkan memblokir aktivitas tersebut.


5. Siklus Umpan Balik

Seiring dengan pemrosesan data yang semakin banyak dan belajar dari hasil yang telah diperoleh, sistem akan terus meningkatkan tingkat keakuratannya. Siklus umpan balik atau feedbackĀ ini dapat membuat sistem menjadi semakin canggih dalam mendeteksi dan mengidentifikasi pola-pola penipuan yang baru muncul.


CRING! Payment Facilitator dengan Sistem Fraud Detection

Sebagai pelaku bisnis, Anda tentu tidak ingin bisnis yang Anda jalankan mengalami penipuan online yang dapat merugikan perusahaan. Untuk menghindari hal negatif tersebut, Anda bisa mempercayai dan mengandalkan CRING!Ā Payment Facilitator yang dilengkapi dengan Sistem Fraud Detection. Tunggu apa lagi? Gunakan CRING! sekarang juga untuk tingkatkan keamanan transaksi.

0 komentar

Comments


bottom of page