Rilevare le frodi nell’e-commerce con tecniche avanzate di Data Science
Rilevare frodi nell'e-commerce con Data Science avanzata
L’e-commerce, nel suo nucleo, ha trasformato l’esperienza di shopping, offrendo convenienza e accesso a prodotti e servizi mai visti prima. Tuttavia, con la crescita delle transazioni online, il rischio di frode nell’e-commerce è aumentato in modo esponenziale. Diverse attività fraudolente, come il furto di identità, la frode nei pagamenti e il furto di account, rappresentano una minaccia significativa per i clienti, influenzando la loro privacy e compromettendo i loro dati. Fortunatamente, la scienza dei dati con le tecniche di apprendimento automatico ha aperto nuove strade per combattere questo problema.
Comprendere il panorama delle frodi nell’e-commerce
A causa della sua natura in continua evoluzione e dei truffatori che escogitano nuovi modi per frodare il sistema con numerosi sistemi di sicurezza esistenti, la frode nell’e-commerce può essere complessa e difficile da rilevare. I sistemi applicativi basati su regole tradizionali spesso non riescono a tenere il passo con le sofisticate tecniche di frode. È necessario un approccio più dinamico con tecniche moderne poiché i truffatori diventano sempre più abili nell’evitare la rilevazione. Inoltre, i truffatori ottengono informazioni sui clienti da varie fonti e mirano ai clienti con le loro transazioni di e-commerce.
Raccolta e preelaborazione dei dati
La base di qualsiasi modello di apprendimento automatico di successo risiede nei dati che utilizza. Una robusta raccolta dei dati da una fonte autentica in un data lake o un data warehouse e la preelaborazione con una chiara qualità dei dati e una governance dei dati sono cruciali per garantire l’efficacia degli algoritmi di rilevamento delle frodi. Le organizzazioni devono raccogliere e archiviare dati basati sugli eventi sul comportamento degli utenti, la cronologia delle transazioni, le informazioni sui dispositivi, la geolocalizzazione e i dati basati su profili come nome, indirizzo, numero di telefono e indirizzo email. La combinazione di dati basati su eventi e profili fornirà la migliore strategia di difesa contro i truffatori.
Feature Engineering
Una volta raccolti i dati, l’ingegneria delle caratteristiche e la selezione delle fonti sono fondamentali per preparare i dati per gli algoritmi di apprendimento automatico. L’ingegneria delle caratteristiche implica la selezione e la trasformazione delle caratteristiche dei dati rilevanti per creare modelli significativi che aiutino gli algoritmi a identificare comportamenti fraudolenti. I data scientist devono bilanciare il numero di caratteristiche per evitare l’overfitting mentre catturano informazioni sufficienti per costruire un modello affidabile. I modelli di apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato sono i due algoritmi di apprendimento automatico per la rilevazione delle frodi.
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Apprendimento automatico supervisionato per la rilevazione delle frodi
Gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionato apprendono dai dati storici, in cui le transazioni fraudolente e legittime passate sono etichettate, per poi fare previsioni su nuovi dati non visti in precedenza. Alcuni popolari algoritmi di apprendimento automatico supervisionato per la rilevazione delle frodi sono:
- Regressione logistica: Un algoritmo semplice ma efficace utilizzato per compiti di classificazione binaria.
- Alberi decisionali: Intuitivi e interpretabili, gli alberi decisionali possono catturare modelli complessi nei dati.
- Random Forest: Un metodo di ensemble che combina più alberi decisionali per una maggiore precisione e robustezza.
- Gradient Boosting: Un’altra tecnica di ensemble che costruisce un modello predittivo forte aggiungendo iterativamente apprendisti deboli.
Questi modelli aiutano a prevenire la frode, consentendo ai clienti di avere quasi zero chargeback dai commercianti o rivenditori.
Esempio di codice di esempio per il modello supervisionato: Regressione logistica
Apprendimento automatico non supervisionato per la rilevazione di anomalie
L’apprendimento automatico non supervisionato è utile per rilevare modelli di frode nuovi ed emergenti senza dati storici etichettati. Gli algoritmi di rilevazione delle anomalie identificano deviazioni dai modelli normali, aiutando a individuare attività fraudolente precedentemente sconosciute. Alcuni popolari algoritmi di apprendimento automatico non supervisionato includono:
- Isolation Forest: Un algoritmo veloce ed efficiente che isola le anomalie creando alberi casuali.
- DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Identifica cluster densi di punti dati e segnala gli outlier come anomalie.
Combina entrambi gli approcci
Spesso viene utilizzata una combinazione di apprendimento supervisionato e non supervisionato per ottenere risultati ottimali nella rilevazione delle frodi. Gli algoritmi non supervisionati identificano anomalie e frodi potenziali, mentre gli algoritmi supervisionati possono perfezionare le previsioni in base ai dati etichettati, migliorando la precisione e riducendo i falsi positivi.
Monitoraggio in tempo reale e apprendimento adattivo per il futuro
La frode nell’e-commerce avviene in tempo reale, quindi il sistema di rilevamento delle frodi deve operare con bassa latenza in futuro. Implementare il monitoraggio in tempo reale consente alle aziende di segnalare attività sospette mentre si verificano, prevenendo perdite e migliorando la fiducia del cliente. Inoltre, i modelli dovrebbero essere aggiornati regolarmente per adattarsi alle tattiche di frode in continua evoluzione, garantendo una difesa continuamente robusta contro i comportamenti fraudolenti.
La frode nell’e-commerce è una sfida persistente che richiede soluzioni innovative. La scienza dei dati e gli algoritmi di apprendimento automatico offrono un potente arsenale nella lotta contro le attività fraudolente. Sfruttando il potenziale delle tecniche di apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato, le piattaforme di e-commerce possono creare un sistema di rilevamento delle frodi proattivo e adattativo. Man mano che la tecnologia avanza e gli algoritmi diventano efficienti, la battaglia contro la frode nell’e-commerce continuerà a pendere a favore dei difensori, proteggendo i consumatori e rafforzando la fiducia nell’esperienza di shopping online.
