Fraud analytics adalah suatu kombinasi teknologi analitik dan teknik fraud detection yang akan membantu mendeteksi kemungkinan transaksi yang tidak tepat seperti penipuan atau penyuapan baik sebelum transaksi dilakukan atau setelah transaksi dilakukan.
Sementara itu, fraud detection adalah kegiatan mengidentifikasi penipuan yang telah terjadi serta menjadi salah satu tindakan preventif agar penipuan tidak terjadi. Perusahaan harus menerapkan sistem dan proses yang tepat untuk mendeteksi kecurangan pada tahap awal, bahkan sebelum kecurangan itu terjadi.
Untuk melakukan fraud analytics atau mendeteksi kecurangan, sebetulnya teknik analisis data tradisional sudah digunakan sejak lama. Hanya saja, teknik ini membutuhkan waktu dan investigasi kompleks, serta harus berurusan dengan berbagai bidang pengetahuan seperti ekonomi, hukum, keuangan dan bisnis.
Perlu diketahui, teknik analisis data yang digunakan untuk mendeteksi penipuan pertama kali digunakan oleh bank, perusahaan telepon, dan perusahaan asuransi. Sistem penilaian penipuan Falcon dalam industri perbankan merupakan salah satu contoh awal dari keberhasilan implementasi teknik analisis data. Sementara itu dalam industri ritel, CCTV dan POS Data digital dimanfaatkan karena sebagian besar transaksi rentan terhadap penipuan.
Deteksi dan pencegahan penipuan memang bukanlah tugas yang mudah, sehingga teknik khusus seperti teknik analisis data diaplikasikan untuk mendeteksi dan mencegah penipuan. Beberapa tipe teknik berupa data mining, Discovery in Database, artificial intelligent, dan statistik. Teknik ini dapat memberikan solusi yang tepat dalam berbagai jenis kejahatan penipuan.
Kenapa Fraud Analytics Perlu Dilakukan?
Salah satu alasan penting penggunaan analisis data untuk menangani fraud adalah karena saat ini sistem pengendalian internal memiliki kelemahan pengendalian. Jadi untuk menghindari hal ini, perusahaan harus memiliki kontrol atas setiap transaksi yang terjadi dan juga menguji transaksi menggunakan fraud analytics.
Selain itu, fraud analytics juga dapat membantu mengukur kinerja yang akan membantu perusahaan untuk melakukan standarisasi dan memiliki kontrol terhadap suatu hal yang tidak lazim.
Tak dipungkiri, saat ini aksesibilitas data bisnis dari sumber internal dan eksternal memang lebih mudah untuk diakses. Hal ini tentu saja menyebabkan perusahaan yang bergerak di bidang finansial perlu menggunakan teknik analisis data untuk mendeteksi adanya penipuan yang sedang atau akan terjadi alias fraud analytics.
Fraud analytics juga berperan sangat penting dalam deteksi dini dan pemantauan kecurangan atau penipuan. Teknik analisis data ini dapat membantu perusahaan untuk mendeteksi kemungkinan kasus penipuan dan menerapkan program pemantauan penipuan yang efektif untuk melindungi aset perusahaan.
Jenis-Jenis Fraud Analytics
Fraud analytics atau teknik analisis data untuk deteksi penipuan dibagi dalam dua kelas utama, yaitu kecerdasan buatan dan teknik statistik. Beberapa contoh teknik analisis data statistik adalah sebagai berikut:
- Teknik data preprocessing untuk mendeteksi, validasi, koreksi kesalahan, serta mengisi data yang tidak benar dan hilang.
- Perhitungan profil user/pengguna
- Pencocokan algoritma untuk mendeteksi keganjilan dalam perilaku user/pengguna atau transaksi jika dibandingkan dengan profil sebelumnya atau model yang dikenal.
Baca juga: Pahami 5 Proses Data Science dan Contoh Penerapannya
Teknik-Teknik Fraud Analytics
Analisis data juga terbukti sangat andal dalam mendeteksi penipuan di berbagai bidang, salah satunya adalah bidang asuransi atau lembaga keuangan lainnya untuk mendeteksi fraud. Setidaknya ada tiga teknik analisis data yang sering digunakan oleh perusahaan asuransi yang perlu diketahui:
1. Social Network Analysis
Metode Social Network Analysis (SNA) mengikuti pendekatan hybrid untuk mendeteksi fraud. Pendekatan hybrid mencakup aturan bisnis perusahaan, metode statistik, pattern analysis, serta network linkage analysis. Pada saat perusahaan sedang mencari fraud dalam linked analysis, maka seorang analyst perlu mencari cluster dan bagaimana cara satu cluster berhubungan dengan yang lain. Beberapa sumber data seperti notes, penilaian dan kebangkrutan juga dapat diintegrasikan ke dalam model ini.
2. Fraud Detection Predictive Analytics for Big Data
Predictive analytics menggunakan text analytics dan sentiment analysis untuk melihat big data untuk mendeteksi fraud. Analisis prediktif sudah digunakan oleh banyak perusahaan karena membantu mendeteksi penipuan secara proaktif. Pada awalnya, analisis prediktif digunakan untuk menganalisis informasi statistik yang disimpan di dalam database terstruktur. Kemudian seiring berkembangnya zaman, saat ini analisis prediktif diperluas ke ranah big data.
3. Social Customer Relationship Management
Social Customer Relationship Management (Social CRM) adalah proses program deteksi penipuan. Saat ini, sangat penting bagi perusahaan untuk menautkan media sosial ke CRM mereka, sehingga perusahaan dapat meningkatkan transparansi dengan konsumen. Transparansi ini nantinya juga dapat digunakan untuk meningkatkan kepercayaan konsumen terhadap perusahaan.
Baca juga: 3 Manfaat ID Check dan Cara Kerjanya, Efektif untuk Bisnis!
Potensi Fraud Akan Tetap Ada, Pilih Sistem Berbasis Teknologi yang Paling Andal!
Potensi fraud memang akan tetap ada di dalam sebuah bisnis atau perusahaan. Kasus fraud terjadi tentunya karena adanya celah atau potensi penipuan dalam suatu organisasi.
Namun Anda tidak perlu khawatir berlebihan, karena Verihubs hadir menawarkan program khusus yang akan membantu Anda untuk menghindari penipuan dengan memeriksa jejak kriminal user secara akurat.
Bersama Verihubs, Anda dapat meningkatkan sistem deteksi dan mencegah terjadinya penipuan pada sistem Anda, dengan mengandalkan ID Check Verihubs. Verihubs terintegrasi dengan database pemerintah Indonesia yang terpercaya. Dengan begitu, proses verifikasi user akan menjadi lebih aman dan akurat.
Jika Anda penasaran, apa saja keunggulan dan bagaimana cara kerja ID Check Verihubs, silakan langsung mengunjungi website Verihubs dan jadwalkan Demo, sekarang!
