Fraud гэж юу вэ?
Fraud (Луйвар) гэдэг нь хувь хүн эсвэл бүлэг хүмүүс санхүүгийн ашиг олох, системийг хуурах, эсвэл хууль бус давуу байдал бий болгохын тулд зориудаар хийсэн үйлдэл юм.
Түгээмэл fraud-ын жишээ
- Хуурамч картын гүйлгээ
- Мөнгө угаалт (Money Laundering)
- Хуурамч хэрэглэгч (Synthetic Identity)
- Олон данс ашиглах bonus abuse
- E-commerce fake order, return fraud
Нийтлэг асуудал
Санхүү, финтек, e-commerce, telecom болон төрийн байгууллагууд дараах эрсдэлтэй байнга тулгардаг.
- Fraud нь байгууллагуудад санхүүгийн алдагдал хүлээх өндөр эрсдэл дагуулж байдаг.
- Луйвар нь ганц хэрэглэгч бус, сүлжээ хэлбэрээр зохион байгуулалттай явагддаг
- Rule-based fraud detection нь нарийн бүтэцтэй fraud ring-ийг илрүүлж чаддаггүй
- Fraud investigation удаан, гар ажиллагаа их
Шийдлийн тойм
DataTech SNA & Fraud Detection шийдэл нь Graph Intelligence-д суурилан луйврын сүлжээ, бүлэглэл (fraud ring), луйврын хэлхээг илрүүлэх зорилготой шийдэл юм.
Энэхүү шийдэл нь:
- Хэрэглэгч, данс, төхөөрөмж, IP хоорондын харилцааг граф хэлбэрээр загварчилна
- Community detection, graph ML ашиглан өндөр эрсдэлтэй entity-г олоход тусална.
Graph Analytics гэж юу вэ?
Graph Analytics гэдэг нь өгөгдлийг сүлжээ (graph) хэлбэрээр загварчилж, хүмүүс, данс, төхөөрөмж, гүйлгээ хоорондын холбоог шинжилдэг аналитик арга юм.
Graph = Nodes + Edges
- Node (зангилаа):
- Account, User, Device, Merchant
- Edge (холбоос):
- Transaction, IP address, shared device, мөнгө шилжүүлэлт
Graph Analytics яагаад Fraud-д ашиглагддаг вэ?
❌ Уламжлалт арга
- Нэг гүйлгээг тусад нь шалгана
- Rule-based (if–else)
- Зохион байгуулалттай fraud-ыг олж харахгүй
✅ Graph Analytics
- Fraud-ыг бүлэг, сүлжээ түвшинд харна
- Далд холбоо, pattern илрүүлнэ
- Fraud ring, mule account, hub account олоход тохиромжтой.
Graph Analytics-ийн гол аргууд
Community Detection
“Аль аккаунтууд нэг бүлэгт хамаарах вэ?”
- Fraud ring илрүүлэх
- Louvain зэрэг алгоритм ашиглана
Centrality Analysis
“Аль аккаунт хамгийн нөлөөтэй вэ?”
- Hub account
- Orchestrator (зохион байгуулагч)
Motif & Pattern Detection
“Энэ гүйлгээний бүтэц сэжигтэй юу?”
- Давтагддаг fraud pattern
- Smurfing, layering
Хэрэгжүүлэлтийн үндсэн алхмууд
- Transaction & Entity Data Ingestion Санхүү, хэрэглэгч, төхөөрөмжийн өгөгдөл цуглуулах
- Graph Modeling & Storage Node, edge schema тодорхойлох, graph database үүсгэх
- Graph Analytics & GNN Training Fraud pattern илрүүлэх, эрсдэлийн оноо тооцоолох
- Real-time Scoring & Alerts API-аар бодит цагийн fraud detection
Үр дүн
- Зохион байгуулалттай луйврыг эрт илрүүлэх
- Санхүүгийн алдагдлыг бууруулах
- Compliance & audit процесс хялбарших
- Fraud detection илүү ухаалаг, тайлбарлагдахуйц болно