Telco Fraud Detection

Le défi

Les fraudes ont toujours été présentes dans l'industrie des télécommunications. Les fraudeurs ont inventé de nombreuses façons d'utiliser les services gratuitement ou pour le compte de quelqu'un d'autre. Leurs techniques sont variées : de l'utilisation abusive des services, du vol d'identifiants, d'informations d'identification ou de matériel, à la violation de la sécurité physique du réseau central ou à la copie de périphériques. Chaque scénario présente différents modèles d'anomalies qui doivent être détectés et mis à jour à mesure que les fraudeurs modifient leurs méthodes.

Notre solution

 
C'est là que les techniques d'IA / ML viennent à la rescousse, détectant les activités et modèles frauduleux rapidement et de manière autonome.
Telco Fraud Management cible les comportements suspects et détecte les anomalies pour empêcher un éventail de techniques de fraude afin de vous protéger, vous et vos clients.

Fonctionnalités

Détection des anomalies d'utilisation des services

L'un des cas les plus courants d'activité d'utilisation excessive est ce qu'on appelle la fraude SimBox. Il consiste à créer des passerelles qui, d'une part, acceptent le trafic VOIP, et d'autre part - utilisent plusieurs cartes SIM pour terminer l'appel localement, mais en dehors d'un réseau CSP.

SimBox est généralement une «boîte magique» qui peut être assez sournoise pour éviter d’être détectée par CSP car elle provoque un trafic excessif sur les cartes SIM de CSP. De nombreuses techniques peuvent être appliquées pour prévenir la fraude, à commencer par les plus simples, comme limiter le nombre de numéros d'appel uniques en un mois ou limiter le temps de connexion maximal. Mais les fraudeurs adaptent rapidement les algorithmes de SimBox, les opérateurs de télécommunications doivent donc suivre le rythme de ces changements et utiliser les techniques d'IA / ML en conséquence.

L'AI / ML est utilisé pour analyser les modèles d'utilisation des services pour créer différents profils d'utilisation afin de détecter les anomalies et déclencher des actions configurables. Il utilise des données historiques mais entraîne en même temps ses modèles en continu afin de s'adapter aux conditions changeantes et de modifier les seuils d'alarme.

Détection de fraude basée sur l'analyse des mouvements (Asset Tracking)


En analysant les abonnements mobiles, il est possible de détecter de nombreuses fraudes, notamment l’utilisation de cartes SIM dupliquées et les cas d’itinérance abusifs. Ceci est extrêmement utile dans l'IoT où de gros actifs doivent être supervisés. Le moteur AI / ML vérifie en permanence si le lieu et la nature de l'utilisation du service ne sont pas suspects.

Le moteur est soutenu par une présentation graphique des trajectoires de mouvement de l'appareil directement sur une carte. Les fraudes potentielles deviennent encore plus visibles ("Pourquoi mes appareils fonctionnent-ils en Australie?")

Analyse des factures


En analysant le contenu et les montants de la facture, combinés aux modèles d'utilisation des services et aux données historiques, il est possible de détecter les fraudes potentielles avant que la facture ne soit envoyée au client. Toutes les factures suspectes seront détectées, ce qui incitera les équipes de facturation à effectuer des contrôles et à déterminer s'il y a une fraude. Tout cela avant que le client ne reçoive une mauvaise facture.

Utilisation prépayée peu commune

L'accumulation de crédit sur un compte prépayé, la recharge à l'aide de codes volés ou de codes secrets «devinés», le rachat de fonds, de nombreux virements ou des mises à jour manuelles de solde ne sont que quelques exemples de fraudes possibles avec les abonnements prépayés. Il existe d'innombrables types de telles fraudes, et la surveillance des transactions n'en aborde que quelques-unes. Pour obtenir un avantage significatif par rapport aux fraudeurs, il faut comparer les données de nombreuses sources et utiliser l'IA / ML pour détecter et analyser les comportements suspects des clients.

Avantages

Prévention proactive de la fraude
Le module de détection de fraude à la facturation de Comarch garantit que tout comportement très différent du modèle formé sera détecté et arrêté avant que tout dommage ne soit causé. S'il existe des moyens de commettre des fraudes qui n'ont pas été détectés dans le passé, notre module vous aidera à les identifier et à les prévenir à l'avenir. Gardez une longueur d'avance sur les fraudeurs grâce à cette mesure de sécurité proactive basée sur les données.
Réduction de la charge de travail de l'examen manuel
Notre moteur de prévention de la fraude basé sur l'IA aide à réduire le taux de cas de faux positifs qui nécessitent des examens manuels effectués par des équipes d'analystes de gestion des revenus, de facturation ou de fraude.

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