Di dunia keuangan digital saat ini, penipuan berkembang lebih cepat daripada metode deteksi tradisional yang dapat mengimbanginya. Mulai dari penipuan kartu kredit hingga penipuan asuransi kesehatan dan pelanggaran pencucian uang, organisasi menghadapi dilema yang semakin besar: bagaimana menangkap penipu tanpa tenggelam dalam alarm palsu. Jawabannya semakin terletak pada analitik prediktif, pendekatan berbasis data yang membantu organisasi mengantisipasi perilaku mencurigakan sebelum menyebabkan kerugian besar. Tidak seperti sistem berbasis aturan yang hanya menandai transaksi yang memenuhi kriteria tetap, model prediktif belajar dari pola dalam data masa lalu untuk mengenali ancaman halus yang muncul. Ini sangat berharga dalam mendeteksi skema kompleks seperti pencucian uang, di mana perilaku penipuan sering meniru aktivitas normal sampai terlambat (Mills, 2017).

Kerugian akibat penipuan kartu kredit di Kanada terus meningkat meskipun terdapat teknologi pencegahan yang tersedia, mendorong institusi keuangan untuk mengadopsi Teknologi Analitik Prediktif sebagai bagian dari program pencegahan penipuan mereka. Para peneliti telah membuat kartu skor yang membandingkan lima solusi vendor PAT, mengidentifikasi tantangan kunci seperti kualitas data, kompleksitas integrasi, dan tingkat alarm palsu (Hafiz et al., 2016). Dalam pemantauan anti-pencucian uang dan pendanaan teroris, titik nyeri utama adalah tenggelam dalam peringatan. Analitik prediktif membantu mengoptimalkan deteksi dengan mengurangi alarm palsu dan memfokuskan investigator manusia pada kasus berisiko tinggi, yang sangat penting mengingat tingginya biaya yang dihadapi organisasi ketika mencoba mencegah kejahatan keuangan sambil melindungi pelanggan asli (Mills, 2017).

Penipuan asuransi kesehatan menyebabkan kerugian besar bagi perusahaan asuransi kesehatan, dan analitik prediktif juga terbukti penting dalam bidang ini. Sistem analitik prediktif yang menggunakan regresi logistik dan analisis keputusan multi-kriteria dikembangkan untuk menganalisis data dari rumah sakit, apotek, dokter, dan pasien. Sistem ini mendeteksi klaim mencurigakan lebih akurat daripada metode tradisional, menunjukkan bagaimana model prediktif dapat menangani dataset multi-sumber yang kompleks yang melibatkan jutaan pasien dan countless transaksi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan ini berkinerja lebih baik daripada sistem yang ada untuk mendeteksi klaim medis penipuan yang menghasilkan kerugian moneter substansial dalam sistem kesehatan (Sumalatha & Prabha, 2019).

Referensi:

• Hafiz, K. T., Aghili, S., & Zavarsky, P. (2016). The use of predictive analytics technology to detect credit card fraud in Canada. In 2016 11th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI) (Vol. 11, pp. 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/cisti.2016.7521522
• Mills, C. (2017). Predictive analytics in fraud and AML. Journal of Financial Compliance, 1(10), 17–26. https://www.ingentaconnect.com/content/hsp/jfc/2017/00000001/00000001/art00003
• Singla, A., & Jangir, H. (2020). A comparative approach to predictive analytics with machine learning for fraud detection of realtime financial data. In 2020 International Conference on Emerging Trends in Communication, Control and Computing (ICONC3) (pp. 1–4). IEEE. https://doi.org/10.1109/iconc345789.2020.9117435
• Sumalatha, M. R., & Prabha, M. (2019). Mediclaim fraud detection and management using predictive analytics. In 2019 International Conference on Computational Intelligence and Knowledge Economy (ICCIKE) (pp. 517–522). IEEE. https://doi.org/10.1109/iccike47802.2019.9004241