信頼とセキュリティの分野におけるデータサイエンスの典型的な 7 つの使用例

信頼とセキュリティとは何でしょうか? 現在の世界ではどのような役割を果たしているのでしょうか? 多くの Web サイトやプラットフォームで、信頼とセキュリティという言葉を目にすることがよくあります。ユーザーの権利が確実に保護されるように、訪問者とプラットフォーム間のやり取りを規制する必要があります。

電子商取引サイトからソーシャル ネットワークまで、詐欺行為を防止し、訪問者に高いレベルのセキュリティを提供する必要があります。これらのプラットフォームは、訪問者の信頼を得るためにあらゆる手段を講じる必要があります。コミュニケーション、購入、学習などに熱心な幅広い層の人々は、安全で信頼できるプラットフォームを訪れることを好む傾向があります。 「信頼」と「セキュリティ」という言葉が一緒に使われることが多いのは驚くことではありません。この 2 つの用語の性質は密接に関連しているからです。信頼は多次元の概念です。ブランドや情報源などに対する信頼は、潜在的なユーザーの自信と安心感を高めます。

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不正行為検出

消費者の期待は急速に高まっています。すべての顧客は、定期的に優れた体験を受けたいと考えています。したがって、デジタルの信頼とセキュリティを確立することは、多くのサービスおよび製品プロバイダーにとって重要な戦略となっています。不正行為の防止はかつてないほど困難になっているため、企業の経営者は効果的な不正行為管理システムの構築に努めなければなりません。

詐欺やサイバー犯罪では、検出が困難な高度な技術や手法が使用されることがよくあります。ますます複雑なメカニズムが徐々に出現し、多くの犯罪者がオンラインでの違法行為を強化するために使用しています。信頼関係が崩れると、企業が長年かけて築き上げてきた顧客の信頼が失われてしまう可能性があります。

従来の不正検出業務では、不正検出ソフトウェアを使用して履歴データを集約し、カタログ化する不正スクリーニング チームが関与します。データサイエンス、アルゴリズム、AI ソリューションのおかげで、詐欺による損失を最小限に抑えることができます。

デジタル インテリジェンス テクノロジーの適用によりリスクを大幅に軽減できるため、先進的な組織はこれらのイノベーションを適用して、詐欺行為を防止し、チャージバックを削減し、コミュニティ監査とコミュニティ監視を実行しています。

業界知識

業界知識を継続的に構築することで、競争上の優位性が生まれ、ビジネスの成長を促進します。現在のトレンド、最新の業界ニュース、ビジネス向けの革新的なアプリケーションを常に把握しておくことは、専門的な成長と高い顧客信頼の獲得に役立ちます。

個人データに対する需要の増加に伴い、信頼性とセキュリティを向上できる戦略の開発が必要になっています。考えてみてください。電子商取引プラットフォームは、ユーザーに知らない人に支払いをさせ、クレジットカード番号まで含めた個人情報を共有させようとしています。このような状況において、信頼と安全チームは多くの企業や組織にとって不可欠な要素となっています。これらのチームは、顧客データの保護と詐欺防止を考慮する必要があることがよくあります。

信頼と安全チームの主要メンバーとして、データ サイエンティストは主に ID、セキュリティ、デジタル インタラクションの問題に重点を置いています。データ サイエンティストは、データ インフラストラクチャの開発と拡張、詳細な分析の実行、統計アルゴリズムとモデルの最適化によって、戦略的な意思決定を促進します。

信頼と安全チームは、信頼と安全ポリシーの保護と実施、顧客紛争の解決、金融取引の促進などに取り組んでいます。彼らの職務の範囲は、多くの場合、会社または組織の種類と、代表する事業分野によって異なります。

価格最適化

企業はもはや、短期間で高い売上高を達成できるとは期待できません。顧客の購買習慣や意思決定は日々複雑化しています。小売業者が提供する商品やサービスの種類は増加しており、これらの商品やサービスの品質、およびさまざまな価格提示は、意思決定プロセスに大きな影響を与えます。

価格は重要な決定要因であり、主に、支払い意思、増分利益、目的と制約の 3 つの問題が関係します。スマートな価格最適化には、ビッグデータ分析ソリューションを使用して、企業が価格変更に対する顧客の反応を予測し、売上と利益を最大化することが含まれます。

価格最適化では、セキュリティが非常に重要であり、計算の信頼性は最も重要な問題の 1 つです。ここでは、価格スパイラルを防ぐための対策も提案されており、価格最適化の範囲内でさまざまなインテリジェントな予測と早期警告メカニズムを適用して、悪影響を予測します。

効果的な価格最適化管理システムにより、企業は競争で優位に立つことができます。

AIへの信頼

信頼は相互作用の基盤であり、AI への信頼は顧客体験の質を大幅に向上させることができます。 AI エンジンとアルゴリズムは、さまざまなタスクを実行するようにトレーニングでき、信頼性と安全性のプロセスの改善に役立ちます。

信頼とセキュリティの改善プロセスに AI を導入することで、企業や組織に新たな機会が生まれます。 AI を搭載したソフトウェアを使用すると、ユーザーが詐欺行為を犯す前に疑わしいアクティビティを検出して禁止することができます。別の方法としては、ソースが信頼できないと判断された場合に、同じソースからの IP を禁止することです。

AI モデルは、内部データと外部データを通じてさまざまな要因を検出できます。したがって、企業はこれを活用して、支払い詐欺、アカウントの乗っ取り、アカウントの不正使用を防ぐことができます。さらに、AIの導入により偏見が軽減されます。 AI ソリューションは、人間にとっては些細なことのように思えても、深刻な問題につながる可能性のある隠れた偏見を検出できることが証明されています。データ サイエンティストは、ある程度の有用なバイアスを保持しながら、アルゴリズムやモデルにバイアスが入り込むのを防ぐよう努めます。

ロボット

チャットボットは近年大幅に改善され、会話中にチャットボットと人間を区別することが難しい段階に達しています。チャットボットはどこにでも存在し、その結果、毎分膨大な量の個人データがチャットボットによって送受信されています。

チャットボットの運用には、個人を特定できる情報の収集が非常に重要です。そのため、攻撃や詐欺の標的になる可能性もあります。この場合、プライバシーの境界を正確に定義し、制限する必要があります。委託者が受託者に大きく依存している状況では、信頼は不可欠です。チャットボットの信頼性は、信頼スコア（正常に検証されたトランザクションを含むトランザクションレジストリであるメカニズム）に基づいて判断できます。

さらに、チャットボットは「乱用」の問題にも対処する必要があります。チャットボットは、顧客からの虐待を認識するだけでなく、他のユーザーに対する虐待も避ける必要があります。

サイバーセキュリティ

現代社会では、デバイスやデータ接続の増加によってリスクも高まっています。これらのリスクを最小限に抑えるために、組織は信頼と安全のチームに投資します。信頼セキュリティ チームは、不正行為を排除するために顧客に高いレベルのセキュリティを提供するよう努める必要があります。

サイバーセキュリティはより高度な問題です。サイバーセキュリティはより広い範囲をカバーしており、その主な使命はすべての貴重なデータにセキュリティを提供することです。したがって、信頼と安全性とサイバーセキュリティは相互に依存しています。ネットワーク セキュリティでは、データの整合性、機密性、可用性を確保するために、多数のテクノロジと対策が導入されています。これらすべてのテクノロジーと大規模なデータ管理およびストレージ システムに対する全体的な信頼性の問題は、今ほど話題になったことはありません。個人情報や金融データのセキュリティに関しては、リスクは日々増大しています。企業や組織は、適切なセキュリティを提供し、顧客の信頼を得るための新しい方法を見つける必要があります。

リアルタイム分析機能を備えた高度な AI 搭載セキュリティ ツールは、予測アルゴリズムを通じてアクティビティを強化し、システムをサイバー攻撃から保護します。

予測分析

高度な予測分析テクノロジーと対応するシステムは、企業や組織が信頼性とセキュリティ レベルを大幅に向上させるのに役立ちます。高度な予測分析手法はセキュリティのさまざまな側面に適用されており、広範な実践でその有効性が実証されています。適切なデータ分析戦略は多くの問題を解決できます。たとえば、予測分析はイベント予測やデータに基づく意思決定に使用できます。

さらに、分析は企業が詐欺やセキュリティリスクの原因を特定するのに役立ちます。ビッグデータ分析により、企業がこれまで監視できなかった特定のプロセスを監視および分析する機会が提供されます。ビッグデータ セキュリティ ツールには、セキュリティ情報およびイベント管理テクノロジ、パフォーマンスおよび可用性監視テクノロジが含まれます。その結果、ビッグデータ分析ツールはネットワーク上のデバイスを迅速に検出し、インシデント対応ワークフローをサポートできるようになります。

結論は

私たちは現在、さまざまなウェブサイト、プラットフォーム、メディア、ネットワークの頻繁な使用により、一部の個人データが一般に公開される時代を生きています。登録、さまざまなシステムへの入力、オンライン決済などのプロセスを通じて取得されるデータは、顧客と企業の両方にとって大きな価値があります。とりわけ、この情報は詐欺師や会社の競合他社にとって興味深いものとなる可能性があります。

顧客の信頼を獲得し、セキュリティを確保することは、現代において困難な課題です。データ サイエンスは、スマートなアルゴリズム、モデル、革新的な方法により、この戦争において信頼できる武器となっています。

オンラインでのやりとりの量が増え続け、信頼性と安全性のデータに基づいて構築されたツールやテクノロジーへの投資が増加するにつれて、信頼性と安全性の対策はこれまで以上に重要になっています。