Inhoudsopgave:
- Definitie - Wat betekent Enterprise Fraud Management (EFM)?
- Techopedia verklaart Enterprise Fraud Management (EFM)
Definitie - Wat betekent Enterprise Fraud Management (EFM)?
Enterprise fraud management (EFM) is de real-time screening van transactieactiviteit bij gebruikers, accounts, processen en kanalen, om interne en externe fraude in een organisatie te identificeren en te voorkomen. Hulpmiddelen voor bedrijfsfraudebeheer worden gebruikt om het gedrag tussen gerelateerde gebruikers, gerelateerde accounts, kanalen en andere entiteiten te analyseren, om ongebruikelijk gedrag te identificeren dat een teken kan zijn van criminele activiteiten, corruptie of fraude.
Techopedia verklaart Enterprise Fraud Management (EFM)
Een effectieve EFM-oplossing moet alle functies omvatten, waaronder het vastleggen van uitgebreide gegevens, gegevensanalyse en onderzoeken. Cross-channel fraude waarbij telefoon-, internet- en andere kanalen worden misbruikt, vormt een grote bedreiging voor banken, verzekeringen, gezondheidszorg en andere sectoren. Een gelaagde aanpak wordt vaak gebruikt om de groeiende complexe en geavanceerde interne en externe fraude aan te pakken, waarvan de snelheid en impact toenemen. Dit bestaat uit verschillende beschermingslagen met realtime detectiemogelijkheden, besturingselementen en meerdere analytische benaderingen om gebruikers- en accountactiviteiten op alle niveaus te beoordelen.
De vijf meest gebruikte lagen zijn:
- Laag 1 (eindpunt-centrisch): deze laag wordt gebruikt voor het beveiligen van het toegangspunt en omvat apparaat-ID, geolocatie en authenticatie, en gebruikt ten minste een twee-factor authenticatie of de veiligere drie-factor authenticatie.
- Laag 2 (navigatie-centrisch): deze laag omvat gedragsanalyse, waarbij de sessie wordt gemonitord, geanalyseerd en vergeleken met verwachte navigatiepatronen.
- Laag 3 (kanaalgericht): deze laag bewaakt alle activiteiten van een gebruiker of account in een specifiek kanaal. Het vergelijkt het gedrag met geconfigureerde modellen en regels per individueel kanaal en kan ook de account- of gebruikersprofielen bijwerken, inclusief die van de peergroepen.
- Laag 4 (cross-channel-centrisch): deze laag bewaakt het gedrag van entiteiten over meerdere kanalen en producten. Met behulp van een kanaaloverschrijdende aanpak zoekt het naar verdacht account- of gebruikersgedrag, kijkt het over producten en kanalen en correleert het activiteiten en waarschuwingen voor elke entiteit, account of gebruiker.
- Laag 5 (analyse van entiteitskoppelingen): deze laag analyseert de relaties en activiteiten tussen gerelateerde entiteiten en hun attributen. Dit kunnen externe of interne gebruikers zijn, machines of accounts die demografische gegevens of transacties delen.
Naast de inzet van de geavanceerde technologieën, vereist een effectieve EFM deskundig personeel om de systemen te beheren en af te handelen en om regels en waarschuwingen en modellen te configureren om op te vertrouwen. Organisaties moeten processen en beleid hebben opgesteld die een evenwicht vinden tussen bruikbaarheid, gemak en veiligheid.
