 Limbolá ndenge oyo bakokaki kosalela système automatique mpo na koyeba bokosi.
Système automatique mpo na koyeba bokosi esɛngaka mingimingi kosalela mayele ya sika ya mayele mpe algorithmes ya koyekola na masini, oyo etalelaka ba données mpe emonisaka ba modèles to ba anomalies oyo ekoki kozala te oyo ekoki komonisa ete bato bazali kosala makambo ya bokosi. Ndenge moko ya kotonga système automatique ya détection ya fraude ezali na nzela ya kosalela analyse statistique avancée mpe ba techniques ya modélisation prédictive. Ndakisa, système ekokaki kozala formation na ba données historiques ya transaction, ko identifier ba modèles ya comportement normal pona ba clients to ba comptes différents. Na nsima ekokaki kosalela makambo yango mpo na koyeba makambo oyo esalemaka na momeseno te to mosala ya kɔnti oyo ekweaka na libándá ya ndenge oyo bato mingi basalaka mpe kotya yango elembo lokola oyo ekoki kozala na bokosi. Lolenge mosusu ya koyeba makambo ya bokosi na ndenge ya automatique ezali kosalela ba systèmes oyo esalemi na mibeko, epai ba critères to ba conditions spécifiques etiamaki mpo na ko déclencher alerte. Mibeko oyo ekoki kozala na moboko na makambo ndenge na ndenge lokola motuya ya mombongo, esika to mbala mingi, bizaleli ya mosaleli, mpe bilembo mosusu oyo etali yango. Ntango mombongo to mosala ya kɔnti ekokani na moko to mingi ya mibeko yango, système ebimisaka likebisi mpo na bolukiluki mosusu. En plus, ba algorithmes ya apprentissage automatique lokola ba réseaux neuronaux to ba nzete ya décision ekoki kosalelama pona ko identifier automatiquement ba modèles to ba relation na ba ensembles ya ba données ya minene, ko permettre système e identifier activité frauduleuse na bosikisiki na tango. Yango epesaka système nzela ya ko s’adapter na ba tactiques ya sika ya fraude mpe ko améliorer précision ya ba modèles na yango ya détection. Na mobimba, système automatique ya détection ya fraude ekoki kosalisa ba organisations e identifier mpe e prévenir fraude na ndenge ya malamu, na kopesa ba alertes en temps réel mpe kopesa ba insights actionables mpo na ko soutenir ba enquêtes mpe kopekisa ba pertes oyo ekoki kozala.