क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी ने उपभोक्ताओं को $ 4 के बारे में बताया। 8 बिलियन एक वर्ष और व्यापारी 190 अरब डॉलर प्रति वर्ष उचित क्रेडिट बिलिंग अधिनियम (एफसीबीए) अनधिकृत कार्ड लेनदेन के लिए $ 50 के लिए उपभोक्ता दायित्व को सीमित करता है क्रेडिट कार्ड कंपनियों को शेष को कवर करना पड़ता है, इसलिए इन एजेंसियों को धोखाधड़ी पर नज़र रखने और सीमित करने में काफी निवेश किया जाता है। इसके लिए, उन्होंने धोखाधड़ी का पता लगाने और प्रसंस्करण के लिए अत्यधिक योजनाबद्ध और जटिल प्रक्रियाओं को निभाया है। निम्नलिखित तीन मुख्य तरीके हैं, जिनमें यह किया जाता है।

कंपनियां आपके पैटर्न देखें

क्रेडिट कार्ड कंपनियां आपके ख़र्च के नियमों के माध्यम से आपके खर्च के पैटर्न का ट्रैक रखती हैं जो आपकी खरीदारी की वैधता निर्धारित करते हैं किसी भी समय आपके पैटर्न उच्च मूल्य या असामान्य अधिग्रहण या आपके घर के बाहर किए लेन-देन के साथ टूट जाता है, कंपनी इसे नोट करती है और आपको अलर्ट देती है। कंपनी बदलती आवृत्ति को भी नोट करती है, जैसे कि अगर आपने पहले से अधिक लेनदेन लॉग किया है और अगर आपके ई-कॉमर्स लेनदेन ने बदले गए आईपी पते का इस्तेमाल किया है। चोर छोटे लेनदेन करके क्रेडिट कार्ड का परीक्षण करते हैं, इसके बाद बड़े पैमाने पर क्रेडिट कार्ड कंपनियों ने आपको चेतावनी दी है कि वे इस तरह के पैटर्न को देखते हैं।

कंपनियां आपकी सहायता का उपयोग करती हैं

आपने क्रेडिट कार्ड की चोरी के एक या एक से अधिक उदाहरणों की सूचना दी हो सकती है क्रेडिट कार्ड कंपनियां आपके एक या अधिक कार्डों पर समान शुल्क का ध्यान रखकर और उन्हें सत्यापित करने के लिए कह रही हैं। चोर ने विभिन्न नामों के तहत धोखाधड़ी में लगे हुए हो सकते हैं, या अन्य हैकर एक ही, या समान, swindles perpetrating हो सकता है।

कंपनियां तकनीकी एल्गोरिदम को रोजगार

क्रेडिट कार्ड कंपनियां धोखाधड़ी के शिकार होने के लिए तकनीकी एल्गोरिदम की अत्यधिक परिष्कृत प्रणाली का उपयोग करती हैं। इसमें क्लस्टरिंग शामिल है, जहां बैंकों को एक साथ आम खरीद से लिंक किया जाता है और आउटअला अधिग्रहण जाल में शामिल होता है; औसत, जहां बैंक आपकी खरीदारी के साधनों की गणना करने के लिए आपके सामान्य खरीदारी व्यवहार को निर्धारित करते हैं; और वर्गीकरण, जहां बैंक श्रेणियों के अनुसार लेन-देन लेते हैं, जिसमें भूगोल, समय, धोखाधड़ी की संभावना और अन्य शामिल हैं।

मानक डेटा विश्लेषण बड़े-डेटा एनालिटिक्स में बढ़ गया है, जहां इंजीनियरों ने क्लाउड कंप्यूटिंग और मशीन सीखने जैसे असामान्यताओं का पता लगाने के लिए तकनीक का उपयोग किया है। क्रेडिट कार्ड कंपनियां डेटा के ढेर के माध्यम से जाने के लिए झूठी सकारात्मकताओं को बाहर निकालने और पैटर्नों का पता लगाने देती हैं। कंप्यूटिंग सिस्टम सभी डेटा को संसाधित करने के लिए पेटबाइट का उपयोग करता है। किसी भी समय, पेपैल की प्रक्रिया 1. प्रत्येक 16 9 मिलियन ग्राहक खातों के लिए 1 पेटबाइट डेटा। प्रसंस्करण की यह राशि कंपनी की कंप्यूटिंग संरचना को नुकसान पहुंचा सकती है, इसलिए कंप्यूटर सहायता के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग में बदल जाता है। क्लाउड कंप्यूटिंग डेटा के अनन्तता को लेने के लिए फैला हुआ है। इस तरह, क्रेडिट कार्ड कंपनियां अधिक संदिग्ध संकेतों का पता लगाने का प्रबंधन करती हैं।

क्रेडिट कार्ड कंपनियां मशीन सीखने का भी उपयोग करती हैं, जिसमें भविष्यवाणियों को बाहर निकालने के लिए ठेठ लेनदेन खिलाकर कंप्यूटर मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है।मशीन अधिगम लेन-देन का विश्लेषण करती है और इसकी विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए एक संभावित अंकों का उत्पादन करती है। इस प्रक्रिया में व्यापारियों को समय-समय पर धोखाधड़ी का पता लगाने में सहायता मिलती है, इसलिए यदि आपका क्रेडिट कार्ड कैशियर द्वारा अस्वीकार कर दिया गया था, तो संभवतः मॉडल ने एक उच्च धोखाधड़ी संभावना स्कोर का निर्माण किया, जो लेन-देन को अस्वीकार करने के लिए पॉइंट-ऑफ-सेल सिस्टम को सतर्क करता था।

कुंजी टेकवेज़

पीसीआई सुरक्षा मानक परिषद अपने खाते डेटा संरक्षण के लिए सुरक्षा मानकों को बेहतर बनाने के लिए समर्पित करती है व्यापारी जो क्रेडिट कार्ड प्रोसेस करते हैं, उन्हें एक वर्ष में एक बार अपनी सुरक्षा ऑडिट करने की आवश्यकता होती है, और चिप-एंड-पिन प्रौद्योगिकियां धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए कई नई आईटी प्रणालियों में से एक हैं हालांकि, 2014 में वैश्विक स्तर पर होने वाली 1, 540 उल्लंघनों के साथ क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी बढ़ती रहती है, गेमैटो की 2014 ब्रीच लेवल इंडेक्स के मुताबिक

क्रेडिट कार्ड कंपनियां धोखाधड़ी के शिकार करने के लिए विभिन्न योजनाओं का प्रयास करती हैं इसमें असामान्य पैटर्न का पता लगाने के लिए पारंपरिक और उभरते हुए बड़े डेटा विश्लेषण शामिल हैं। आंकड़े बताते हैं कि उनके प्रयासों में कम से कम अमेरिका में कम वार्षिक औसत धोखाधड़ी की दर का उत्पादन होता है। उदाहरण के लिए, धोखाधड़ीकर्ता क्रेडिट कार्ड का उपयोग कर 13 अरब डॉलर से 18 अरब डॉलर चुरा लिए हैं। 2013 में 1 लाख यू.एस. उपभोक्ताओं ने इस संख्या में कमी आई थी। यह संख्या 2014 में घटकर 16 अरब डॉलर हो गई। 12. 7 मिलियन यू.एस.