Tinjauan Manual

Apa itu Ulasan Manual?

Tinjauan manual adalah bagian penting dari sistem manajemen penipuan di mana intervensi manusia digunakan untuk meninjau transaksi atau aktivitas yang ditandakan alat otomatis sebagai mencurigakan tetapi tidak dapat secara definitif diklasifikasikan sebagai penipuan atau sah. Analis manusia membawa keahlian, intuisi, dan pemahaman kontekstual untuk mengevaluasi skenario kompleks yang mungkin salah tafsirkan oleh algoritma, seperti pola penipuan halus atau kasus tepi.

‍

Proses ini melengkapi sistem otomatis dengan mengurangi kesalahan positif (transaksi sah yang ditandai sebagai penipuan) dan meminimalkan risiko penipuan yang tidak terdeteksi, meningkatkan akurasi dan keandalan upaya deteksi penipuan secara keseluruhan.

‍

Bagaimana Cara Kerja Ulasan Manual?

Peristiwa yang Memicu

• Sistem deteksi penipuan otomatis menganalisis transaksi dan menandai aktivitas yang berpotensi mencurigakan berdasarkan aturan yang telah ditentukan sebelumnya, model pembelajaran mesin, atau anomali dalam perilaku pengguna.

• Transaksi dengan skor risiko tinggi atau hasil yang tidak pasti dialihkan ke antrian peninjauan manual.

‍

Analisis Manusia

• Analis penipuan meninjau aktivitas yang ditandai dengan memeriksa detail transaksi, data perilaku, riwayat akun, dan informasi kontekstual lainnya.

• Mereka mencari pola seperti alamat pengiriman yang tidak cocok, volume transaksi yang tidak biasa, atau perilaku pembelian berulang dari akun yang berbeda di perangkat yang sama.

‍

Pengambilan Keputusan

• Analis mengklasifikasikan transaksi sebagai sah atau penipuan.

• Untuk transaksi penipuan, tindakan yang tepat diambil, seperti memblokir transaksi, memasukkan akun ke daftar hitam, atau melaporkan kepada pihak berwenang.

‍

Lingkaran Umpan Balik

• Wawasan dari tinjauan manual diumpankan kembali ke sistem otomatis untuk menyempurnakan algoritma deteksi penipuan, meningkatkan akurasi di masa depan.

‍

Kasus Penggunaan

Skenario yang sah

• Pesanan E-Commerce: Meninjau transaksi besar atau bernilai tinggi ditandai sebagai mencurigakan untuk memastikan transaksi tersebut asli sebelum dipenuhi.

• Verifikasi Akun: Menilai upaya pembuatan akun baru yang menunjukkan pola abnormal atau menggunakan lokasi berisiko tinggi.

• ‍Permintaan Pengembalian Uang atau Chargeback: Memvalidasi klaim pengembalian dana untuk mengidentifikasi penyalahgunaan atau pengiriman palsu.

‍

Skenario Penipuan

• Penipuan Identitas Sintetis: Mengidentifikasi kasus di mana penipu membuat akun palsu dengan campuran informasi nyata dan palsu.

• Penyalahgunaan Promo: Menganalisis beberapa transaksi mencurigakan yang mengeksploitasi kampanye promosi.

• Metode Pembayaran yang Dicuri: Mendeteksi pembelian yang dilakukan menggunakan kartu kredit curian atau akun yang disusupi.

‍

Dampak pada Bisnis

Dampak Positif

• Mengurangi Positif Palsu: Ulasan manual membantu menyetujui transaksi yang sah yang salah ditandai oleh sistem otomatis, meningkatkan pengalaman pelanggan.

• Akurasi Deteksi Penipuan yang Lebih Tinggi: Kasus penipuan kompleks yang mungkin terlewatkan oleh alat otomatis terdeteksi melalui keahlian manusia.

• Pelatihan Algoritma yang Ditingkatkan: Wawasan dari tinjauan manual berkontribusi untuk meningkatkan model deteksi otomatis dari waktu ke waktu.

‍

Dampak Negatif

• Peningkatan biaya operasional: Tinjauan manual membutuhkan analis penipuan terlatih, membuat proses ini padat sumber daya dan mahal.

• Penundaan Pemrosesan: Transaksi yang memerlukan tinjauan manual mungkin membutuhkan waktu lebih lama untuk diproses, berpotensi berdampak pada kepuasan pelanggan.

• Tantangan Skalabilitas: Bisnis dengan volume transaksi tinggi mungkin kesulitan mengelola antrian ulasan manual yang berkembang secara efisien.

• Kesalahan Analis: Penilaian manusia terkadang dapat menyebabkan kesalahan, seperti mengabaikan pola penipuan yang canggih atau salah menolak transaksi yang sah.