Мошенничество в розничной торговле является обычным явлением, и именно количество мошенничества, а не размер транзакций приводит к дорогостоящим убыткам. Женщина, работающая на заправочной станции, недавно была осуждена за неоднократные кражи денег из кассы и попытки скрыть свои преступления путем регистрации ложных деклараций.
Точно так же 30-летний мужчина был пойман при попытке вернуть лыжные ботинки, которые он схватил с полки магазина несколькими минутами ранее. Эти истории — всего лишь два примера из новостей о мошенничестве в розничных магазинах.
Использование реальных транзакционных данных ставит под угрозу конфиденциальностьИсторически с этим мошенничеством боролись с помощью различных политик, таких как политика возврата, но в последнее время были разработаны другие решения, позволяющие отслеживать транзакции и т. Д., А подозрительное поведение помечается для дальнейшего расследования.
Однако мошенничество обычно обнаруживается после тщательной инвентаризации, которая не часто проводится в магазинах. Также в настоящее время отсутствуют публичные исследования в этой области.
Основная причина этого — конфиденциальный характер данных. Публикация реальных данных о финансовых транзакциях может серьезно подорвать конфиденциальность как клиентов, так и компаний. Методы анонимизации часто не считаются достаточно эффективными, а риск утечки трудно рассчитать.Создание симулятора
Исследователи Эдгар Алонсо Лопес-Рохас, Дэн Гортон и Стефан Аксельссон из Технологического института Блекинге решили создать реалистичные данные исследования мошенничества, разработав симулятор, основанный на реальных данных, который позволил бы обмениваться данными с исследовательским сообществом, не раскрывая потенциально конфиденциальную информацию. Модель, которую они придумали, основана на исторических данных о транзакциях, предоставленных одним из крупнейших скандинавских обувных магазинов, и содержит несколько сотен миллионов записей.
Симулятор построен на концепции многоагентного моделирования (MABS), который имитирует нормальную работу обувного магазина и включает моделирование различных сценариев мошенничества. Симулятор называется RetSim (сокращение от Retail Simulator) и позволяет нам генерировать синтетические транзакционные данные, которые можно публиковать и изучать без утечки конфиденциальной бизнес-информации, и при этом сохранять важные характеристики данных. Идея состоит в том, что мы могли бы разработать методы, которые помогут раньше идентифицировать важную и, возможно, систематическую потерю.
Еще одно преимущество симулятора заключается в том, что он позволяет исследователям измерять стоимость мошенничества, поскольку мы отслеживаем мошенническое поведение. Также существуют приложения для менеджеров, которые включают оценку затрат для различных ожидаемых сценариев мошенничества.
Это помогает менеджерам более внимательно оценивать возможные потери прибыли и принимать обоснованные решения об инвестициях в обнаружение мошенничества.Общая модель может быть применима в других областях.
RetSim предназначен для разработки и тестирования сценариев мошенничества в обувном магазине, при этом конфиденциальная и личная информация о клиентах хранится в секрете от конкурентов и других лиц. Однако, поскольку модель ориентирована на продавца, отношения с клиентами, она должна быть применима и в других условиях розничной торговли. Модель была создана, чтобы быть достаточно общей, чтобы быть применимой в других областях, таких как онлайн-финансовые услуги или любое количество систем, в которых преобладает обработка множества мелких транзакций.Синтетические данные облегчают дальнейшие исследования мошенничества в розничной торговле.
Целью симулятора является создание наборов данных о транзакциях, которые можно использовать для исследования обнаружения мошенничества. Наборы синтетических данных, сгенерированные RetSim, могут помочь академическим кругам, компаниям и правительственным учреждениям в тестировании своих методов и производительности их методов в аналогичных условиях на одном и том же наборе данных.На будущее уже запланировано несколько улучшений и дополнений к текущей модели.
Намерение состоит в том, чтобы сделать RetSim доступным для исследовательского сообщества вместе со стандартными наборами данных, чтобы облегчить исследования в этой области и помочь в борьбе с мошенничеством.