Wstęp: Dlaczego postanowiłem stworzyć własny system wykrywania oszustw?
Praca w branży finansowej, szczególnie w obszarze transakcji online, od zawsze wiązała się z koniecznością ochrony klientów przed oszustami. Zjawisko to jest coraz bardziej wyrafinowane, a metody używane przez cyberprzestępców ciągle się rozwijają. W pewnym momencie zdałem sobie sprawę, że dostępne narzędzia komercyjne albo są zbyt ogólne, albo nie nadążają za rosnącym tempem zmian. Wtedy zrodziła się we mnie idea – stworzyć własny, elastyczny system, który nie tylko będzie skuteczny, ale też umożliwi mi pełną kontrolę nad procesem wykrywania oszustw.
Pierwsze kroki: Zbieranie i analiza danych transakcyjnych
Rozpoczęcie pracy od zbierania danych to zawsze wyzwanie. Zdecydowałem się na pozyskiwanie historycznych transakcji z własnej platformy, ale równie ważne było rozszerzenie zbioru o dane z innych źródeł – np. logi serwerowe, dane użytkowników, czy metadane dotyczące urządzeń. Kluczowe było zapewnienie odpowiedniego poziomu prywatności i zgodności z RODO, dlatego wszystkie dane musiały być odpowiednio anonimizowane.
Po zebraniu pierwszych danych przyszedł czas na ich analizę. Wstępnie sprawdzałem rozkład wartości, częstości występowania różnych typów transakcji, a także szukałem potencjalnych anomalii. To pozwoliło mi zrozumieć, jakie cechy mogą świadczyć o oszustwie. Na przykład nietypowe godziny transakcji, bardzo wysokie kwoty czy nietypowe lokalizacje – wszystko to mogło być wskazówkami, które potem uwzględniłem w modelach.
Przygotowanie danych i wybór cech – czyli fundamenty skutecznej detekcji
Ważnym krokiem okazało się właściwe przygotowanie danych do treningu modeli. W tym celu przeprowadziłem proces czyszczenia – usuwanie duplikatów, uzupełnianie brakujących wartości, standaryzację cech. Zdecydowałem się na wyodrębnienie szeregu charakterystyk: częstotliwości transakcji na użytkownika, średnich kwot, czasu od ostatniej transakcji, a także cech opartych na analizie zachowania użytkownika.
Ważne było też wybranie odpowiednich algorytmów. Od początku rozważałem klasyfikację i wykrywanie anomalii. W tym celu sięgnąłem po algorytmy, które dobrze radzą sobie z danymi nieustrukturyzowanymi, jak XGBoost do klasyfikacji oraz Isolation Forest do wykrywania anomalii. Oba te narzędzia pozwoliły mi na szybkie trenowanie modeli i ich testowanie, a jednocześnie były stosunkowo proste w implementacji w Pythonie.
Proces treningu modeli i optymalizacja parametrów
Trening modeli to etap, w którym trochę się namęczyłem, ale też nauczyłem najwięcej. Na początku podzieliłem dane na zbiór treningowy i testowy, aby mieć pewność, że model będzie działał dobrze na nowych danych. W przypadku XGBoost zacząłem od domyślnych parametrów, a potem stopniowo je optymalizowałem, korzystając z technik takich jak grid search czy random search. Dla Isolation Forest kluczowe było ustawienie liczby drzew i próby, które pozwalały na wyłapanie najbardziej odmiennych transakcji.
Największą trudnością było znalezienie balansu między wykrywaniem jak największej liczby oszustw a minimalizacją fałszywych alarmów. W końcu udało mi się wypracować ustawienia, które nie generowały nadmiernej liczby niepotrzebnych interwencji, co jest kluczowe w codziennej pracy z systemem.
Implementacja w Pythonie i integracja z systemem produkcyjnym
Po uzyskaniu zadowalających wyników na danych testowych przyszedł czas na wdrożenie. W tym celu napisałem moduł w Pythonie, korzystając głównie z bibliotek scikit-learn, XGBoost i TensorFlow. Cały kod był starannie opakowany w funkcje i klasy, co ułatwiło jego późniejszą rozbudowę i utrzymanie.
Ważnym krokiem było też zapewnienie, aby działanie systemu było możliwie szybkie i niezawodne. Wdrożyłem więc rozwiązanie oparte na harmonogramach, które regularnie analizowały nowe transakcje, a wyniki przesyłały do panelu zarządzania. Dodatkowo, zbudowałem prosty API, które umożliwiało zdalne wywoływanie modelu i uzyskanie wyniku w czasie rzeczywistym.
Wyzwania i sposoby ich pokonywania
Praca nad tym projektem nie obyła się bez trudności. Największym wyzwaniem okazała się minimalizacja fałszywych alarmów – zbyt duża liczba niepotrzebnych zgłoszeń powodowała znużenie zespołu i obniżała zaufanie do systemu. Aby to rozwiązać, zastosowałem techniki próbkowania danych, zbalansowanie klas oraz korzystanie z metryk takich jak precision i recall, aby lepiej dostroić system.
Innym problemem były tzw. overfitting i underfitting. W trakcie eksperymentów próbowałem różnych parametrów, a także zróżnicowanych cech, aż udało się wypracować model, który dobrze generalizował. Na bieżąco monitorowałem też skuteczność, korzystając z dashboardów i automatycznych raportów.
Refleksje i możliwości rozwoju
Po kilku miesiącach użytkowania mogę powiedzieć, że system naprawdę poprawił wykrywanie oszustw i zredukował liczbę zatwierdzonych transakcji fałszywych. Jednak cały czas widzę pole do rozbudowy – na przykład o analizę tekstów z komunikatów użytkowników czy integrację z innymi źródłami danych. W planach mam także wdrożenie głębokich sieci neuronowych, które mogą jeszcze lepiej rozpoznawać subtelne wzorce zachowań.
Najważniejsze dla mnie było to, że samodzielne stworzenie tego narzędzia pozwoliło na pełną kontrolę nad procesami i szybkie reagowanie na pojawiające się zagrożenia. Nie ukrywam, że praca nad tym projektem była wyzwaniem, ale też ogromną nauką. Teraz wiem, że dobrze zaprojektowany system automatycznego wykrywania oszustw to nie luksus, lecz konieczność w świecie cyfrowych transakcji.
Zakończenie: Co dalej?
Własny system wykrywania oszustw to nie jest końcowy etap, lecz dopiero początek. Zawsze można go poprawiać, rozwijać o nowe algorytmy i źródła danych. Jeśli masz choć odrobinę doświadczenia w analizie danych i programowaniu, warto spróbować swoich sił – bo bezpieczeństwo finansowe w dużej mierze zależy od innowacyjnych rozwiązań. Kluczem jest ciągłe uczenie się i adaptacja do nowych zagrożeń. Nie bój się eksperymentować i dostosowywać narzędzi do własnych potrzeb – w końcu to Ty masz pełną kontrolę nad swoim systemem.
