Een Fraud Analyst is verantwoordelijk voor het opsporen, analyseren en voorkomen van frauduleuze activiteiten. Dit kan variëren van identiteitsdiefstal en financiële fraude tot cyberaanvallen. Door patronen in gegevens te herkennen, helpt een Fraud Analyst organisaties om financieel verlies te voorkomen en de veiligheid van klantgegevens te waarborgen.

Een typische dag kan bestaan uit het controleren van verdachte transacties, het uitvoeren van diepgaande analyses van gegevens om patronen van onregelmatigheden te identificeren, en het samenwerken met teams om preventieve maatregelen te implementeren. Communicatie met gedupeerden en het geven van aanbevelingen over hoe fraude kan worden voorkomen, kunnen ook deel uitmaken van hun taken.

Fraud Analysts spelen een cruciale rol in het beschermen van bedrijven en consumenten tegen kwaadwillende activiteiten. Met behulp van geavanceerde software en analytische tools doorzoeken ze grote datasets op zoek naar aanwijzingen of patronen die kunnen wijzen op verdachte activiteiten. Bijvoorbeeld, ze kunnen een plotselinge toename van transacties uit een bepaald geografisch gebied identificeren, of ongewoon hoge aankopen die op een bepaalde creditcard worden gedaan.

Fraudedetectiesystemen

Specifieke fraudedetectiesystemen, zoals IBM's Safer Payments of Kount, kunnen automatisch verdachte transacties markeren op basis van vooraf ingestelde criteria. Data-analyseplatforms, zoals Tableau of Python-bibliotheken, stellen hen in staat om grondige analyses uit te voeren, terwijl visualisatietools, zoals Microsoft Power BI, hen helpen om gegevens op een begrijpelijke manier te presenteren voor stakeholders.

Machine Learning Modellen

Daarnaast kunnen Fraud Analysts gebruikmaken van machine learning-modellen die continu leren van nieuwe transacties, waardoor ze nog beter worden in het detecteren van frauduleuze activiteiten. Zo kan een model dat getraind is op miljoenen transacties bijvoorbeeld opmerken dat een recente aankoop van luxe goederen in combinatie met een snelle reeks internationale vluchten past in een patroon dat eerder bij fraude is geïdentificeerd.

Het salaris van een Fraud Analyst kan variëren afhankelijk van ervaring, locatie en de specifieke sector waarin ze werken. Een startende Fraud Analyst kan een salaris verwachten van rond de €35.000 per jaar, terwijl ervaren analisten met specialistische kennis tot €65.000 of meer kunnen verdienen.

Een instaprol als Fraud Analyst kan leiden tot senior of leidinggevende posities binnen fraudepreventie. Specialisatie in bepaalde gebieden, zoals cyberfraude, kan leiden tot rollen met meer verantwoordelijkheid en hogere beloning.

Een bachelor in financiën, criminologie, IT of een gerelateerd veld is vaak de basis. Daarnaast kunnen specifieke certificeringen in fraudeonderzoek, zoals die van de Association of Certified Fraud Examiners, de expertise en kansen in het veld vergroten.

Lid worden van organisaties zoals de Association of Certified Fraud Examiners kan kansen bieden voor netwerken, bijscholing en toegang tot branche-specifieke bronnen.

Fraud Analysts spelen een essentiële rol in het beschermen van zowel individuen als organisaties tegen financiële verliezen en potentiële reputatieschade. Ze helpen de integriteit van systemen te waarborgen en vertrouwen in de markt te behouden.

Een combinatie van de juiste opleiding, praktische ervaring en relevante certificeringen kan de weg effenen. Stages of junior rollen in gerelateerde gebieden, zoals financiën of cybersecurity, kunnen ook waardevolle ervaring bieden voor diegenen die een carrière als Fraud Analyst overwegen.

Achtergrond

FinBank, een financiële instelling met een diverse klantenbasis, stond voor de uitdaging om transactiebedrog effectief te identificeren en voorkomen. Met miljoenen transacties dagelijks, werd het noodzakelijk om geavanceerde analytische methoden te gebruiken om frauduleuze activiteiten snel te detecteren zonder legitieme transacties te hinderen.

De Uitdaging

Het gebruik van traditionele fraudedetectiemethoden, die grotendeels gebaseerd waren op vaste regels, resulteerde in een groot aantal valse positieven en miste soms nieuwe fraudevormen. Het was een uitdaging voor FinBank om een evenwicht te vinden tussen klanttevredenheid en effectieve fraudebestrijding zonder de klantenervaring te schaden.

Actie door de Fraud Analyst

Peter, ingehuurd als Fraud Analyst, integreerde machine learning modellen om fraude te detecteren. Hij ontwikkelde een systeem dat transacties in realtime analyseert, waarbij afwijkingen van normaal gedrag automatisch geïdentificeerd en gemarkeerd werden voor verdere evaluatie. Peter werkte ook samen met het klantenserviceteam om de communicatie en oplossing van gemarkeerde transacties efficiënt te beheren.

Resultaat

Dankzij het door Peter geïmplementeerde systeem, verminderde FinBank het aantal valse positieven aanzienlijk en verbeterde het de detectie van frauduleuze transacties, wat resulteerde in verminderde financiële verliezen en een verbeterde klanttevredenheid. De flexibiliteit van het machine learning model stelde de bank ook in staat om zich aan te passen aan veranderende fraudepatronen, waardoor het een duurzame oplossing werd voor de uitdagingen van de organisatie.

Bekijk hier alle actuele vacatures op DataJobs.nl