빅 데이터 분석의 한 가지 이점은 사기 감지이다. 많은 조사에 따르면 보험 회사 지출의 최소 10%는 사기 청구에 의한 것이며 이러한 사기로 인한 지불 금액의 전세계 합계는 수십억 또는 수조 달러에 이른다고 발표되었다. 보험뿐 만이 아니라 금융, 의료, 소매 및 사회 보장과 같이 규제가 엄격한 부문에서는 수많은 규정 준수, 규제, 위험 관리 조치 및 처리해야 할 금전적 결과가 있기 때문에 사기 방지가 필수적이다.
현대 기술의 확산으로 더 정교한 사기 기술이 생성되었지만 기술 발전으로 사기를 감지하는 더 스마트 한 접근 방식도 기능해졌다. 거래와 문서가 어떤 방식으로든 디지털로 기록되는 세상에서 빅데이터는 사기에 맞서 싸우는 데 도움이 되는 것을 뛰어넘어 더 빠르고 쉽게 사기를 찾고 방지한다.
사기를 감지하는 방법을 찾는데 있어 빅 데이터 분석의 역할은 모든 과거의 데이터 기록과 실시간 데이터를 기반으로 예측 모델을 개발한다. 이로서 기업 등 사기 감지가 필요한 곳은 초기 단계에서 의심되는 사기 사건을 식별할 수 있게 된다. 이러한 예측 분석 및 머신 러닝을 통해 쓸 수 있는 사기 감지 기술은 사기 패턴을 찾기 위해 조사해야 하는 방대한 양의 데이터를 감안할 때 시간적으로나 인력적으로나 엄청난 발전을 만들었다.
빅데이터가 어떻게 사기를 감지할 수 있는지 알려면 우리가 일상생활에서 이용하는 보험사로 예를 들어볼 수 있다. 사용자의 정보, 의료 절차 등과 같은 데이터는 여러 표와 분야에 데이터를 배포하는 빅 데이터 프레임 워크를 통해 집계 및 처리된다.
처리된 데이터는 검색 엔진에 들어가게 되는데 여기서 빅데이터의 분야 중 하나인 기계 학습 및 예측분석을 통해 사기 위험 신호를 정확히 찾아 내고 의심스러운 사기 계획을 사전에 감지한다. 또한 분석 및 증거를 문서화하기 위해 검색 기반 사용자 인터페이스 (searchbased, graphical user interface)가 만들어진다. 네트워크 분석 및 데이터 상관 관계를 통해 숨겨진 관계를 식별하여 위험 신호 패턴을 감지한다.
이 시스템은 실제로 사용 가능한 데이터의 모든 기록을 처리하고 분석하기 때문에 결과에 더 높은 신뢰성을 준다.
