Kayıp önleme için veri erişimi ve gizlilik

Önemli

3 Şubat 2025 itibarıyla Dynamics 365 Fraud Protection artık satın alınamaz. Sahtekarlık Koruması desteği 3 Şubat 2026'da sona erecektir. Daha fazla bilgi için Dynamics 365 Fraud Protection desteğinin sona ermesi makalesine bakın.

Microsoft Dynamics 365 Fraud Protection'daki kayıp önleme özelliği, mağaza yöneticilerinin mağaza içi dolandırıcılığı araştırmalarına yardımcı olmak için anomalileri ve desenleri tanımlar. Geçmiş verileri analiz etmek ve anomali desenlerini tanımlamak için uyarlamalı yapay zeka (AI) modellerini kullanır. Bu analizden oluşturulan raporlar, getiri oranına, indirim oranına ve diğer önemli performans göstergelerine (KPI) göre eğilim analizi sağlar. Mağaza yöneticileri, uyarlamalı yapay zeka modellerinin oluşturduğu risk puanlarına göre dolandırıcılıkla ilişkili olabilecek anomalilere odaklanmak için bu raporları kullanabilir.

Önemli

Kuruluşunuz için kayıp önlemeyi açmadan önce Yasal ve İnsan Kaynakları ekiplerinize başvurun.

Kayıp önleme hangi verileri işler?

Kayıp önleme, bir satış noktası (POS) sistemindeki işlemler, satışlar ve ödemelerden elde edilecek geçmiş verileri analiz eder. Bu geçmiş verileri uyarlamalı yapay zeka modelleri aracılığıyla işlenir ve eğilimleri ve anomalileri gösteren raporlar oluşturmak için kullanılır. Bu raporlar, uyarlamalı yapay zeka modellerinin bir perakende mağazasında gerçekleşen geçmiş olaylara dayanarak algıladığı anomaliler hakkında eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlar.

Kayıp önleme verileri nasıl işler?

Kayıp önleme, daha önce bahsedilen geçmiş verileri analiz etmek ve içgörüler oluşturmak için makine öğrenmesi tekniklerini kullanır. Kayıp önleme işlemleri, satışları ve ödeme veri akışlarını yapay zeka modellerine bağlamak için perakende POS sistemine bağlanır. Aykırı değerler algılandıktan sonra uyarlamalı yapay zeka modelleri, analiz edilen genel verilerdeki ortalama değerden sapmalarına göre derecelendirmek için puanlar atar. Daha yüksek bir puan, anlamlı bir anomalinin mevcut olma olasılığının yüksek olduğunu gösterir. Bir mağaza yöneticisi, araştırmanın bir parçası olarak bu puanlara başvurabilir. Raporlar, anomalilerin toplu bir görünümünü sağlar.

Kayıp önleme içgörülerini kimler görüntüleyebilir?

Uyarlamalı yapay zeka modellerinin referans verdiği aykırı değerler, etkileşimli raporlar aracılığıyla içgörüler olarak sunulur. Mağaza yöneticileri bu raporları potansiyel mağaza içi sahtekarlık araştırmasının bir parçası olarak kullanabilir.