预测模型： 随着组织在分析方面变得更加成熟，能够轻松获取可靠的实时数据，异常检测的复杂程度会随着使用 机器学习 和人工智能。 解决方案通常模仿支付和电子商务领域使用的先进欺诈检测技术（想想人们收到的实时信用卡欺诈警报）从过去的欺诈交易和行为中收集到的趋势和模式可以用来创建预测解决方案，以便尽早识别潜在的欺诈行为。
创建动态可视化： 交互式可视化用于综合大量复杂信 阿尔巴尼亚电话号码数据 息并以易于理解的格式呈现，这是任何分析解决方案中的关键步骤。
地理映射、时间分析、关系图表和风险评分图形等功能可以有效地讲述数据故事，并提供已发生或可能发生的高风险活动的可见、有形证据。虽然大多数现成的仪表板工具足以满足合规性和风险中最常见的可视化用例，但一些组织选择投资定制的基于 的用户界面 解决方案，以提供最大的灵活性、速度和准确性。
或许，了解数据科学和大数据分析如何用于打击白领犯罪的最切实可行的方法就是通过现实世界的例子。
在有人举报某些员工误报计时活动后，我们受一家大型政府机构委托，设计和执行法医数据分析，以识别可能存在欺诈、浪费和滥用行为的指标。