אַנטוויקלען אַ אַלגערידאַם צו ידענטיפיצירן פראָדזשאַלאַנט טראַנזאַקשאַנז.
1. באַשטימען די וועריאַבאַלז: קלייַבן דאַטן אויף פרייַערדיק טראַנזאַקשאַנז און ידענטיפיצירן וועריאַבאַלז וואָס זענען קאַמאַנלי פֿאַרבונדן מיט פראָדזשאַלאַנט טראַנזאַקשאַנז. וועריאַבאַלז קען אַרייַננעמען: טראַנסאַקטיאָן גרייס, אָפטקייַט, אָרט, מיטל און קונה נאַטור פּאַטערנז. 2. דאַטן פאַר-פּראַסעסינג: ריין און אָרגאַניזירן די געזאמלט דאַטן צו צוגרייטן עס פֿאַר אַנאַליסיס. אַראָפּנעמען קיין ינגקאַנסיסטענסיז, דופּליקאַטן און ערראָרס פון די דאַטן שטעלן. 3. דעפינירן כּללים פֿאַר שווינדל דיטעקשאַן: באַזירט אויף די אַנאַלייזד דאַטן, שטעלן כּללים און טרעשכאָולדז צו ידענטיפיצירן פּאַטענטשאַלי פראָדזשאַלאַנט טראַנזאַקשאַנז. פֿאַר בייַשפּיל, טראַנזאַקשאַנז יקסיד אַ זיכער סומע, טראַנזאַקשאַנז פון אַ נייַ אָדער ומגעוויינטלעך אָרט, אָדער טראַנזאַקשאַנז פון אַן אַנרעקאַגנייזד מיטל קען זיין פלאַגד פֿאַר ווייַטער אָפּשאַצונג. 4. ינסטרומענט מאַשין לערנען מאָדעלס: באַן מאַשין לערנען אַלגערידאַמז אַזאַ ווי באַשלוס ביימער, נעוראַל נעטוואָרקס, און קלאַסטערינג טעקניקס צו ידענטיפיצירן פּאַטערנז אין די דאַטן וואָס אָנווייַזן שווינדל. 5. פאַקטיש-צייט מאָניטאָרינג: מאָניטאָר טראַנזאַקשאַנז אין פאַקטיש-צייט, און צולייגן די כּללים און מאַשין לערנען מאָדעלס צו דעטעקט פּאַטענטשאַלי פראָדזשאַלאַנט טראַנזאַקשאַנז. 6. פלאַג סאַספּישאַס טראַנזאַקשאַנז: ווען אַ טראַנסאַקטיאָן איז יידענאַפייד ווי פּאַטענטשאַלי פראָדזשאַלאַנט, פלאַג עס פֿאַר ווייַטער אָפּשאַצונג. א אָנזאָג קענען זיין געשיקט צו די צונעמען פּערסאַנעל צו אָפּשאַצן די טראַנסאַקטיאָן און נעמען צונעמען קאַמף. 7. קעסיידערדיק פֿאַרבעסערונג: קאַנטיניואַסלי קלייַבן דאַטן פון פלאַגד טראַנזאַקשאַנז, צי זיי פארקערט אויס צו זיין פראָדזשאַלאַנט אָדער נישט, צו פֿאַרבעסערן די אַקיעראַסי פון די שווינדל דיטעקשאַן אַלגערידאַם. ראַפינירן די כּללים, טרעשכאָולדז און מאַשין לערנען מאָדעלס באזירט אויף די נייַע דאַטן.