Hvordan AI opdager online-svindel: Metoder og effektivitet

Virtually hver industri i forretningsmiljøet investerer i eller overvejer at investere i kunstig intelligens (AI), herunder maskinlæring (ML), en af de mest kendte undergrupper af AI. Avancerede AI- og ML-løsninger har og vil fortsætte med at transformere sektorer som fremstilling, forbrugerelektronik, marketing og sundhedspleje, blandt andre.

Da verden bliver mere og mere digital, kan AI- og ML-løsninger give nødvendig hjælp til forskellige typer virksomheder, regeringsinstitutioner og enkeltpersoner. Overvej, hvordan tilfælde af identitetstyveri og andre former for online-svindel stiger, og hvordan virksomheder kæmper for at håndtere de negative konsekvenser.

Online-svindel er ikke noget nyt. Men AI spiller en vigtig rol i at hjælpe organisationer med at opdage og reagere på svindel. Herunder kan du lære mere om, hvordan AI er nyttig til online-svindel-opdaging, nogle af de metoder, virksomheder anvender til AI-baseret svindel-opdaging, og hvor effektive disse metoder kan være til at stoppe tilfælde af svindel.

En kort oversigt over online-svindel

Svindel-opdaging tjener en essentiel funktion i den moderne forretningsverden. Fra e-handelsmærker til finansielle institutioner og alt imellem, kan forskellige former for online-svindel, også kaldet internetsvindel, påvirke en bred vifte af offentlige og private organisationer.

North Carolinas Office of Information Technology definerer online-svindel som enhver scheme, der bruger internettet til at offentliggøre svindelagtige opfordringer, overføre penge, der er tjent gennem svindelagtige aktiviteter, eller udføre svindelagtige transaktioner. Nogle populære former for internetsvindel inkluderer, men er ikke begrænset til:

• Forudbetaling (Nigerian breve-svindel)
• Falske checks
• Kredit- eller debetkort-svindel
• Pyramidespil
• Forretnings- eller arbejdssvindel
• Investeringsskemaer
• Ikke-levering af varer eller tjenester

Identitetstyveri og phishing-angreb er også almindelige eksempler på internetsvindel. Begge disse forbrydelser er trusler for enhver, der bruger internettet, især brugere, der gemmer følsomme data, som sociale sikkerhedsnumre (SSN) eller kreditkortnumre.

Fordele ved AI-baseret svindel-opdaging

AI-baserede svindel-opdagingssystemer er uundværlige for den moderne organisation. Disse systemer udnytter AI’s kraft til at lære om svindel, opdage tilfælde af svindel og holde en virksomhed i gang uden afbrydelser. Herunder er de vigtigste fordele, der tilbydes af AI-baserede svindel-opdagingssystemer:

• En hurtig og effektiv måde at opdage svindel på, der fungerer 24/7
• Reduceret menneskelig arbejdskraft og fejl
• Bedre forudsigelser baseret på evnen til at undersøge store datasæt
• Identifikation af unikke, sofistikerede svindelstræk, som mennesker måske ikke kan identificere
• En succesfuld track record, især i bank- og forsikringssvindel-opdaging
• Kosteffektiv
• Skalérbar

Disse fordele gør AI-baserede svindel-opdagingssystemer til en værdig investering for de fleste virksomheder. Men det er almindeligt kendt, at AI- og ML-værktøjer fungerer bedst sammen med dygtige medarbejdere.

Selvom AI- og ML-modeller typisk kræver mindre menneskelig overvågning i forhold til traditionelle forretnings-teknologier, bør virksomheder stadig overveje at fastholde medarbejdere til at støtte svindel-opdaging-initiativer.

3 metoder: Udnyttelse af AI til svindel-opdaging

Herunder er tre metoder til at bruge AI til at opdage tilfælde af online-svindel, som nogle virksomheder anvender for at forbedre deres svindel-opdaging-strategier.

1. Finansielle institutioner, forsikring og overholdelse

Fintech-virksomheder, banker og forsikringsselskaber arbejder med meget følsomme kundeoplysninger og må opfylde forskellige overholdelseskrav for at kunne fungere succesfuldt. Derfor er rollen som etablering af gode svindel-opdaging-praksis endnu vigtigere i disse brancher.

For eksempel bruger Bank of America (BAC ) AI til forskellige formål, herunder svindel-opdaging. Organisationen bruger AI til at gennemgå data om tidligere svindeltransaktioner. AI udvikler en forståelse af, hvad der gør en transaktion mistænkelig, og er trænet til at markere eventuel svindel i fremtiden.

2. E-handel og transaktions-svindel

E-handelsvirksomheder må gennemføre tusindvis af transaktioner per dag, hvilket kan være en udfordring, selv for de mest erfarne svindel-chefer.

Med et AI-baseret svindel-opdagingssystem kan cheferne indtaste historisk data for at forstå, hvorfor tidligere tilfælde af svindeltransaktioner ikke blev markeret. Herfra kan virksomhederne få værdifulde indsigt i deres nuværende svindel-opdaging-strategier og justere dem for at opdage svindel mere effektivt.

3. Online-spil og mistænkeligt konto-opførsel

Online-spilsvirksomheder, som casino-apps og betting-platforme, bliver mere populære blandt forbrugere. Men de øger også risikoen for svindel. Experian foreslår, at da flere mennesker tilbragte mere tid hjemme under pandemien, steg tilfælde af online-spil-svindel.

Som følge heraf udnytter online-spilsvirksomheder og andre enheder i spil-industrien AI-svindel-opdaging til at markere mistænkelige konti. Nogle løsninger kræver, at brugerne går igennem en identitetsverifikationsproces, hvilket hjælper med at reducere chancerne for svindel. Derudover kan disse virksomheder opfylde overholdelseskrav ved at kontrollere brugernes alder for at sikre, at de spiller lovligt.

Er AI-drevne svindel-opdaging-metoder effektive?

Ultimo, skal virksomheder have solide svindel-opdaging-protokoller på plads, når de gennemfører undersøgelser, enten internt eller eksternt. De tre metoder, der er beskrevet ovenfor, antyder, at AI-drevne svindel-opdagingssystemer er effektive. Men virksomheder må forstå, at der ikke findes en enkelt perfekt teknologi eller software-løsning, der kan fange hver enkelt tilfælde af svindel.

Desværre er tilfælde af svindel almindelige, og ingen virksomhed er fuldstændig immun over for at opleve en eller anden form for svindel. Organisationer verden over taber billioner af dollars hvert år på grund af svindel, og forbrugere tabte omkring 5,8 milliarder dollars på grund af svindel i 2021, 70% mere end året før. Denne sum kunne være endnu højere, hvis uregistrerede tilfælde blev talt med.

Fremskridtet for AI til svindel-opdaging

Svindel er et alvorligt problem, som mange brancher kæmper med, især under den globale pandemi. Men ved at bruge den seneste avancerede teknologi som AI og ML til svindel-opdaging kan være effektivt for organisationer.

De fremadrættende omkostninger for disse løsninger kan være høje, men virksomheder, der er alvorligt interesserede i at beskytte deres kunder og aktiver, bør overveje at investere i disse værdifulde løsninger.