Hvordan AI opdager online-svindel: Metoder og effektivitet

Virtuelt hver eneste 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 brancher 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 er stigende, og hvordan virksomheder kæmper for at tackle de negative konsekvenser.

Online-svindel er ikke noget nyt. Men AI spiller en stor rolle i at hjælpe organisationer med at opdage og reagere på svindel. Læs nedenfor for at lære mere om, hvordan AI er nyttig til online-svindelopdaging, nogle af de metoder, virksomheder anvender til AI-baseret svindelopdaging, og hvor effektive disse metoder kan være til at stoppe tilfælde af svindel i deres spor.

En kort oversigt over online-svindel

Svindelopdaging tjener en afgørende 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 omfatter, men er ikke begrænset til:

• Forudbetaling (Nigerianske breve-svindel)
• Forfalskede checks
• Kredit- eller debetkortsvindel
• Pyramidespil
• Virksomheds- eller arbejdssvindel
• Investeringsskemaer
• Ikke-levering af varer eller tjenester

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

Fordele ved AI-baseret svindelopdaging

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

• En hurtig og effektiv form for svindelopdaging, der fungerer 24/7
• Reduceret menneskelig arbejdskraft og fejl
• Bedre forudsigelser baseret på evnen til at undersøge store datasæt
• Identifikation af unikke, sofistikerede svindelkarakteristika, som mennesker måske ikke kan identificere
• Har en succesfuld track record, især i bank- og forsikringssvindelopdaging
• Kosteffektiv
• Skalérbar

Disse fordele gør AI-baserede svindelopdagingssystemer til en værdifuld investering for de fleste virksomheder. Men det er almindeligt forstået, at AI- og ML-værktøjer fungerer bedst sammen med dygtige menneskelige medarbejdere.

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

3 metoder: Udnyttelse af AI til svindelopdaging

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

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 ved at etablere gode svindelopdagingssædvaner endnu vigtigere i disse brancher.

For eksempel bruger Bank of America AI til forskellige formål, herunder svindelopdaging. 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 transaktionssvindel

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

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

3. Online-spil og mistænkeligt kontoopførsel

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

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

Er AI-drevne svindelopdagingmetoder effektive?

Til sidst må virksomheder have solide svindelopdagingprotokoller på plads, når de gennemfører undersøgelser, enten internt eller eksternt. De tre metoder, der er beskrevet ovenfor, antyder, at AI-drevne svindelopdagingssystemer er effektive. Men virksomheder må forstå, at der ikke findes en enkelt perfekt teknologi eller softwareløsning, der kan fange hver enkelt tilfælde af svindel.

Desværre er tilfælde af svindel almindelige, og ingen virksomhed er fuldstændig immun over for at møde nogen form for svindel. Organisationer over hele verden taber billioner af dollars hvert år på grund af svindel, og forbrugerne tabte omkring 5,8 milliarder dollars på grund af svindel i 2021, 70% mere end året før. Denne cifre kunne være endnu højere, hvis uoppgede tilfælde blev talt med.

Fremtiden for AI til svindelopdaging

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

De indledende 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.