Wie AI Online-Betrug erkennt: Methoden und Effektivität

Virtuell jede Branche in der Geschäftswelt investiert in oder zumindest in Erwägung zieht, in künstliche Intelligenz (KI) zu investieren, einschließlich maschinellem Lernen (ML), einer der bekanntesten Teilmengen der KI. Fortgeschrittene KI- und ML-Lösungen haben und werden Sektoren wie Fertigung, Verbraucherelektronik, Marketing und Gesundheitswesen sowie andere transformieren.

Da die Welt zunehmend digital wird, können KI- und ML-Lösungen verschiedenen Arten von Unternehmen, Regierungsbehörden und Einzelpersonen erhebliche Unterstützung bieten. Betrachten Sie, wie Fälle von Identitätsdiebstahl und anderen Formen von Online-Betrug zunehmen und Unternehmen mit den negativen Konsequenzen kämpfen.

Online-Betrug ist nicht neu. Allerdings spielt KI eine wichtige Rolle bei der Erkennung und Reaktion auf Betrug. Im Folgenden erfahren Sie mehr über die Vorteile von KI bei der Online-Betrugsbekämpfung, einige Methoden, die Unternehmen für die KI-basierte Betrugsbekämpfung einsetzen, und wie effektiv diese Methoden sind, um Fälle von Betrug zu stoppen.

Kurzüberblick über Online-Betrug

Die Betrugsbekämpfung erfüllt eine wesentliche Funktion in der modernen Geschäftswelt. Von E-Commerce-Marken bis hin zu Finanzinstituten und allem dazwischen können verschiedene Arten von Online-Betrug, auch Internetbetrug genannt, eine Vielzahl von öffentlichen und privaten Organisationen beeinträchtigen.

Das Office of Information Technology von North Carolina definiert Online-Betrug als jedes Schema, das das Internet verwendet, um betrügerische Werbungen zu veröffentlichen, Geld zu überweisen, das durch betrügerische Aktivitäten verdient wurde, oder betrügerische Transaktionen durchzuführen. Zu den gängigen Arten von Internetbetrug gehören, aber sind nicht beschränkt auf:

• Vorauszahlung (Nigerianische Briefbetrügereien)
• Gefälschte Schecks
• Kredit- oder Debitkartenbetrug
• Pyramidenbetrug
• Geschäfts- oder Beschäftigungsbetrug
• Anlagebetrug
• Nichtlieferung von Waren oder Dienstleistungen

Identitätsdiebstahl und Phishing-Angriffe sind ebenfalls gängige Beispiele für Internetbetrug. Beide sind Bedrohungen für jeden, der das Internet nutzt, insbesondere für Benutzer, die sensible Daten wie Sozialversicherungsnummern (SSNs) oder Kreditkartennummern speichern.

Vorteile von KI-basierten Betrugsbekämpfungssystemen

KI-basierte Betrugsbekämpfungssysteme sind für die moderne Organisation unverzichtbar. Diese Systeme nutzen die Kraft der KI, um Betrug zu lernen, Fälle von Betrug zu erkennen und ein Unternehmen reibungslos zu betreiben. Im Folgenden sind die Hauptvorteile aufgeführt, die von KI-basierten Betrugsbekämpfungssystemen angeboten werden:

• Eine schnelle und effiziente Form der Betrugsbekämpfung, die 24/7 arbeitet
• Reduzierte menschliche Arbeitskraft und Fehler
• Bessere Vorhersagen aufgrund der Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren
• Identifizierung einzigartiger, komplexer Betrugsmerkmale, die Menschen möglicherweise nicht erkennen
• Erfolgreiche Bilanz, insbesondere bei der Betrugsbekämpfung im Bank- und Versicherungswesen
• Kosteneffizient
• Skalierbar

Diese Vorteile machen KI-basierte Betrugsbekämpfungssysteme zu einer sinnvollen Investition für die meisten Unternehmen. Allerdings ist es allgemein bekannt, dass KI- und ML-Tools am besten in Kombination mit qualifizierten menschlichen Mitarbeitern eingesetzt werden.

Während KI- und ML-Modelle im Vergleich zu herkömmlichen Geschäftstechnologien in der Regel weniger menschliche Aufsicht erfordern, sollten Unternehmen dennoch in Erwägung ziehen, Mitarbeiter zu behalten, um Initiativen zur Betrugsbekämpfung zu unterstützen.

3 Methoden: KI für die Betrugsbekämpfung nutzen

Im Folgenden sind drei Methoden aufgeführt, mit denen Unternehmen KI nutzen, um Fälle von Online-Betrug zu erkennen und ihre Strategien zur Betrugsbekämpfung zu verbessern.

1. Finanzinstitute, Versicherungen und Compliance

Finanztechnologie-Unternehmen, Banken und Versicherungsanbieter arbeiten mit hochsensiblen Kundendaten und müssen verschiedene Compliance-Anforderungen erfüllen, um erfolgreich zu operieren. Daher ist die Rolle der Etablierung guter Betrugsbekämpfungspraktiken in diesen Branchen noch wichtiger.

So nutzt beispielsweise die Bank of America (BAC ) KI für verschiedene Zwecke, einschließlich der Betrugsbekämpfung. Das Unternehmen nutzt KI, um Daten zu durchforsten, die sich auf vergangene betrügerische Transaktionen beziehen. Die KI entwickelt ein Verständnis dafür, was eine Transaktion verdächtig macht, und wird darauf trainiert, potenziellen Betrug in der Zukunft zu markieren.

2. E-Commerce und Transaktionsbetrug

E-Commerce-Unternehmen müssen täglich Tausende von Transaktionen durchführen, was selbst für die erfahrensten Betrugsmanager eine Herausforderung darstellen kann.

Mit einem KI-basierten Betrugsbekämpfungssystem können Manager historische Daten eingeben, um zu verstehen, warum in der Vergangenheit Fälle von betrügerischen Transaktionen nicht erkannt wurden. Von dort aus können Unternehmen wertvolle Einblicke in ihre aktuellen Strategien zur Betrugsbekämpfung gewinnen und Anpassungen vornehmen, um Betrug effektiver zu erkennen.

3. Online-Glücksspiel und verdächtiges Konto-Verhalten

Online-Glücksspiel-Unternehmen, wie Casino-Apps und Wett-Plattformen, werden bei Verbrauchern immer beliebter. Allerdings erhöhen sie auch das Risiko von Betrug. Laut Experian sind Fälle von Online-Glücksspiel-Betrug während der Pandemie zugenommen, als mehr Menschen zu Hause blieben.

Daher nutzen Online-Glücksspiel-Unternehmen und andere Entitäten in der Glücksspiel-Branche KI-Betrugsbekämpfung, um verdächtige Konten zu markieren. Einige Lösungen erfordern, dass Benutzer einen Identitätsüberprüfungsprozess durchlaufen, um die Chancen von Betrug zu verringern. Darüber hinaus können diese Unternehmen Compliance-Anforderungen erfüllen, indem sie das Alter der Benutzer überprüfen, um sicherzustellen, dass sie legal spielen.

Sind KI-gestützte Betrugsbekämpfungsmethoden effektiv?

Letztendlich müssen Unternehmen solide Betrugsbekämpfungsprotokolle haben, wenn sie interne oder externe Untersuchungen durchführen. Die drei oben beschriebenen Methoden deuten darauf hin, dass KI-gestützte Betrugsbekämpfungssysteme effektiv sind. Allerdings müssen Unternehmen verstehen, dass es keine perfekte Technologie oder Software-Lösung gibt, die jeden Fall von Betrug abfängt.

Leider sind Fälle von Betrug häufig und kein Unternehmen ist vollständig immun gegen Betrug. Organisationen auf der ganzen Welt verlieren jährlich Billionen von Dollar durch Betrug, und Verbraucher verloren etwa 5,8 Milliarden Dollar durch Betrug im Jahr 2021, 70 % mehr als im Vorjahr. Diese Zahl könnte noch höher sein, wenn ungemeldete Fälle berücksichtigt würden.

Die Zukunft von KI für die Betrugsbekämpfung

Betrug ist ein ernstes Problem, mit dem viele Branchen kämpfen, insbesondere während der globalen Pandemie. Allerdings kann die Nutzung der neuesten fortschrittlichen Technologien wie KI und ML für die Betrugsbekämpfung für Organisationen effektiv sein.

Die anfänglichen Kosten für diese Lösungen können hoch sein, aber Unternehmen, die ernsthaft daran interessiert sind, ihre Kunden und Vermögenswerte zu schützen, sollten in Erwägung ziehen, diese sinnvollen Investitionen zu tätigen.