Kuinka AI havaitsee verkkopetokset: Menetelmät ja Tehokkuus

Lähes jokainen teollisuus liiketoimintaympäristössä investoi tai harkitsee investointeja tekoälyyn (AI), mukaan lukien koneoppiminen (ML), yksi tunnetuimmista AI:n alaryhmistä. Edistyneet AI- ja ML-ratkaisut ovat ja tulevat muuttamaan aloja kuten valmistus, kuluttajaelektroniikka, markkinointi ja terveydenhuolto.

Kun maailma muuttuu yhä enemmän digitaaliseksi, AI- ja ML-ratkaisut voivat tarjota tarvittavaa apua erilaisille yrityksille, virastoille ja yksilöille. Mieti, miten tapaukset identiteettivarkauksista ja muista verkkopetoksista ovat lisääntyneet, jättäen yritykset kamppailemaan negatiivisten seurausten kanssa.

Verkkopetos ei ole uusi ilmiö. AI kuitenkin näytää tärkeää roolia auttaessaan organisaatioita havaitsemaan ja reagoimaan petoksiin. Alla voit lukea lisää siitä, miten AI on hyödyllinen verkkopetosten havaitsemisessa, joistakin menetelmistä, joita yritykset käyttävät AI-pohjaisiin petosten havaitsemiseen, ja miten tehokkaita nämä menetelmät voivat olla petosten estämisessä.

Verkkopetosten lyhyt katsaus

Petosten havaitseminen on olennainen toiminto modernissa liiketoimintamaailmassa. E-kaupasta rahoituslaitoksiin, useat verkkopetosten tyypit voivat vaikuttaa laajaan joukkoon julkisia ja yksityisiä organisaatioita.

Pohjois-Carolinan tiedotusvirasto määrittelee verkkopetoksen kaiken sellaisen huijauksen, joka käyttää internetiä julkaistessaan petollisia pyynnöksiä, lähettäessä rahaa, joka on saatu petollisista toimista, tai suorittaessaan petollisia transaktioita. Joitakin yleisiä verkkopetosten tyyppejä ovat, mutta eivät rajoitu seuraaviin:

• Etukäteen maksamisen huijaus (Nigerian kirje-huijaus)
• Väärennetyt sekkit
• Luottokortin tai maksukortin petos
• Pyramideja
• Liiketoimintaa tai työllistymistä koskevat huijaukset
• Sijoituskuviot
• Ei toimitettuja tuotteita tai palveluita

Identiteettivarkaus ja phishing-hyökkäykset ovat myös yleisiä verkkopetosten esimerkkejä. Molemmat ovat uhka kenelle tahansa, joka käyttää internetiä, erityisesti niille, jotka säilyttävät arkaluontoisia tietoja, kuten sosiaaliturvatunnuksia tai luottokorttinumeroita.

AI-pohjaisten petosten havaitsemisen hyödyt

AI-pohjaiset petosten havaitsemisjärjestelmät ovat välttämättömiä modernille organisaatiolle. Nämä järjestelmät käyttävät AI:n voimaa oppiakseen petoksista, havaitakseen petoksia ja pitääkseen yrityksen toiminnan sujuvasti. Alla ovat päähyödyt, joita AI-pohjaiset petosten havaitsemisjärjestelmät tarjoavat:

• Nopea ja tehokas petosten havaitsemisen muoto, joka toimii 24/7
• Vähennetty ihmisten työ ja virhe
• Paremmat ennusteet, joita voidaan tehdä tutkimalla suuria tietoja
• Yksilöllisten, monimutkaisten petosten piirteiden tunnistaminen, joita ihmiset eivät välttämättä tunnista
• Onnistunut historia, erityisesti pankki- ja vakuutuspetosten havaitsemisessa
• Kustannustehokas
• Skaalautuva

Nämä hyödyt tekevät AI-pohjaisista petosten havaitsemisjärjestelmistä arvokkaita investointeja useimmille yrityksille. AI- ja ML-työkalut toimivat parhaiten yhdessä taitavien ihmisten työntekijöiden kanssa.

Vaikka AI- ja ML-mallit yleensä vaativat vähemmän ihmisten valvontaa verrattuna perinteisiin liiketoimintateknologioihin, yritysten on silti harkittava työntekijöiden palkkaamista tukemaan petosten havaitsemisohjelmia.

3 Menetelmää: Käyttäen AI:ta petosten havaitsemiseen

Alla on kolme menetelmää, joita yritykset käyttävät AI:n hyödyntämiseen petosten havaitsemisessä parantamaan petosten havaitsemisstrategioitaan.

1. Rahoituslaitokset, Vakuutus ja Noudattaminen

Fintech-yritykset, pankit ja vakuutusyhtiöt työskentelevät erittäin arkaluontoisten asiakastietojen kanssa ja on täytettävä useita noudattamisvaatimuksia toiminnan menestykseksi. Siksi hyvien petosten havaitsemisen käytäntöjen perustaminen on tärkeää näissä aloissa.

Esimerkiksi Bank of America (BAC ) käyttää AI:ta useisiin tarkoituksiin, mukaan lukien petosten havaitseminen. Organisaatio käyttää AI:ta tarkastamaan tietoja aiemmista petollisista transaktioista. AI kehittää ymmärryksen siitä, mikä tekee transaktion epäilyttäväksi, ja se on koulutettu merkitsemään mahdollista petosta tulevaisuudessa.

2. E-kauppa ja Transaktiopetos

E-kauppayritysten on suoritettava tuhansia transaktioita päivittäin, mikä voi olla haasteellista jopa kokeneimmille petosten johtajille.

AI-pohjaisella petosten havaitsemisjärjestelmällä johtajat voivat syöttää historiallisia tietoja ymmärtääkseen, miksi aiemmat petolliset transaktiot eivät olleet merkittyjä. Siitä yritykset voivat saada arvokkaita näkemyksiä nykyisistä petosten havaitsemisstrategioista ja tehdä muutoksia havaitakseen petokset tehokkaammin.

3. Verkkopelaaminen ja Epäilyttävän Käyttäytymisen Tunnistaminen

Verkkopelien yritykset, kuten kasinopelit ja vedonlyönti, ovat suositumpia kuluttajien keskuudessa. Ne kuitenkin lisäävät myös petosten riskiä. Experianin mukaan, kun ihmiset viettivät enemmän aikaa kotona pandemian aikana, verkkopelien petosten tapaukset lisääntyivät.

Tuloksena verkkopelien yritykset ja muut alan toimijat käyttävät AI-pohjaista petosten havaitsemista merkitsemään epäilyttäviä tilejä. Jotkut ratkaisut vaativat käyttäjiltä identiteetin varmistamismenettelyä, mikä auttaa vähentämään petosten mahdollisuuksia. Lisäksi nämä yritykset voivat täyttää noudattamisvaatimukset tarkistamalla käyttäjien ikärajan varmistamaan, että he pelaavat laillisesti.

Ovatko AI-pohjaiset petosten havaitsemismenetelmät Tehokkaita?

Lopulta yritysten on oltava hyvät petosten havaitsemisohjelmat paikallaan tutkittaessa sisäisiä tai ulkoisia tutkimuksia. Kolme yllä mainittua menetelmää viittaa siihen, että AI-pohjaiset petosten havaitsemisjärjestelmät ovat tehokkaita. Yritysten on kuitenkin ymmärrettävä, ettei ole yhtä täydellistä teknologiaa tai ohjelmistoa, joka havaitsee jokaisen petoksen.

Valitettavasti petosten tapaukset ovat yleisiä eikä mikään yritys ole täysin immuuni petoksia vastaan. Organisaatiot ympäri maailmaa häviävät triljoonia dollareita vuosittain petoksien vuoksi, ja kuluttajat menettivät noin 5,8 miljardia dollaria petoksien vuoksi vuonna 2021, 70 % enemmän kuin edellisenä vuonna. Tämä luku voi olla vielä korkeampi, jos huomioidaan ilmoittamattomat tapaukset.

AI:n Tulevaisuus Petosten Havaitsemisessa

Petos on vakava ongelma, jota monia aloja kamppaillaan, erityisesti pandemian aikana. Kuitenkin uusimman edistyneen teknologian, kuten AI:n ja ML:n, käyttäminen petosten havaitsemistarkoituksiin voi osoittautua tehokkaaksi organisaatioille.

Näiden ratkaisujen alkukustannukset saattavat olla korkeat, mutta yritykset, jotka ovat vakavasti kiinnostuneita asiakkaidensa ja varojensa suojelemisesta, pitävät nämä investoinnit arvokkaina.