AI가 온라인 사기를 감지하는 방법: 방법 및 효과

비즈니스 환경의 거의 모든 산업은 가장 잘 알려진 AI 하위 집합 중 하나인 기계 학습(ML)을 포함하여 인공 지능(AI)에 투자하거나 적어도 투자를 고려하고 있습니다. 고급 AI 및 ML 솔루션은 제조, 가전제품, 마케팅, 의료 등의 분야를 변화시켜 왔으며 앞으로도 계속 변할 것입니다.

세상이 점차 디지털화됨에 따라 AI 및 ML 솔루션은 다양한 유형의 회사, 정부 기관 및 개인에게 절실히 필요한 지원을 제공할 수 있습니다. 신원 도용 및 기타 형태의 온라인 사기 사례가 어떻게 증가하고 있는지 고려하여 기업이 부정적인 결과에 직면하도록 고군분투하고 있습니다.

온라인 사기는 새로운 것이 아닙니다. 그러나 AI는 조직이 사기를 감지하고 대응하는 데 중요한 역할을 합니다. 아래에서 AI가 온라인 사기 탐지에 어떤 이점이 있는지, 회사에서 AI 기반 사기 탐지에 사용하는 몇 가지 방법, 이러한 방법이 사기 사례를 추적하는 데 얼마나 효과적인지 자세히 알아보세요.

온라인 사기에 대한 간략한 개요

사기 탐지는 현대 비즈니스 세계에서 필수적인 기능을 수행합니다. 전자 상거래 브랜드에서 금융 기관 및 그 사이의 모든 것에 이르기까지 인터넷 사기라고도 하는 다양한 유형의 온라인 사기는 광범위한 공공 및 민간 조직에 영향을 미칠 수 있습니다.

노스캐롤라이나 정보 기술국(Office of Information Technology)은 온라인 사기를 다음과 같이 정의합니다. 인터넷을 사용하는 모든 체계 사기성 권유 게시, 사기성 활동을 통해 얻은 돈을 송금하거나 사기성 거래를 수행하는 행위. 일부 인기 있는 인터넷 사기 유형에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.

• 사전 수수료(나이지리아 문자 사기)
• 위조 수표
• 신용카드 또는 직불카드 사기
• 피라미드 계획
• 비즈니스 또는 고용 사기
• 투자 계획
• 상품 또는 서비스 미배송

신원 도용 및 피싱 공격도 인터넷 사기의 일반적인 예입니다. 둘다 이러한 범죄는 위협입니다 인터넷을 사용하는 모든 사람, 특히 사회보장번호(SSN) 또는 신용카드 번호와 같은 민감한 데이터를 저장하는 사용자.

AI 기반 사기 탐지의 이점

AI 기반 사기 탐지 솔루션은 현대 조직에 없어서는 안될 필수 요소입니다. 이러한 시스템은 AI의 힘을 활용하여 사기에 대해 배우고, 사기 사례를 감지하고, 비즈니스 운영을 원활하게 유지합니다. 다음은 AI 기반 사기 탐지 솔루션이 제공하는 주요 이점입니다.

• 연중무휴로 작동하는 빠르고 효율적인 형태의 사기 탐지
• 인적 노동 및 오류 감소
• 대규모 데이터 세트를 검사하는 기능을 기반으로 더 나은 예측
• 인간이 식별할 수 없는 고유하고 정교한 사기 특성 식별
• 특히 은행 및 보험 사기 적발 분야에서 성공적인 실적 보유
• 비용 효율적인
• 확장

이러한 이점으로 인해 AI 기반 사기 탐지 시스템은 대부분의 회사에 투자할 가치가 있습니다. 그러나 일반적으로 AI 및 ML 도구는 숙련된 인간 직원과 함께 가장 잘 작동.

AI 및 ML 모델은 일반적으로 기존 비즈니스 기술에 비해 사람의 감독이 덜 필요하지만 기업은 여전히 ​​사기 탐지 이니셔티브를 지원하기 위해 직원을 유지하는 것을 고려해야 합니다.

3가지 방법: 사기 탐지를 위한 AI 활용

다음은 일부 기업에서 사기 탐지 전략을 개선하기 위해 사용하는 온라인 사기 사례를 탐지하기 위해 AI를 사용하는 세 가지 방법입니다.

1. 금융 기관, 보험 및 컴플라이언스

Fintech 회사, 은행 및 보험 제공자는 매우 민감한 고객 데이터를 사용하며 성공적으로 운영하려면 다양한 규정 준수 요구 사항을 충족해야 합니다. 따라서 좋은 사기 적발 관행을 확립하는 역할은 이러한 산업에서 훨씬 더 중요합니다.

예를 들어 Bank of America는 사기 탐지를 비롯한 다양한 목적으로 AI를 사용합니다. 조직 AI를 사용하여 데이터를 샅샅이 뒤지다 과거 사기 거래에 대해. AI는 거래를 의심스럽게 만드는 요소에 대한 이해를 발전시키고 미래의 잠재적인 사기를 표시하도록 훈련되었습니다.

2. 전자상거래 및 거래 사기

전자 상거래 비즈니스는 하루에 수천 건의 거래를 완료해야 하며 이는 가장 노련한 사기꾼에게도 어려울 수 있습니다.

AI 기반 사기 탐지 시스템을 통해 관리자는 과거 데이터를 입력하여 과거 사기 거래 사례에 플래그가 지정되지 않은 이유를 이해할 수 있습니다. 여기에서 회사는 현재 사기 탐지 전략에 대한 귀중한 통찰력을 얻고 사기를 보다 효과적으로 탐지하기 위해 조정할 수 있습니다.

3. 온라인 게임 및 수상한 계정 행위

카지노 앱 및 베팅 플랫폼과 같은 온라인 게임 회사는 소비자들 사이에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 그러나 사기 위험도 증가합니다. Experian은 대유행 기간 동안 더 많은 사람들이 집에서 시간을 보내면서 온라인 도박 사기 사례가 증가했다고 제안합니다.

그 결과 온라인 게임 회사와 게임 산업의 다른 주체는 AI 사기 탐지를 활용하여 의심스러운 계정을 표시하고 있습니다. 일부 솔루션은 사용자가 이동해야 합니다. 본인 확인 절차를 통해, 사기 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한 이러한 회사는 사용자가 합법적으로 도박을 하고 있는지 확인하기 위해 사용자의 연령을 확인하여 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

AI 기반 사기 탐지 방법이 효과적입니까?

궁극적으로 기업이 갖추어야 할 건전한 사기 탐지 프로토콜 내부적으로든 외부적으로든 조사를 수행할 때 제자리에 있어야 합니다. 위에서 설명한 세 가지 방법은 AI 기반 사기 탐지 시스템이 효과적임을 시사합니다. 그러나 기업은 모든 사기 사례를 잡아낼 수 있는 완벽한 기술이나 소프트웨어 솔루션이 없다는 사실을 이해해야 합니다.

불행하게도 사기 사례는 흔하며 어떤 형태의 사기에도 완전히 면할 수 있는 기업은 없습니다. 전 세계 조직 매년 수조 달러 손실 사기로 인한 소비자 피해 사기로 인해 약 5.8억 달러 2021년에는 전년 대비 70% 이상 보고되지 않은 사례까지 포함하면 그 수치는 더 높아질 수 있습니다.

사기 탐지를 위한 AI의 미래

사기는 특히 전 세계적인 유행병이 유행하는 동안 많은 산업이 고심하고 있는 심각한 문제입니다. 그러나 사기 탐지 목적으로 AI 및 ML과 같은 최신 고급 기술을 사용하면 조직에 효과적일 수 있습니다.

이러한 솔루션에 대한 선행 비용은 높을 수 있지만 고객과 자산을 보호하는 데 진지한 기업은 이러한 가치 있는 투자를 고려해야 합니다.