Hoe AI online fraude detecteert: methoden en effectiviteit

Bijna elke industrie in de zakenwereld investeert in of overweegt om te investeren in kunstmatige intelligentie (AI), inclusief machine learning (ML), een van de meest bekende subsets van AI. Geavanceerde AI- en ML-oplossingen hebben en zullen sectoren zoals fabricage, consumentenelektronica, marketing en gezondheidszorg blijven transformeren.

Nu de wereld steeds digitaler wordt, kunnen AI- en ML-oplossingen noodzakelijke ondersteuning bieden aan verschillende soorten bedrijven, overheidsinstanties en individuen. Denk aan hoe gevallen van identiteitsdiefstal en andere vormen van online fraude toenemen, waardoor bedrijven moeite hebben om de negatieve gevolgen te boven te komen.

Online fraude is niet nieuw. Echter, AI speelt een belangrijke rol bij het helpen van organisaties om fraude te detecteren en te reageren. Hieronder leert u meer over hoe AI nuttig is bij de detectie van online fraude, enkele methoden die bedrijven gebruiken voor AI-gebaseerde fraude detectie, en hoe effectief deze methoden kunnen zijn om gevallen van fraude te stoppen.

Een korte overzicht van online fraude

Fraude detectie speelt een essentiële functie in de moderne zakenwereld. Van e-commerce merken tot financiële instellingen en alles daartussen, kunnen verschillende soorten online fraude, ook wel internet fraude genoemd, een breed scala aan openbare en particuliere organisaties beïnvloeden.

Het Office of Information Technology van North Carolina definieert online fraude als elk plan dat het internet gebruikt om frauduleuze aanbiedingen te publiceren, geld dat via frauduleuze activiteiten is verdiend over te maken, of frauduleuze transacties uit te voeren. Enkele populaire soorten internet fraude zijn, maar niet beperkt tot:

• Voorschotkosten (Nigerian letter scams)
• Valse cheques
• Credit- of debetkaart fraude
• Pyramidespelen
• Zakelijke of werkgelegenheidsfraude
• Beleggings schema’s
• Niet-levering van goederen of diensten

Identiteitsdiefstal en phishing-aanvallen zijn ook veel voorkomende voorbeelden van internet fraude. Beide crimes zijn bedreigingen voor iedereen die het internet gebruikt, vooral gebruikers die gevoelige gegevens opslaan, zoals sociale verzekeringsnummers (SSN’s) of creditcardnummers.

Voordelen van AI-gebaseerde fraude detectie

AI-gebaseerde fraude detectie oplossingen zijn onmisbaar voor de moderne organisatie. Deze systemen gebruiken de kracht van AI om fraude te leren kennen, fraude gevallen te detecteren en een bedrijf soepel te laten functioneren. Hieronder staan de belangrijkste voordelen die door AI-gebaseerde fraude detectie oplossingen worden aangeboden:

• Een snelle en efficiënte vorm van fraude detectie die 24/7 werkt
• Vermindering van menselijke arbeid en fouten
• Beter voorspellingen op basis van de mogelijkheid om grote datasets te onderzoeken
• Identificatie van unieke, geavanceerde fraude kenmerken die mensen mogelijk niet identificeren
• Een succesvolle track record, vooral in bank- en verzekeringsfraude detectie
• Kosteneffectief
• Schaalbaar

Deze voordelen maken AI-gebaseerde fraude detectie systemen een waardevolle investering voor de meeste bedrijven. Echter, het is algemeen bekend dat AI- en ML-gereedschap het beste werkt naast ervaren menselijke medewerkers.

Terwijl AI- en ML-modellen typisch minder menselijke toezicht vereisen in vergelijking met traditionele bedrijfs technologieën, moeten bedrijven nog steeds overwegen om medewerkers in dienst te nemen om fraude detectie initiatieven te ondersteunen.

3 Methoden: AI gebruiken voor fraude detectie

Hieronder staan drie methoden voor het gebruik van AI om online fraude te detecteren die sommige bedrijven gebruiken om hun fraude detectie strategieën te verbeteren.

1. Financiële instellingen, verzekeringen en compliance

Fintech bedrijven, banken en verzekeraars werken met zeer gevoelige klantgegevens en moeten verschillende compliance vereisten naleven om succesvol te opereren. Daarom is de rol van het opzetten van goede fraude detectie praktijken nog belangrijker in deze industrieën.

Bijvoorbeeld gebruikt Bank of America (BAC ) AI voor verschillende doeleinden, waaronder fraude detectie. De organisatie gebruikt AI om door gegevens te zoeken met betrekking tot eerdere frauduleuze transacties. De AI ontwikkelt een begrip van wat een transactie verdacht maakt en wordt getraind om potentieel fraude in de toekomst te signaleren.

2. E-commerce en transactie fraude

E-commerce bedrijven moeten duizenden transacties per dag voltooien, wat zelfs voor de meest ervaren fraude managers een uitdaging kan zijn.

Met een AI-gebaseerd fraude detectie systeem kunnen managers historische gegevens invoeren om te begrijpen waarom eerdere gevallen van frauduleuze transacties niet werden gesignaleerd. Van daaruit kunnen bedrijven waardevolle inzichten verkrijgen in hun huidige fraude detectie strategieën en aanpassingen maken om fraude effectiever te detecteren.

3. Online gaming en verdachte account gedrag

Online gaming bedrijven, zoals casino apps en weddenschapsplatforms, worden steeds populairder onder consumenten. Echter, ze vergroten ook het risico op fraude. Experian suggereert dat naarmate meer mensen tijd thuis doorbrachten tijdens de pandemie, gevallen van online gokfraude toenamen.

Als gevolg daarvan gebruiken online gaming bedrijven en andere entiteiten in de gaming industrie AI-fraude detectie om verdachte accounts te signaleren. Sommige oplossingen vereisen dat gebruikers een identificatie verificatie proces doorlopen, waardoor de kans op fraude wordt verkleind. Bovendien kunnen deze bedrijven compliance vereisten naleven door de leeftijd van gebruikers te controleren om ervoor te zorgen dat ze legaal gokken.

Zijn AI-gebaseerde fraude detectie methoden effectief?

Uiteindelijk moeten bedrijven solide fraude detectie protocollen hebben wanneer ze onderzoeken uitvoeren, ofwel intern of extern. De drie methoden die hierboven zijn beschreven, suggereren dat AI-gebaseerde fraude detectie systemen effectief zijn. Echter, bedrijven moeten begrijpen dat er geen enkele perfecte technologie of software oplossing is die elke fraude geval zal detecteren.

Helaas zijn gevallen van fraude gebruikelijk en is geen enkel bedrijf volledig immuun voor enige vorm van fraude. Organisaties wereldwijd verliezen trillions van dollars per jaar als gevolg van fraude, en consumenten verloren ongeveer 5,8 miljard dollar als gevolg van fraude in 2021, 70% meer dan het voorgaande jaar. Dat cijfer kan nog hoger zijn als ongerapporteerde gevallen worden meegerekend.

De toekomst van AI voor fraude detectie

Fraude is een ernstig probleem waarmee veel industrieën worstelen, vooral tijdens de wereldwijde pandemie. Echter, het gebruik van de laatste geavanceerde technologie zoals AI en ML voor fraude detectie doeleinden kan effectief blijken voor organisaties.

De initiële kosten voor deze oplossingen kunnen hoog zijn, maar bedrijven die serieus zijn over het beschermen van hun klanten en activa, moeten overwegen om deze waardevolle investeringen te doen.