Hvordan AI oppdager nettbedrageri: Metoder og effektivitet

Virtually hver bransje i forretningsmiljøet investerer i eller vurdere å investere i kunstig intelligens (AI), inkludert maskinlæring (ML), en av de mest kjente undergruppene av AI. Avanserte AI- og ML-løsninger har og vil fortsette å transformere sektorer som produksjon, forbrukerlektronikk, markedsføring og helsevesen, blant andre.

Ettersom verden blir stadig mer digital, kan AI- og ML-løsninger gi nødvendig støtte til ulike typer bedrifter, myndigheter og enkeltpersoner. Vurdere hvordan tilfeller av identitetstyveri og andre former for nettbedrageri øker, og etterlater bedrifter med å kjempe mot de negative konsekvensene.

Nettbedrageri er ikke nytt. Imidlertid spiller AI en viktig rolle i å hjelpe organisasjoner med å oppdage og reagere på bedrageri. Under kan du lære mer om hvordan AI er nyttig i oppdaging av nettbedrageri, noen av metodene bedrifter bruker for AI-basert bedragerioppdaging, og hvor effektive disse metodene kan være for å stoppe tilfeller av bedrageri.

En kort oversikt over nettbedrageri

Oppdaging av bedrageri er en essensiell funksjon i det moderne forretningsverdenen. Fra e-handelsmerker til finansielle institusjoner og alt imellom, kan ulike former for nettbedrageri, også kalt internettbedrageri, påvirke en rekke offentlige og private organisasjoner.

North Carolinas kontor for informasjonsteknologi definerer nettbedrageri som enhver plan som bruker internettet til å publisere bedrageriske forespørsler, overføre penger tjent gjennom bedrageriske aktiviteter, eller utføre bedrageriske transaksjoner. Noen vanlige former for internettbedrageri inkluderer, men er ikke begrenset til:

• Forhåndsgebyr (Nigerianske brevbedragerier)
• Forfalskede sjekker
• Kreditt- eller debetkortbedrageri
• Pyramidespill
• Bedrifter eller arbeidsbedragerier
• Investeringsspill
• Ikke-levering av varer eller tjenester

Identitetstyveri og phishing-angrep er også vanlige eksempler på internettbedrageri. Begge av disse kriminelle handlinger er trusler mot hvem som helst som bruker internettet, spesielt brukere som lagrer følsomme data, som personnummer eller kredittkortnummer.

Fordelene med AI-basert bedragerioppdaging

AI-basert bedragerioppdagingsløsninger er uerstattelige for den moderne organisasjonen. Disse systemene utnytter kraften av AI til å lære om bedrageri, oppdage tilfeller av bedrageri og holde en bedrift i drift. Under er de viktigste fordelene som tilbys av AI-basert bedragerioppdagingsløsninger:

• En rask og effektiv måte å oppdage bedrageri som fungerer 24/7
• Redusert menneskelig arbeid og feil
• Bedre forutsigelser basert på evnen til å undersøke store datamengder
• Identifisering av unike, sofistikerte bedrageri-egenskaper som mennesker kanskje ikke identifiserer
• En suksessfull rekord, spesielt i bank- og forsikringsbedragerioppdaging
• Kostnadseffektiv
• Skalbar

Disse fordelene gjør AI-basert bedragerioppdagingsløsninger til en verdifull investering for de fleste bedrifter. Imidlertid er det vanligvis forstått at AI- og ML-verktøy fungerer best sammen med dyktige menneskelige ansatte.

Mens AI- og ML-modeller vanligvis krever mindre menneskelig tilsyn sammenlignet med tradisjonelle forretnings-teknologier, bør bedrifter likevel vurdere å beholde ansatte for å støtte bedragerioppdagingsinitiativer.

3 metoder: Utnytting av AI for bedragerioppdaging

Under er tre metoder for å bruke AI til å oppdage tilfeller av nettbedrageri som noen bedrifter bruker for å forbedre sine bedragerioppdagingsstrategier.

1. Finansielle institusjoner, forsikring og compliance

Fintech-selskaper, banker og forsikringsgivere arbeider med svært følsomme kundedata og må oppfylle ulike krav til compliance for å operere suksessfullt. Derfor er rollen av å etablere gode bedragerioppdagingspraksiser enda viktigere i disse bransjene.

For eksempel bruker Bank of America (BAC ) AI for ulike formål, inkludert bedragerioppdaging. Organisasjonen bruker AI til å gå gjennom data om tidligere bedrageriske transaksjoner. AI-en utvikler en forståelse av hva som gjør en transaksjon mistenkelig og er trent til å flagge eventuell bedrageri i fremtiden.

2. E-handel og transaksjonsbedrageri

E-handelsbedrifter må fullføre tusenvis av transaksjoner per dag, noe som kan være utfordrende selv for de mest erfarne bedrageri-sjefer.

Med en AI-basert bedragerioppdagingsløsning kan sjefer inputte historiske data for å forstå hvorfor tidligere tilfeller av bedrageriske transaksjoner ikke ble flagget. Deretter kan bedrifter få verdifulle innsikter i sine nåværende bedragerioppdagingsstrategier og gjøre justeringer for å oppdage bedrageri mer effektivt.

3. Nettspill og mistenkelig kontoatferd

Nettspill-selskaper, som kasino-apper og betting-plattformer, blir stadig mer populære blant forbrukere. Imidlertid øker de også risikoen for bedrageri. Experian foreslår at ettersom flere mennesker tilbrakte mer tid hjemme under pandemien, økte tilfellene av nettspillbedrageri.

Som et resultat utnytter nettspill-selskaper og andre enheter i spill-industrien AI-basert bedragerioppdaging for å flagge mistenkelige kontoer. Noen løsninger krever at brukerne går gjennom en identifiseringsverifiseringsprosess, noe som hjelper til å redusere sjansen for bedrageri. I tillegg kan disse selskapene oppfylle krav til compliance ved å sjekke brukernes alder for å sikre at de spiller lovlig.

Er AI-drevne bedragerioppdagingsmetoder effektive?

Til slutt må bedrifter ha solide bedragerioppdagingsprotokoller på plass når de gjennomfører undersøkelser, enten internt eller eksternt. De tre metodene beskrevet ovenfor antyder at AI-drevne bedragerioppdagingsløsninger er effektive. Imidlertid må bedrifter forstå at det ikke finnes en perfekt teknologi eller programvareløsning som vil fange hver enkelt tilfelle av bedrageri.

Uheldigvis er tilfeller av bedrageri vanlige og ingen bedrift er fullstendig immun mot å møte noen form for bedrageri. Organisasjoner over hele verden mister billioner av dollar hvert år på grunn av bedrageri, og forbrukere tapte om lag 5,8 milliarder dollar på grunn av bedrageri i 2021, 70% mer enn året før. Denne summen kunne være enda høyere hvis uoppdagete tilfeller ble tatt med i beregningen.

Fremtiden for AI i bedragerioppdaging

Bedrageri er et alvorlig problem mange bransjer slåss med, spesielt under den globale pandemien. Imidlertid kan bruk av de nyeste avanserte teknologiene, som AI og ML, for bedragerioppdagingsformål vise seg å være effektivt for organisasjoner.

De fremtidige kostnadene for disse løsningene kan være høye, men bedrifter som er alvorlige om å forsvare sine kunder og eiendeler bør vurdere å investere i disse verdifulle løsningene.