Hvordan AI Detekterer Online Bedrageri: Metoder & Effektivitet

Virtually hver industri 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, forbrukerelektronikk, markedsføring og helsevesen, blant andre.

Ettersom verden blir stadig mer digital, kan AI- og ML-løsninger gi nødvendig assistanse til ulike typer selskaper, myndigheter og enkeltpersoner. Vurdere hvordan tilfeller av identitetstyveri og andre former for online-bedrageri øker, og etterlater bedrifter som slåss for å møte de negative konsekvensene.

Online-bedrageri er ikke nytt. Men AI spiller en stor rolle i å hjelpe organisasjoner med å detektere og reagere på bedrageri. Under, lær mer om hvordan AI er nyttig i online-bedragerideteksjon, noen av metodene selskaper bruker for AI-basert bedragerideteksjon, og hvor effektive disse metodene kan være for å stoppe tilfeller av bedrageri i spor.

En Kort Oversikt Over Online Bedrageri

Bedragerideteksjon tjener en essensiell funksjon i den moderne forretningsverden. Fra e-handelsmerker til finansielle institusjoner og alt imellom, kan ulike former for online-bedrageri, også kalt internettbedrageri, påvirke en rekke offentlige og private organisasjoner.

North Carolinas Office of Information Technology definerer online-bedrageri som enhver skjema som bruker internettet til å publisere bedrageriske forespørsler, overføre penger tjent gjennom bedrageriske aktiviteter, eller utføre bedrageriske transaksjoner. Noen populære former for internettbedrageri inkluderer, men er ikke begrenset til:

• Forhåndsgebyr (Nigerianske brevsvindel)
• Forfalskede sjekker
• Kreditt- eller debetkortbedrageri
• Pyramidespill
• Bedrifter eller arbeidssvindel
• Investeringssvindel
• Ikke-levering av varer eller tjenester

Identitetstyveri og phishing-angrep er også vanlige eksempler på internettbedrageri. Begge av disse kriminelle handlingene er trusler mot noen som bruker internettet, spesielt brukere som lagrer følsomme data, som personnummer (SSN) eller kredittkortnummer.

Fordelene Med AI-Basert Bedragerideteksjon

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

• En rask og effektiv måte å detektere bedrageri som fungerer 24/7
• Redusert menneskelig arbeid og feil
• Bedre prediksjoner basert på evnen til å undersøke store datamengder
• Identifisering av unike, sofistikerte bedrageritrek som mennesker kanskje ikke identifiserer
• Har en suksessfull rekord, spesielt i bank- og forsikringsbedragerideteksjon
• Kostnadseffektiv
• Skalérbar

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

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

3 Metoder: Utnytting Av AI For Bedragerideteksjon

Under er tre metoder for å bruke AI til å detektere tilfeller av online-bedrageri som noen bedrifter bruker for å forbedre sine bedragerideteksjonsstrategier.

1. Finansielle Institusjoner, Forsikring Og Sammenslåing

Fintech-selskaper, banker og forsikringsselskaper arbeider med høysensitiv kundedata og må møte ulike krav for å operere suksessfullt. Derfor er rollen av å etablere gode bedragerideteksjonspraksis enda viktigere i disse industrien.

For eksempel bruker Bank of America AI for ulike formål, inkludert bedragerideteksjon. Organisasjonen bruker AI til å gjennomgå data om tidligere bedrageriske transaksjoner. AI utvikler en forståelse av hva som gjør en transaksjon mistenkelig og er trent til å flagge noen potensiell 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 bedragerimanagerne.

Med et AI-basert bedragerideteksjonssystem kan managerne inputte historisk data for å forstå hvorfor tidligere tilfeller av bedrageriske transaksjoner ikke ble flagget. Deretter kan selskapene få verdifulle innsikter i sine nåværende bedragerideteksjonsstrategier og gjøre justeringer for å detektere bedrageri mer effektivt.

3. Online Spill Og Mistenkelig Kontoatferd

Online-spillselskaper, som kasinoapper og bettingplattformer, blir stadig mer populære blant forbrukerne. Men de øker også risikoen for bedrageri. Experian foreslår at når flere mennesker tilbrakte mer tid hjemme under pandemien, økte tilfellene av online-spillbedrageri.

Som et resultat er online-spillselskaper og andre enheter i spillindustrien i ferd med å utnytte AI-basert bedragerideteksjon for å flagge mistenkelige kontoer. Noen løsninger krever at brukerne går gjennom en identitetsverifiseringsprosess, noe som hjelper til å redusere sjansen for bedrageri. I tillegg kan disse selskapene møte kravene ved å sjekke brukernes alder for å sikre at de spiller lovlige spill.

Er AI-Drevne Bedragerideteksjonsmetoder Effektive?

Til slutt må selskaper ha solide bedragerideteksjonsprotokoller på plass når de gjennomfører undersøkelser, enten internt eller eksternt. De tre metodene beskrevet ovenfor antyder at AI-drevne bedragerideteksjonssystemer er effektive. Men selskapene må forstå at det ikke finnes noen enkelt 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 forbrukerne tapte omkring 5,8 milliarder dollar på grunn av bedrageri i 2021, 70% mer enn året før. Denne summen kunne være enda høyere hvis uoppgitte tilfeller ble tatt med i beregningen.

Fremtiden For AI I Bedragerideteksjon

Bedrageri er et alvorlig problem mange industrier slåss med, spesielt under den globale pandemien. Men å bruke den nyeste avanserte teknologien som AI og ML til bedragerideteksjonsformål kan vise seg å være effektivt for organisasjoner.

De opprinnelige kostnadene for disse løsningene kan være høye, men bedrifter som er alvorlige om å forsvare sine kunder og eiendom bør vurdere å gjøre disse verdifulle investeringene.