Jak sztuczna inteligencja wykrywa oszustwa w Internecie: metody i skuteczność

Praktycznie każda branża otoczenia biznesowego inwestuje lub przynajmniej rozważa inwestycje w sztuczną inteligencję (AI), w tym w uczenie maszynowe (ML), jeden z najbardziej znanych podzbiorów sztucznej inteligencji. Zaawansowane rozwiązania AI i ML zmieniły i nadal będą przekształcać między innymi sektory takie jak produkcja, elektronika użytkowa, marketing i opieka zdrowotna.

W miarę jak świat staje się coraz bardziej cyfrowy, rozwiązania AI i ML mogą zapewnić bardzo potrzebną pomoc różnego rodzaju firmom, agencjom rządowym i osobom fizycznym. Zastanów się, jak rośnie liczba przypadków kradzieży tożsamości i innych form oszustw internetowych, przez co firmy muszą stawić czoła negatywnym konsekwencjom.

Oszustwa internetowe nie są niczym nowym. Sztuczna inteligencja odgrywa jednak główną rolę w pomaganiu organizacjom w wykrywaniu oszustw i reagowaniu na nie. Poniżej dowiesz się więcej o tym, jak sztuczna inteligencja jest korzystna w wykrywaniu oszustw internetowych, o niektórych metodach stosowanych przez firmy do wykrywania oszustw w oparciu o sztuczną inteligencję oraz o tym, jak skuteczne mogą być te metody w powstrzymywaniu przypadków oszustw.

Krótki przegląd oszustw internetowych

Wykrywanie oszustw pełni istotną funkcję we współczesnym świecie biznesu. Od marek handlu elektronicznego po instytucje finansowe i wszystko pomiędzy, różne rodzaje oszustw internetowych, zwanych także oszustwami internetowymi, mogą mieć wpływ na szeroką gamę organizacji publicznych i prywatnych.

Biuro Technologii Informacyjnych Karoliny Północnej definiuje oszustwo internetowe jako dowolny program korzystający z Internetu publikować oszukańczych ofert, przekazywać pieniądze zarobione w wyniku oszukańczych działań lub przeprowadzać oszukańcze transakcje. Niektóre popularne rodzaje oszustw internetowych obejmują między innymi:

• Opłata z góry (oszustwa związane z listami nigeryjskimi)
• Fałszywe czeki
• Oszustwa związane z kartami kredytowymi lub debetowymi
• Schematy piramid
• Oszustwa biznesowe lub związane z zatrudnieniem
• Schematy inwestycyjne
• Niedostarczenie towarów lub usług

Kradzież tożsamości i ataki typu phishing to także częste przykłady oszustw internetowych. Obydwa te przestępstwa stanowią groźbę każdemu, kto korzysta z Internetu, zwłaszcza użytkownikom przechowującym dane wrażliwe, takie jak numery ubezpieczenia społecznego (SSN) lub numery kart kredytowych.

Korzyści z wykrywania oszustw w oparciu o sztuczną inteligencję

Rozwiązania do wykrywania oszustw oparte na sztucznej inteligencji są niezbędne dla współczesnej organizacji. Systemy te wykorzystują moc sztucznej inteligencji, aby dowiedzieć się o oszustwach, wykryć przypadki oszustw i zapewnić płynne działanie firmy. Poniżej znajdują się główne korzyści oferowane przez rozwiązania do wykrywania oszustw oparte na sztucznej inteligencji:

• Szybka i skuteczna forma wykrywania oszustw, która działa 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu
• Mniej pracy ludzkiej i błędów
• Lepsze przewidywania oparte na możliwości badania dużych zbiorów danych
• Identyfikacja unikalnych, wyrafinowanych cech oszustwa, których ludzie mogą nie zidentyfikować
• Ma bogate doświadczenie, szczególnie w wykrywaniu oszustw bankowych i ubezpieczeniowych
• Opłacalność
• Skalowalne

Dzięki tym zaletom systemy wykrywania oszustw oparte na sztucznej inteligencji są dla większości firm opłacalne. Jednak powszechnie wiadomo, że narzędzia AI i ML najlepiej współpracować z wykwalifikowanymi pracownikami ludzkimi.

Chociaż modele sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego zazwyczaj wymagają mniejszego nadzoru ze strony człowieka w porównaniu z tradycyjnymi technologiami biznesowymi, firmy powinny nadal rozważać zatrzymanie pracowników w celu wspierania inicjatyw wykrywania oszustw.

3 metody: wykorzystanie sztucznej inteligencji do wykrywania oszustw

Poniżej znajdują się trzy metody wykorzystania sztucznej inteligencji do wykrywania przypadków oszustw internetowych, które niektóre firmy stosują w celu ulepszenia swoich strategii wykrywania oszustw.

1. Instytucje finansowe, ubezpieczenia i zgodność

Firmy Fintech, banki i ubezpieczyciele pracują z bardzo wrażliwymi danymi klientów i muszą spełniać różne wymagania dotyczące zgodności, aby działać skutecznie. Dlatego w tych branżach jeszcze ważniejsza jest rola ustanowienia dobrych praktyk wykrywania oszustw.

Na przykład Bank of America wykorzystuje sztuczną inteligencję do różnych celów, w tym do wykrywania oszustw. Organizacja wykorzystuje sztuczną inteligencję do przeglądania danych w związku z przeszłymi oszukańczymi transakcjami. Sztuczna inteligencja zaczyna rozumieć, co czyni transakcję podejrzaną, i jest przeszkolona w zakresie sygnalizowania wszelkich potencjalnych oszustw w przyszłości.

2. Handel elektroniczny i oszustwa transakcyjne

Firmy zajmujące się handlem elektronicznym muszą przeprowadzać tysiące transakcji dziennie, co może stanowić wyzwanie nawet dla najbardziej doświadczonych menedżerów zajmujących się oszustwami.

Dzięki systemowi wykrywania oszustw opartemu na sztucznej inteligencji menedżerowie mogą wprowadzać dane historyczne, aby zrozumieć, dlaczego wcześniejsze przypadki nieuczciwych transakcji nie zostały oznaczone. Dzięki temu firmy mogą uzyskać cenne informacje na temat swoich bieżących strategii wykrywania oszustw i wprowadzić zmiany w celu skuteczniejszego wykrywania oszustw.

3. Gry online i podejrzane zachowanie konta

Firmy oferujące gry online, takie jak aplikacje kasynowe i platformy bukmacherskie, stają się coraz bardziej popularne wśród konsumentów. Zwiększają jednak również ryzyko oszustwa. Experian sugeruje, że im więcej osób spędzało czas w domu podczas pandemii, tym wzrosła liczba przypadków oszustw związanych z hazardem online.

W rezultacie firmy zajmujące się grami online i inne podmioty z branży gier wykorzystują wykrywanie oszustw AI do oznaczania podejrzanych kont. Niektóre rozwiązania wymagają od użytkowników przejścia poprzez proces weryfikacji tożsamości, pomagając zmniejszyć ryzyko oszustwa. Ponadto firmy te mogą spełnić wymagania dotyczące zgodności, sprawdzając wiek użytkowników, aby upewnić się, że uprawiają hazard legalnie.

Czy metody wykrywania oszustw oparte na sztucznej inteligencji są skuteczne?

W końcu firmy muszą to mieć solidne protokoły wykrywania oszustw stosowane podczas prowadzenia dochodzeń, zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych. Trzy metody opisane powyżej sugerują, że systemy wykrywania oszustw oparte na sztucznej inteligencji są skuteczne. Firmy muszą jednak zrozumieć, że nie ma jednej doskonałej technologii ani oprogramowania, które wychwyci każdy przypadek oszustwa.

Niestety przypadki oszustw są częste i żadna firma nie jest całkowicie odporna na jakąś formę oszustwa. Organizacje na całym świecie tracić biliony dolarów rocznie z powodu oszustwa, a konsumenci stracili około 5.8 miliarda dolarów w wyniku oszustw w 2021 r. o 70% więcej niż w roku poprzednim. Liczba ta mogłaby być jeszcze wyższa, gdyby policzyć niezgłoszone przypadki.

Przyszłość sztucznej inteligencji w wykrywaniu oszustw

Oszustwa to poważny problem, z którym boryka się wiele branż, szczególnie w czasie globalnej pandemii. Jednak wykorzystanie najnowszych zaawansowanych technologii, takich jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, do celów wykrywania oszustw może okazać się skuteczne dla organizacji.

Początkowe koszty tych rozwiązań mogą być wysokie, ale firmy, które poważnie myślą o obronie swoich klientów i majątku, powinny rozważyć dokonanie tych wartościowych inwestycji.