Jak AI wykrywa oszustwa online: metody i skuteczność

Przeważająca większość branży w środowisku biznesowym inwestuje w sztuczną inteligencję (AI), w tym w uczenie maszynowe (ML), jedną z najbardziej znanych podzbiorów AI. Zaawansowane rozwiązania AI i ML przekształciły i będą nadal przekształcać sektory takie jak produkcja, elektronika konsumencka, marketing i opieka zdrowotna, między innymi.

Ponieważ świat staje się coraz bardziej cyfrowy, rozwiązania AI i ML mogą zapewnić niezbędną pomoc różnym rodzajom firm, agencjom rządowym i osobom. Zastanów się, jak przypadki kradzieży tożsamości i innych form oszustw online wzrastają, pozostawiając firmy, które zmagają się z negatywnymi konsekwencjami.

Oszustwa online nie są nowe. Jednak AI odgrywa ważną rolę w pomocy organizacjom w wykrywaniu i reagowaniu na oszustwa. Poniżej dowiedz się więcej o tym, jak AI jest przydatne w wykrywaniu oszustw online, niektóre metody, których używają firmy do wykrywania oszustw opartych na AI, oraz jak skuteczne są te metody w powstrzymywaniu przypadków oszustw.

Krótkie wprowadzenie do oszustw online

Wykrywanie oszustw pełni istotną funkcję we współczesnym świecie biznesu. Od marek e-commerce po instytucje finansowe i wszystko pomiędzy, różne rodzaje oszustw online, nazywanych również oszustwami internetowymi, mogą wpłynąć na wiele publicznych i prywatnych organizacji.

Biuro ds. Technologii Informacyjnej w Karolinie Północnej definiuje oszustwa online jako każdy plan, który wykorzystuje Internet do publikowania fałszywych ofert, przesyłania pieniędzy uzyskanych w wyniku fałszywych działań lub prowadzenia fałszywych transakcji. Niektóre popularne rodzaje oszustw internetowych obejmują, ale nie ograniczają się do:

• Oszustwa z wyprzedzeniem (oszustwa nigeryjskie)
• Fałszywe czeki
• Oszustwa kart kredytowych lub debetowych
• Schematy piramidowe
• Oszustwa biznesowe lub zatrudnieniowe
• Schematy inwestycyjne
• Niedostarczanie towarów lub usług

Kradzież tożsamości i ataki phishingowe są również powszechnymi przykładami oszustw internetowych. Obie te zbrodnie stanowią zagrożenie dla każdego, kto używa Internetu, zwłaszcza użytkowników, którzy przechowują wrażliwe dane, takie jak numery bezpieczeństwa społecznego (SSN) lub numery kart kredytowych.

Korzyści z wykrywania oszustw opartych na AI

Rozwiązania do wykrywania oszustw opartych na AI są niezastąpione dla nowoczesnej organizacji. Systemy te wykorzystują moc AI, aby nauczyć się o oszustwach, wykryć przypadki oszustw i utrzymać firmę w sprawnym działaniu. Poniżej znajdują się główne korzyści oferowane przez rozwiązania do wykrywania oszustw opartych na AI:

• Szybka i wydajna forma wykrywania oszustw, która działa 24/7
• Zmniejszony nakład pracy i błędów ludzkich
• Lepsze prognozy oparte na możliwości badania dużych zbiorów danych
• Identyfikacja unikalnych, wyrafinowanych cech oszustw, których ludzie mogliby nie zidentyfikować
• Ma udokumentowany rekord, zwłaszcza w wykrywaniu oszustw bankowych i ubezpieczeniowych
• Ekonomiczne
• Możliwe do skalowania

Te korzyści sprawiają, że rozwiązania do wykrywania oszustw opartych na AI są wartościową inwestycją dla większości firm. Jednak powszechnie uważa się, że narzędzia AI i ML najlepiej działają w połączeniu z doświadczonymi pracownikami.

Chociaż modele AI i ML zwykle wymagają mniej nadzoru ludzkiego w porównaniu z tradycyjnymi technologiami biznesowymi, firmy powinny nadal rozważać zatrudnianie pracowników w celu wsparcia inicjatyw wykrywania oszustw.

3 Metody: Wykorzystanie AI do wykrywania oszustw

Poniżej znajdują się trzy metody wykorzystania AI do wykrywania oszustw online, które niektóre firmy stosują w celu poprawy strategii wykrywania oszustw.

1. Instytucje finansowe, ubezpieczenia i zgodność

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

Na przykład Bank of America (BAC ) wykorzystuje AI do różnych celów, w tym do wykrywania oszustw. Organizacja wykorzystuje AI do przeszukiwania danych dotyczących wcześniejszych transakcji oszustw. AI rozwija zrozumienie tego, co sprawia, że transakcja jest podejrzana, i jest szkolony do oznaczenia potencjalnych oszustw w przyszłości.

2. Handel elektroniczny i oszustwa transakcyjne

Firmy handlu elektronicznego muszą realizować tysiące transakcji dziennie, co może być wyzwaniem nawet dla najbardziej doświadczonych menedżerów oszustw.

Z systemem wykrywania oszustw opartym na AI menedżerowie mogą wprowadzić dane historyczne, aby zrozumieć, dlaczego przypadki oszustw transakcyjnych nie zostały wcześniej oznaczone. Stąd firmy mogą uzyskać cenne wglądy w swoje bieżące strategie wykrywania oszustw i wprowadzić zmiany w celu skuteczniejszego wykrywania oszustw.

3. Gry online i podejrzane zachowania kont

Firmy gier online, takie jak aplikacje kasynowe i platformy zakładów, stają się coraz bardziej popularne wśród konsumentów. Jednak zwiększają one również ryzyko oszustw. Experian sugeruje, że wraz ze spędzaniem przez ludzi więcej czasu w domu podczas pandemii przypadki oszustw gier online wzrosły.

W rezultacie firmy gier online i inne podmioty w branży gier wykorzystują wykrywanie oszustw oparte na AI do oznaczenia podejrzanych kont. Niektóre rozwiązania wymagają od użytkowników przejścia procesu weryfikacji tożsamości, co pomaga zmniejszyć szanse na oszustwa. Ponadto te firmy mogą spełniać wymagania zgodności, sprawdzając wiek użytkowników, aby upewnić się, że grają legalnie.

Czy metody wykrywania oszustw oparte na AI są skuteczne?

Ostatecznie firmy muszą mieć sprawne protokoły wykrywania oszustw podczas prowadzenia dochodzeń, niezależnie od tego, czy są one prowadzone wewnętrznie, czy zewnętrznie. Trzy powyższe metody sugerują, że systemy wykrywania oszustw oparte na AI są skuteczne. Jednak firmy muszą zrozumieć, że nie ma idealnej technologii lub rozwiązania oprogramowania, które złapie każdy przypadek oszustwa.

Niestety, przypadki oszustw są powszechne i żadna firma nie jest całkowicie odporna na jakąś formę oszustwa. Organizacje na całym świecie tracą biliony dolarów rocznie z powodu oszustw, a konsumenci stracili około 5,8 miliarda dolarów z powodu oszustw w 2021 roku, o 70% więcej niż w poprzednim roku. Ta liczba mogłaby być jeszcze wyższa, gdyby uwzględniono niezgłoszone przypadki.

Przyszłość AI w wykrywaniu oszustw

Oszustwa są poważnym problemem, z którym borykają się wiele branży, zwłaszcza podczas pandemii. Jednak wykorzystanie najnowszych zaawansowanych technologii, takich jak AI i ML, do celów wykrywania oszustw może okazać się skuteczne dla organizacji.

Koszty początkowe tych rozwiązań mogą być wysokie, ale firmy, które poważnie myślą o obronie swoich klientów i aktywów, powinny rozważyć dokonanie tych wartościowych inwestycji.