Как ИИ выявляет онлайн-мошенничество: методы и эффективность

Практически каждая отрасль бизнес-среды инвестирует или, по крайней мере, рассматривает возможность инвестирования в искусственный интеллект (ИИ), включая машинное обучение (ML), одно из самых известных подвидов ИИ. Передовые решения искусственного интеллекта и машинного обучения продолжают трансформировать такие отрасли, как производство, бытовая электроника, маркетинг, здравоохранение и другие.

Поскольку мир становится все более цифровым, решения AI и ML могут оказать столь необходимую помощь различным типам компаний, государственных учреждений и частных лиц. Подумайте о том, как растет число случаев кражи личных данных и других форм онлайн-мошенничества, из-за чего компании вынуждены бороться с негативными последствиями.

Интернет-мошенничество не ново. Тем не менее, ИИ играет важную роль, помогая организациям обнаруживать мошенничество и реагировать на него. Ниже вы узнаете больше о преимуществах ИИ в обнаружении онлайн-мошенничества, о некоторых методах, которые компании используют для обнаружения мошенничества на основе ИИ, и о том, насколько эффективными могут быть эти методы для пресечения случаев мошенничества.

Краткий обзор онлайн-мошенничества

Выявление мошенничества выполняет важную функцию в современном деловом мире. От брендов электронной коммерции до финансовых учреждений и всего, что между ними, различные виды онлайн-мошенничества, также называемые интернет-мошенничеством, могут повлиять на широкий круг государственных и частных организаций.

Управление информационных технологий Северной Каролины определяет онлайн-мошенничество как любая схема, использующая интернет публиковать мошеннические предложения, передавать деньги, заработанные мошенническими действиями, или проводить мошеннические транзакции. Некоторые популярные виды интернет-мошенничества включают, но не ограничиваются:

• Авансовый платеж (мошенничество с нигерийскими письмами)
• Поддельные чеки
• Мошенничество с кредитными или дебетовыми картами
• Схемы пирамид
• Мошенничество в сфере бизнеса или трудоустройства
• Инвестиционные схемы
• Непоставка товаров или услуг

Кража личных данных и фишинговые атаки также являются распространенными примерами интернет-мошенничества. Оба эти преступления являются угрозами всем, кто пользуется Интернетом, особенно пользователям, которые хранят конфиденциальные данные, такие как номера социального страхования (SSN) или номера кредитных карт.

Преимущества обнаружения мошенничества на основе ИИ

Решения по обнаружению мошенничества на основе ИИ незаменимы для современной организации. Эти системы используют возможности ИИ, чтобы узнавать о мошенничестве, выявлять случаи мошенничества и обеспечивать бесперебойную работу бизнеса. Ниже приведены основные преимущества, предлагаемые решениями для обнаружения мошенничества на основе ИИ:

• Быстрая и эффективная форма обнаружения мошенничества, работающая круглосуточно и без выходных.
• Сокращение человеческого труда и ошибок
• Улучшенные прогнозы, основанные на возможности изучения больших наборов данных.
• Выявление уникальных, изощренных признаков мошенничества, которые люди могут не распознать
• Имеет успешный опыт, особенно в обнаружении банковского и страхового мошенничества.
• Экономичное
• Масштабируемость

Эти преимущества делают системы обнаружения мошенничества на основе ИИ достойными инвестиций для большинства компаний. Однако общеизвестно, что инструменты ИИ и МО работать лучше всего вместе с квалифицированными сотрудниками.

Хотя модели AI и ML обычно требуют меньшего человеческого контроля по сравнению с традиционными бизнес-технологиями, компаниям все же следует рассмотреть возможность удержания сотрудников для поддержки инициатив по обнаружению мошенничества.

3 метода: использование ИИ для обнаружения мошенничества

Ниже приведены три метода использования ИИ для обнаружения случаев онлайн-мошенничества, которые некоторые компании используют для улучшения своих стратегий обнаружения мошенничества.

1. Финансовые учреждения, страхование и соблюдение

Финтех-компании, банки и страховые компании работают с конфиденциальными данными клиентов и должны соответствовать различным требованиям для успешной работы. Таким образом, роль внедрения надлежащих методов обнаружения мошенничества в этих отраслях еще более важна.

Например, Bank of America использует ИИ для различных целей, включая обнаружение мошенничества. Организация использует ИИ для прочесывания данных относительно прошлых мошеннических операций. ИИ развивает понимание того, что делает транзакцию подозрительной, и обучен отмечать любое потенциальное мошенничество в будущем.

2. Электронная коммерция и мошенничество с транзакциями

Предприятия электронной коммерции должны совершать тысячи транзакций в день, что может быть сложной задачей даже для самых опытных менеджеров по мошенничеству.

С помощью системы обнаружения мошенничества на основе ИИ менеджеры могут вводить исторические данные, чтобы понять, почему прошлые случаи мошеннических транзакций не были отмечены. Оттуда компании могут получить ценную информацию о своих текущих стратегиях обнаружения мошенничества и внести коррективы для более эффективного обнаружения мошенничества.

3. Онлайн-игры и подозрительное поведение учетной записи

Компании, занимающиеся онлайн-играми, такие как приложения для казино и платформы для ставок, становятся все более популярными среди потребителей. Однако они также увеличивают риск мошенничества. Experian предполагает, что по мере того, как во время пандемии все больше людей проводили время дома, участились случаи мошенничества с азартными играми в Интернете.

В результате компании, занимающиеся онлайн-играми, и другие организации игровой индустрии используют обнаружение мошенничества с помощью ИИ для выявления подозрительных учетных записей. Некоторые решения требуют, чтобы пользователи через процесс проверки личности, помогая снизить вероятность мошенничества. Кроме того, эти компании могут выполнять требования соответствия, проверяя возраст пользователей, чтобы убедиться, что они играют в азартные игры на законных основаниях.

Эффективны ли методы обнаружения мошенничества с использованием ИИ?

В конечном итоге компании должны иметь надежные протоколы обнаружения мошенничества на месте при проведении расследований, как внутренних, так и внешних. Описанные выше три метода предполагают, что системы обнаружения мошенничества на основе ИИ эффективны. Однако компании должны понимать, что не существует идеальной технологии или программного решения, способного выявлять все случаи мошенничества.

К сожалению, случаи мошенничества распространены, и ни один бизнес не застрахован от какой-либо формы мошенничества. Организации по всему миру ежегодно терять триллионы долларов из-за мошенничества, и потребители потеряли около 5.8 млрд долларов из-за мошенничества в 2021 году на 70% больше, чем в предыдущем году. Эта цифра могла бы быть еще выше, если бы учитывались незарегистрированные случаи.

Будущее ИИ для обнаружения мошенничества

Мошенничество — серьезная проблема, с которой сталкиваются многие отрасли, особенно во время глобальной пандемии. Однако использование новейших передовых технологий, таких как AI и ML, для целей обнаружения мошенничества может оказаться эффективным для организаций.

Первоначальные затраты на эти решения могут быть высокими, но компаниям, которые серьезно относятся к защите своих клиентов и активов, следует подумать об этих стоящих инвестициях.