Как ИИ обнаруживает онлайн-мошенничество: методы и эффективность

Практически каждая отрасль в бизнес-среде инвестирует в искусственный интеллект (ИИ), включая машинное обучение (МО), один из наиболее известных подмножеств ИИ. Продвинутые решения ИИ и МО преобразуют отрасли, такие как производство, потребительская электроника, маркетинг и здравоохранение, среди прочих.

По мере того, как мир становится все более цифровым, решения ИИ и МО могут оказать необходимую помощь различным типам компаний, государственных агентств и отдельных лиц. Рассмотрим, как случаи кражи личности и других форм онлайн-мошенничества увеличиваются, оставляя бизнес борющимся с негативными последствиями.

Онлайн-мошенничество не ново. Однако ИИ играет значительную роль в помощи организациям обнаруживать и реагировать на мошенничество. Ниже вы можете узнать больше о том, как ИИ полезен в обнаружении онлайн-мошенничества, о некоторых методах, которые компании используют для обнаружения мошенничества на основе ИИ, и насколько эффективны эти методы для предотвращения случаев мошенничества.

Краткий обзор онлайн-мошенничества

Обнаружение мошенничества играет важную функцию в современном бизнес-мире. От брендов электронной коммерции до финансовых учреждений и всего, что между ними, различные формы онлайн-мошенничества, также называемые интернет-мошенничеством, могут повлиять на широкий спектр государственных и частных организаций.

Офис информационных технологий Северной Каролины определяет онлайн-мошенничество как любую схему, которая использует интернет для публикации мошеннических предложений, передачи денег, полученных через мошенническую деятельность, или проведения мошеннических транзакций. Некоторые популярные формы интернет-мошенничества включают, но не ограничиваются:

• Мошенничество с предоплатой (нигерийские письма)
• Фальшивые чеки
• Мошенничество с кредитными или дебетовыми картами
• Пирамидальные схемы
• Бизнес- или рабочие мошенничества
• Инвестиционные схемы
• Недоставка товаров или услуг

Кража личности и фишинговые атаки также являются распространенными примерами интернет-мошенничества. Оба этих преступления являются угрозами для любого, кто использует интернет, особенно для пользователей, которые хранят конфиденциальные данные, такие как номера социального страхования или номера кредитных карт.

Преимущества обнаружения мошенничества на основе ИИ

Решения для обнаружения мошенничества на основе ИИ являются незаменимыми для современных организаций. Эти системы используют силу ИИ для изучения мошенничества, обнаружения случаев мошенничества и поддержания бесперебойной работы бизнеса. Ниже приведены основные преимущества, предлагаемые решениями для обнаружения мошенничества на основе ИИ:

• Быстрая и эффективная форма обнаружения мошенничества, работающая 24/7
• Снижение ручного труда и ошибок
• Лучшие прогнозы на основе способности анализировать большие наборы данных
• Определение уникальных, сложных характеристик мошенничества, которые люди могут не обнаружить
• Успешный опыт, особенно в области обнаружения мошенничества в банковской и страховой сфере
• Экономичность
• Масштабируемость

Эти преимущества делают решения для обнаружения мошенничества на основе ИИ полезными инвестициями для большинства компаний. Однако известно, что инструменты ИИ и МО работают лучше всего вместе с квалифицированными сотрудниками.

Хотя модели ИИ и МО обычно требуют меньше человеческого надзора по сравнению с традиционными бизнес-технологиями, бизнес должен все равно рассмотреть возможность сохранения сотрудников для поддержки инициатив по обнаружению мошенничества.

3 метода: использование ИИ для обнаружения мошенничества

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

1. Финансовые учреждения, страхование и соблюдение требований

Финтех-компании, банки и страховые провайдеры работают с высокочувствительными данными клиентов и должны соответствовать различным требованиям для успешной работы. Поэтому роль установления хороших практик обнаружения мошенничества еще более важна в этих отраслях.

Например, Bank of America (BAC ) использует ИИ для различных целей, включая обнаружение мошенничества. Организация использует ИИ для анализа данных о прошлых мошеннических транзакциях. ИИ развивает понимание того, что делает транзакцию подозрительной, и обучается флагировать любые потенциальные мошенничества в будущем.

2. Электронная коммерция и транзакционное мошенничество

Бизнесы электронной коммерции должны выполнять тысячи транзакций в день, что может быть сложной задачей даже для самых опытных менеджеров по борьбе с мошенничеством.

С помощью системы обнаружения мошенничества на основе ИИ менеджеры могут ввести исторические данные, чтобы понять, почему прошлые случаи мошеннических транзакций не были флагированы. Оттуда компании могут получить ценные знания о своих текущих стратегиях обнаружения мошенничества и внести изменения для более эффективного обнаружения мошенничества.

3. Онлайн-игры и подозрительное поведение аккаунтов

Онлайн-игровые компании, такие как казино-приложения и платформы для ставок, становятся все более популярными среди потребителей. Однако они также увеличивают риск мошенничества. Experian предлагает, что по мере того, как больше людей проводили время дома во время пандемии, случаи онлайн-игрового мошенничества увеличивались.

В результате онлайн-игровые компании и другие сущности в игровых отраслях используют системы обнаружения мошенничества на основе ИИ для флагирования подозрительных аккаунтов. Некоторые решения требуют от пользователей пройти процесс верификации личности, что помогает снизить вероятность мошенничества. Кроме того, эти компании могут соответствовать требованиям, проверяя возраст пользователей, чтобы убедиться, что они играют законно.

Эффективны ли методы обнаружения мошенничества на основе ИИ?

В конечном итоге компании должны иметь sound протоколы обнаружения мошенничества при проведении расследований, будь то внутренние или внешние. Три метода, описанные выше, предполагают, что системы обнаружения мошенничества на основе ИИ эффективны. Однако компании должны понимать, что нет идеальной технологии или программного решения, которое может обнаружить каждый случай мошенничества.

К сожалению, случаи мошенничества распространены, и ни один бизнес не полностью защищен от мошенничества. Организации по всему миру теряют триллионы долларов ежегодно из-за мошенничества, и потребители потеряли около 5,8 миллиардов долларов из-за мошенничества в 2021 году, на 70% больше, чем в предыдущем году. Эта цифра может быть еще выше, если учитывать нерегистрируемые случаи.

Будущее ИИ для обнаружения мошенничества

Мошенничество является серьезной проблемой, с которой сталкиваются многие отрасли, особенно во время глобальной пандемии. Однако использование последних передовых технологий, таких как ИИ и МО, для целей обнаружения мошенничества может быть эффективным для организаций.

Первоначальные затраты на эти решения могут быть высокими, но бизнес, который серьезно относится к защите своих клиентов и активов, должен рассмотреть возможность этих полезных инвестиций.