Как ИИ обнаруживает онлайн-мошенничество: методы и эффективность

Практически каждая отрасль в деловой среде инвестирует или хотя бы рассматривает возможность инвестирования в искусственный интеллект (ИИ), включая машинное обучение (МО), одно из наиболее известных подмножеств ИИ. Продвинутые решения ИИ и МО уже преобразовали и продолжат преобразовывать такие секторы, как производство, потребительская электроника, маркетинг и здравоохранение, среди прочих.

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

Онлайн-мошенничество не ново. Однако ИИ играет важную роль в помощи организациям обнаруживать и реагировать на мошенничество. Ниже вы узнаете 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 могут быть для предотвращения случаев мошенничества.

Краткий обзор онлайн-мошенничества

Обнаружение мошенничества служит важной функцией в современном деловом мире. От брендов электронной коммерции до финансовых учреждений и всего, что между ними, различные типы онлайн-мошенничества, также называемого 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 типы интернет-мошенничества включают, но не ограничиваются:

• Мошенничество с предоплатой (нигерийские письма)
• Фальшивые чеки
• Мошенничество с кредитными или дебетовыми картами
• Пирамидальные схемы
• Мошенничество в бизнесе или на работе
• Инвестиционные схемы
• Недоставка товаров или услуг

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

Преимущества обнаружения мошенничества на основе ИИ

Решения для обнаружения мошенничества на основе ИИ являются незаменимыми для современной организации. Эти системы используют силу ИИ, чтобы узнать о мошенничестве, обнаружить случаи мошенничества и поддерживать бесперебойную работу бизнеса. Ниже перечислены основные преимущества, которые предлагают решения для обнаружения мошенничества на основе ИИ:

• Быстрый и эффективный метод обнаружения мошенничества, работающий 24/7
• Сокращение ручного труда и ошибок
• Лучшие прогнозы на основе способности анализировать большие наборы данных
• Определение уникальных, сложных характеристик мошенничества, которые люди могут не выявить
• Успешный опыт, особенно в области банковского и страхового мошенничества
• Экономичность
• Масштабируемость

Эти преимущества делают системы обнаружения мошенничества на основе ИИ полезными инвестициями для большинства компаний. Однако общеизвестно, 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 технологиями бизнеса, компании должны 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 случаев онлайн-мошенничества, которые некоторые компании 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, чтобы успешно работать. Поэтому роль создания хороших практик обнаружения мошенничества еще более важна в этих отраслях.

Например, Bank of America 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 потенциальное мошенничество в будущем.

2. Электронная коммерция и транзакционное мошенничество

Бизнесам электронной коммерции необходимо 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 необходимые коррективы 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 увеличились.

В результате онлайн-игровые компании и другие сущности в игровой индустрии 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 надежные 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 идеального технологического решения или программного обеспечения, которое поймает каждый случай мошенничества.

К сожалению, случаи мошенничества распространены, и ни один бизнес не полностью защищен от столкновения с какой-либо формой 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 могла бы быть еще выше, если бы учитывались нераскрытые 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 оказаться эффективным для организаций.

Первоначальные затраты на эти решения могут быть высокими, но компании, которые серьезно настроены на защиту своих клиентов и активов, должны рассмотреть возможность этих полезных инвестиций.