Hur AI upptäcker onlinebedrägeri: metoder och effektivitet

Virtually varje bransch i affärsmiljön investerar i eller överväger att investera i artificiell intelligens (AI), inklusive maskinlärning (ML), en av de mest kända undergrupperna av AI. Avancerade AI- och ML-lösningar har och kommer att fortsätta att förändra sektorer som tillverkning, konsumentelektronik, marknadsföring och hälsovård, bland andra.

Medan världen blir alltmer digital kan AI- och ML-lösningar ge mycket behövlig hjälp till olika typer av företag, myndigheter och individer. Tänk på hur fall av identitetsstöld och andra former av onlinebedrägeri ökar, vilket får företag att kämpa med de negativa konsekvenserna.

Onlinebedrägeri är inte nytt. Men AI spelar en stor roll i att hjälpa organisationer att upptäcka och svara på bedrägeri. Nedan kan du lära dig mer om hur AI är till nytta vid upptäckt av onlinebedrägeri, några av de metoder som företag använder för AI-baserad bedrägeridetektering och hur effektiva dessa metoder kan vara för att stoppa fall av bedrägeri.

En kort översikt av onlinebedrägeri

Bedrägeridetektering fyller en viktig funktion i den moderna affärsvärlden. Från e-handelsvarumärken till finansiella institutioner och allt däremellan kan olika typer av onlinebedrägeri, även kallat internetbedrägeri, påverka en mängd olika offentliga och privata organisationer.

North Carolinas kontor för informations-teknologi definierar onlinebedrägeri som varje schema som använder internet för att publicera bedrägliga förfrågningar, överföra pengar som tjänats genom bedrägliga aktiviteter eller genomföra bedrägliga transaktioner. Några vanliga typer av internetbedrägeri inkluderar, men är inte begränsade till:

• Förskottsavgift (Nigerianska brevbedrägerier)
• Falska checkar
• Kredit- eller betalkortsbedrägeri
• Pyramidspel
• Företags- eller anställningsbedrägeri
• Investeringsscheman
• Icke-leverans av varor eller tjänster

Identitetsstöld och phishingattacker är också vanliga exempel på internetbedrägeri. Båda dessa brott är hot mot alla som använder internet, särskilt användare som lagrar känsliga uppgifter, som personnummer eller kreditkortsuppgifter.

Fördelarna med AI-baserad bedrägeridetektering

AI-baserade bedrägeridetekteringssystem är oumbärliga för den moderna organisationen. Dessa system utnyttjar AI:s kraft för att lära sig om bedrägeri, upptäcka fall av bedrägeri och hålla ett företag i drift. Nedan finns de huvudsakliga fördelarna som erbjuds av AI-baserade bedrägeridetekteringssystem:

• En snabb och effektiv form av bedrägeridetektering som fungerar 24/7
• Minskad mänsklig arbetskraft och fel
• Bättre förutsägelser baserade på förmågan att undersöka stora datamängder
• Identifiering av unika, sofistikerade bedrägeriegenskaper som människor kanske inte identifierar
• En framgångsrik spårning, särskilt inom bank- och försäkringsbedrägeridetektering
• Kostnadseffektiv
• Skalbar

Dessa fördelar gör AI-baserade bedrägeridetekteringssystem till en värdefull investering för de flesta företag. Men det är allmänt känt att AI- och ML-verktyg fungerar bäst tillsammans med skickliga anställda.

Medan AI- och ML-modeller vanligtvis kräver mindre mänsklig tillsyn jämfört med traditionella företagsteknologier, bör företag fortfarande överväga att behålla anställda för att stödja bedrägeridetekteringsinitiativ.

3 metoder: Utnyttjande av AI för bedrägeridetektering

Nedan finns tre metoder för att använda AI för att upptäcka fall av onlinebedrägeri som vissa företag använder för att förbättra sina bedrägeridetekteringsstrategier.

1. Finansiella institutioner, försäkring och regelefterlevnad

Fintechföretag, banker och försäkringsgivare arbetar med mycket känsliga kunduppgifter och måste uppfylla olika regelefterlevnadskrav för att kunna verka framgångsrikt. Därför är rollen att etablera goda bedrägeridetekteringspraxis ännu viktigare i dessa branscher.

Till exempel använder Bank of America (BAC ) AI för olika ändamål, inklusive bedrägeridetektering. Organisationen använder AI för att gå igenom data om tidigare bedrägliga transaktioner. AI utvecklar en förståelse för vad som gör en transaktion misstänkt och tränas för att flagga eventuellt bedrägeri i framtiden.

2. E-handel och transaktionsbedrägeri

E-handelsföretag måste slutföra tusentals transaktioner per dag, vilket kan vara utmanande även för de mest erfarna bedrägericheferna.

Med ett AI-baserat bedrägeridetekteringssystem kan chefer mata in historiska data för att förstå varför tidigare fall av bedrägliga transaktioner inte flaggades. Därifrån kan företag få värdefulla insikter om sina nuvarande bedrägeridetekteringsstrategier och göra justeringar för att upptäcka bedrägeri mer effektivt.

3. Online-spel och misstänkt kontobeteende

Online-spelföretag, som casinospel och spelplattformar, blir alltmer populära bland konsumenter. Men de ökar också risken för bedrägeri. Experian föreslår att allt fler människor tillbringade tid hemma under pandemin, vilket ledde till en ökning av online-spelbedrägeri.

Som ett resultat använder online-spelföretag och andra entiteter inom spelbranschen AI-baserad bedrägeridetektering för att flagga misstänkta konton. Vissa lösningar kräver att användare går igenom en identitetsverifieringsprocess, vilket hjälper till att minska risken för bedrägeri. Dessutom kan dessa företag uppfylla regelefterlevnadskrav genom att kontrollera användarnas ålder för att säkerställa att de spelar lagligt.

Är AI-drivna bedrägeridetekteringsmetoder effektiva?

Till slut måste företag ha ljuda bedrägeridetekteringsprotokoll på plats när de genomför utredningar, antingen internt eller externt. De tre metoderna som beskrivs ovan tyder på att AI-drivna bedrägeridetekteringssystem är effektiva. Men företag måste förstå att det inte finns någon perfekt teknik eller programvara som kan upptäcka varje fall av bedrägeri.

Tyvärr är fall av bedrägeri vanliga och inget företag är helt immunt mot att utsättas för någon form av bedrägeri. Organisationer över hela världen förlorar trillions av dollar varje år på grund av bedrägeri, och konsumenter förlorade cirka 5,8 miljarder dollar på grund av bedrägeri under 2021, 70% mer än föregående år. Den siffran kan vara ännu högre om outredda fall räknades med.

Framtiden för AI inom bedrägeridetektering

Bedrägeri är ett allvarligt problem som många branscher kämpar med, särskilt under den globala pandemin. Men med hjälp av den senaste avancerade tekniken, som AI och ML, för bedrägeridetekteringsändamål kan detta visa sig vara effektivt för organisationer.

De initiala kostnaderna för dessa lösningar kan vara höga, men företag som är allvarliga med att försvara sina kunder och tillgångar bör överväga att göra dessa värdefulla investeringar.