网络安全
人工智能如何检测在线欺诈：方法和有效性
几乎每个行业在商业环境中都在投资或至少考虑投资人工智能（AI），包括机器学习（ML），这是人工智能中最著名的子集之一。先进的AI和ML解决方案已经并将继续改变制造业、消费电子、营销和医疗保健等行业。
随着世界变得越来越数字化，AI和ML解决方案可以为各种类型的公司、政府机构和个人提供急需的帮助。考虑到身份盗窃和其他形式的在线欺诈案件的增加，留下企业难以面对负面后果。
在线欺诈并非新鲜事。然而，AI在帮助组织检测和应对欺诈方面发挥着重要作用。下面，了解更多关于AI在在线欺诈检测中的益处、公司如何使用AI进行欺诈检测以及这些方法可以有效地阻止欺诈案件的信息。
在线欺诈简介
欺诈检测在现代商业世界中发挥着至关重要的作用。从电子商务品牌到金融机构等，各种类型的在线欺诈（也称为互联网欺诈）可以影响广泛的公共和私营组织。
北卡罗来纳州信息技术办公室将在线欺诈定义为任何使用互联网发布欺诈性招募、传输通过欺诈活动赚取的钱或进行欺诈性交易的计划。一些流行的互联网欺诈类型包括但不限于：
- 预付费（尼日利亚信骗）
- 伪造支票
- 信用卡或借记卡欺诈
- 金字塔骗局
- 商业或就业骗局
- 投资骗局
- 未交付商品或服务
身份盗窃和钓鱼攻击也是常见的互联网欺诈例子。两者都是对任何使用互联网的人来说的威胁，尤其是存储敏感数据的用户，例如社会安全号码（SSN）或信用卡号码。
基于AI的欺诈检测的益处
基于AI的欺诈检测解决方案对于现代组织来说是不可或缺的。这些系统利用AI的力量来学习欺诈、检测欺诈案件并保持业务的顺利运行。以下是基于AI的欺诈检测解决方案提供的主要益处：
- 一种快速高效的欺诈检测方式，24/7运行
- 减少人工劳动和错误
- 基于大型数据集的更好预测
- 识别人类可能无法识别的独特、复杂的欺诈特征
- 在银行和保险欺诈检测方面具有成功的记录
- 成本有效
- 可扩展
这些益处使基于AI的欺诈检测系统成为大多数公司值得投资的选择。然而，人们普遍认为，AI和ML工具与熟练的人类员工一起工作效果最佳。
虽然AI和ML模型通常需要比传统商业技术少的人类监督，但企业仍应考虑保留员工来支持欺诈检测计划。
3种方法：利用AI进行欺诈检测
以下是三种使用AI检测在线欺诈案件的方法，一些企业使用这些方法来改进他们的欺诈检测策略。
1. 金融机构、保险和合规
金融科技公司、银行和保险提供商处理高度敏感的客户数据，并必须满足各种合规要求才能成功运营。因此，在这些行业中建立良好的欺诈检测实践的作用更加重要。
例如，美国银行使用AI进行各种目的，包括欺诈检测。该组织使用AI来分析有关过去欺诈交易的数据。AI开发出对可疑交易的理解，并被训练为标记任何潜在的欺诈行为。
2. 电子商务和交易欺诈
电子商务企业必须每天完成成千上万的交易，这对即使是最有经验的欺诈经理来说也是一项挑战。
使用基于AI的欺诈检测系统，经理可以输入历史数据来了解为什么过去的欺诈交易案件没有被标记。从那里，公司可以获得有关其当前欺诈检测策略的宝贵见解，并对其进行调整，以更有效地检测欺诈。
3. 在线游戏和可疑账户行为
在线游戏公司，如赌场应用程序和投注平台，越来越受消费者的欢迎。然而，它们也增加了欺诈的风险。Experian建议，随着更多人在家度过时间，网络赌博欺诈案件增加了。
因此，在线游戏公司和游戏行业的其他实体正在利用AI欺诈检测来标记可疑账户。一些解决方案需要用户进行身份验证过程，从而有助于减少欺诈的可能性。此外，这些公司可以通过检查用户的年龄以确保他们合法地进行赌博来满足合规要求。
AI驱动的欺诈检测方法是否有效？
最终，公司必须在进行调查时拥有健全的欺诈检测协议，无论是内部还是外部。上述三种方法表明，AI驱动的欺诈检测系统是有效的。然而，公司必须了解，没有一种完美的技术或软件解决方案可以捕获每一种欺诈案件。
不幸的是，欺诈案件很常见，没有任何企业能够完全免受某种形式的欺诈。全球各地的组织每年因欺诈而损失数万亿美元，消费者在2021年因欺诈而损失了约5.8亿美元，比前一年增加了70%。如果未报告的案件被计算在内，这个数字可能会更高。
AI用于欺诈检测的未来
欺诈是一个严重的问题，许多行业正在努力应对，尤其是在全球大流行期间。然而，使用最新的先进技术，如AI和ML，用于欺诈检测目的，可以证明对组织有效。
这些解决方案的前期成本可能很高，但对于那些认真保护客户和资产的企业来说，考虑这些值得的投资是合理的。
