网络安全
人工智能如何检测在线欺诈：方法和有效性
在商业环境中，几乎每个行业都在投资或考虑投资人工智能（AI），包括机器学习（ML），这是AI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解决方案可以为各类公司、政府机构和个人提供所需的帮助。考虑到身份盗窃和其他形式的在线欺诈案例的增加，企业正在努力应对负面的后果。
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。以下了解更多关于AI在在线欺诈检测中的益处、公司使用的AI基于欺诈检测方法以及这些方法的有效性。
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，各种类型的在线欺诈（也称为互联网欺诈）都可能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（尼日利亚信件骗局）
- 伪造支票
- 信用卡或借记卡欺诈
- 金字塔计划
- 商业或就业骗局
- 投资计划
- 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。这些犯罪对任何使用互联网的人来说都是威胁，尤其是存储敏感数据（如社会安全号码或信用卡号码）的用户。
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、检测欺诈案例并保持业务的顺畅运行。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良好的成功记录
- 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有价值的投资。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检测在线欺诈的方法，企业可以采用这些方法来改进其欺诈检测策略。
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，并且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至关重要。
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性交易的数据。AI开发出对可疑交易的理解，并被训练为在未来标记任何潜在的欺诈。
2. 电子商务和交易欺诈
电子商务企业必须每天完成数千笔交易，这对甚至最有经验的欺诈经理来说也可能是一个挑战。
使用基于AI的欺诈检测系统，经理可以输入历史数据以了解为什么过去的欺诈性交易没有被标记。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，并可以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，随着更多人在疫情期间呆在家里，在线赌博欺诈案例增加了。
因此，在线游戏公司和其他游戏行业的实体正在利用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，有助于减少欺诈的可能性。另外，这些公司可以通过检查用户的年龄以确保他们合法地参与赌博来满足合规性要求。
AI驱动的欺诈检测方法是否有效？
最终，公司必须在进行内部或外部调查时拥有健全的欺诈检测协议。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情况。
不幸的是，欺诈案例很常见，没有任何企业能够完全免受欺诈的影响。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58亿美元，比前一年增加了70%。如果未报告的案例被计算在内，这个数字可能会更高。
AI在欺诈检测中的未来
欺诈是一个许多行业正在面临的严重问题，尤其是在全球疫情期间。然而，使用最新的先进技术，如AI和ML，进行欺诈检测目的，可以证明对组织来说是有效的。
这些解决方案的前期成本可能很高，但对于那些认真保护其客户和资产的企业来说，考虑这些有价值的投资是合理的。
