Как искусственный интеллект улучшает обнаружение мошенничества? Переломный момент в обнаружении аномалий с точностью ИИ

Кибератаки, цифровое мошенничество, и другие финансовые преступления С ростом популярности приложений для цифровых платежей электронный банкинг представляет собой новую угрозу для расширения многих предприятий и организаций, особенно в финансовом секторе. Это привело к спросу на обнаружение мошенничества с помощью ИИ для повышения внутренней безопасности и упрощения корпоративных операций.

Искусственный интеллект для обнаружения мошенничества использует обученные алгоритмы ИИ для распознавания шаблонов и аномалий в данных, которые указывают на мошенническое поведение. Одним из наиболее значительных преимуществ систем обнаружения мошенничества на основе ИИ является их способность обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени. Распространенные типы мошенничества, которые ИИ может обнаружить, — это мошенничество с картами, захват учетной записи (ATO), подделка документов, создание поддельной учетной записи и многое другое. Чтобы обнаружить эти мошенничества, искусственный интеллект использует такие методы, как большие данные, проверка в реальном времени, комплексное предотвращение цифрового мошенничества и т. д. Давайте углубимся в общие типы, используемые методы и риски, связанные с ИИ в обнаружении мошенничества:

Системы обнаружения мошенничества на основе ИИ быстро и эффективно обрабатывают большие объемы данных, в отличие от традиционных методов обнаружения мошенничества, таких как ручная проверка, которая часто выполняется медленно и трудоемко. Ключевыми элементами, обосновывающими достоверность обнаружения мошенничества, являются скорость, масштаб и эффективность. Алгоритмы искусственного интеллекта для обнаружения мошенничества обучены отслеживать входящие данные и предотвращать угрозы мошенничества до того, как они материализуются. Система может обрабатывать данные из нескольких источников, таких как транзакции по кредитным картам и онлайн-банкинг, чтобы получить широкое представление о поведении клиентов. Общие типы мошенничества, которые может обнаружить искусственный интеллект:

1. Мошенничество с картами

ИИ обнаруживает несанкционированное или мошенническое использование кредитных карт, анализируя данные транзакций и выявляя подозрительные действия, такие как обычные крупные транзакции или покупки в необычных местах.

2. Захват аккаунта (ATO)

Захват учетной записи — это кража учетных данных для несанкционированного доступа к учетной записи жертвы. Обнаружение AI может обнаружить их через несколько неудачных входов в систему за короткое время. ИИ реализует многофакторную аутентификацию, которая запрашивает дополнительную информацию.

3. Подделка документов

Поддельные документы или существующие документы изменяются при мошенничестве с подделкой документов. ИИ обнаруживает мошенничество, анализируя цифровые или физические характеристики документа, такие как шрифт, интервалы, выравнивание и метаданные документа, такие как дата создания, местоположение и т. д.

4. Создание поддельной учетной записи

Поддельные учетные записи создаются для распространения ложной информации, распространения вредоносных программ и обзоров продуктов, обычно создаваемых автоматическими ботами с невероятной скоростью. Чтобы предотвратить это, ИИ реализует биометрическую проверку, проверку документов и проверку личной информации.

Какие методы использует ИИ для обнаружения этих мошенничеств?

1. Большие данные

Обильные данные о клиентах и ​​транзакциях, которыми владеют финансовые учреждения, подвержены мошенничеству. Их закономерности в данных прогнозируются и могут обнаруживать нарушения.

2. Скрининг в реальном времени

Происходит проверка конфиденциальных данных и транзакций между учетными записями и пользователями в режиме реального времени, и этот процесс осуществляется с помощью решений для обнаружения и управления мошенничеством с использованием ИИ.

3. Сетевой анализ

ИИ анализирует социальные сети, такие как финансовые транзакции, для выявления мошенничества. Сетевой анализ определяет взаимосвязь между отдельными лицами и транзакциями для выявления мошеннических действий.

4. Биометрическая аутентификация

ИИ реализует многофакторную аутентификацию, такую ​​как биометрическая аутентификация, для предотвращения кражи учетных данных. Он включает в себя распознавание лиц сканирования отпечатков пальцев.

Преимущества использования систем обнаружения мошенничества на основе ИИ значительны. Эта система сокращает время и ресурсы, необходимые для выявления мошенничества. Обнаружение будет точным при использовании алгоритмов машинного обучения. Прошлые данные изучаются для точного определения закономерностей и взаимосвязей между различными точками данных. Риск ложных срабатываний можно снизить. Наконец, системы обнаружения мошенничества на основе AU могут повысить удовлетворенность клиентов. Сами клиенты могут быстро обрабатывать свои транзакции с небольшими перерывами. Это может улучшить качество обслуживания клиентов, что приведет к повышению их лояльности.

Хотя ИИ может быть эффективным инструментом обнаружения мошенничества, его использование сопряжено с определенными рисками. Некоторые риски использования обнаружения мошенничества с помощью ИИ:

Законные транзакции могут быть показаны как мошеннические, что приведет к отклонению действительных транзакций.

Поскольку ИИ анализирует множество данных, может быть трудно понять, как он работает, что затрудняет выявление и исправление ошибок и предубеждений.

Алгоритму ИИ требуется доступ к конфиденциальной информации для обнаружения мошенничества, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных.

Хакеры могут попытаться манипулировать системами ИИ, чтобы обойти алгоритмы обнаружения мошенничества, что приведет к росту мошенничества.

Помимо автоматических угроз, фишинга по электронной почте и социальной инженерии, с социальным мошенничеством трудно бороться с помощью ИИ.