Dirbtinis intelektas nustatant sukčiavimą ir didinant saugumą

Šiuolaikinėje eroje, kai sandoriai ir sąveika vyksta beveik vien tik internetu, vyrauja sukčiavimo grėsmė. Kadangi vis daugiau finansinių operacijų atliekama skaitmeninėje erdvėje, turėtų būti įdiegtas kontrolės mechanizmas, užtikrinantis saugumą. Dirbtinis intelektas pasirodė esąs veiksminga kovos su sukčiavimu priemonė. Jo funkcija pagrįsta mokymusi iš pakankamo kiekio duomenų ir modelių bei nukrypimų nustatymu, kad būtų galima atpažinti neteisėtą elgesį ir užkirsti jam kelią. Paaiškinsime dirbtinio intelekto įtaką sukčiavimui nustatyti, jo potencialą ir galios poveikį saugumui ir pasitikėjimui skaitmeninėje erdvėje.

Sukčiavimas ir jo paplitimas įvairiuose sektoriuose

Sukčiavimas yra svarbi problema visuose sektoriuose ir sukelia įvairių formų pasekmes – nuo piniginių nuostolių iki poveikio organizacijos reputacijai. Bankininkystės ir finansinių paslaugų sektoriuje, kuriam tenka apie 17 proc. sukčiavimo atvejų, dažniausiai pasitaikantys rizikos veiksniai yra grynųjų pinigų vagystės, čekių klastojimas ir tapatybės vagystės. Vyriausybėms taip pat kyla rizika dėl jų didelio dydžio ir sudėtingumo. Iš tiesų šiame sektoriuje įvyksta apie 10 % sukčiavimo atvejų. Tarp jų – sąskaitų išrašymo, turto pasisavinimo ir darbo užmokesčio sukčiavimo atvejai, kurie gali pasitaikyti šiame sektoriuje. Galiausiai apie 10 % užregistruotų atvejų sudaro gamybos pramonė, įskaitant 7 % negrynųjų pinigų sukčiavimo atvejų, tokių kaip prekių vagystės, sąskaitų išrašymo sukčiavimas ir intelektinės nuosavybės sukčiavimas.

Galiausiai, sveikatos priežiūra yra dar viena pažeidžiama sritis, kurioje sąskaitų išrašymo schemos sudaro apie 40 % visų pranešimų apie atvejus. Be to, paslaugų teikėjai taip pat užsiima draudimo sukčiavimu, todėl situacija iš esmės tampa nekontroliuojama. Dar daugiau priežasčių išlikti budriems ir taikyti prevencines priemones turi švietimo įstaigos, kuriose nagrinėjamų atvejų dalis sudaro apie 6 %. Nors tai mažesnė visų atvejų dalis, nė vienas sektorius nėra apsaugotas – švietimo įstaigos praneša apie sukčiavimą, susijusį su sąskaitų išrašymu ir išlaidų kompensavimu, korupcija ir darbo užmokesčiu. Galiausiai mažmeninė prekyba, nors ir dažniau, patiria mažesnius vidutinius nuostolius, dažnai dėl sukčiavimo su atsargomis ir grynaisiais pinigais.

Atsižvelgdamos į augantį sukčiautojų išprusimą ir besiplečiančią veiklą, įmonės susiduria su egzistencine grėsme savo išlikimui. Norėdamos apsaugoti savo finansus, reputaciją ir išlikimą ilguoju laikotarpiu, įmonės turėtų laikytis aktyvaus požiūrio į vidaus kontrolę, reguliariai atlikti auditą ir didinti informuotumą apie sukčiavimo riziką savo gretose. Be to, viešojo ir privačiojo sektorių bendradarbiavimas ir griežtas reguliavimas yra labai svarbūs didinant įsitraukimo į sukčiavimo veiklą riziką ir gerinant jos nustatymą visame sektoriuje.

Tradiciniai sukčiavimo aptikimo metodai ir sudėtingesnių sprendimų poreikis

Tradiciniai sukčiavimo aptikimo metodai, grindžiami taisyklėmis pagrįstomis sistemomis, yra labai neveiksmingi šiuolaikinėje finansinių sandorių aplinkoje. Klaidingi teigiami ir klaidingi neigiami rezultatai yra viena pagrindinių tokios išvados priežasčių. Netikslus sukčiavimo aptikimas dėl klaidingai teigiamų rezultatų lemia, kad sandoriai atidedami, kol jie dar nepatvirtinti, ir reikia atlikti papildomus tyrimus, o tai sukelia nepatogumų ir neduoda jokios naudos.

Ir atvirkščiai, klaidingi neigiami rezultatai atneša dar didesnę žalą, nes finansų įstaiga nesugeba užkirsti kelio sukčiavimui, todėl patiria finansinių nuostolių ir pakenkia reputacijai. Bendras ir klaidingų teigiamų, ir neigiamų rezultatų trūkumas yra tai, kad pasikliaujama iš anksto nustatytomis taisyklėmis, kurios gali apimti ne visas galimybes, tačiau dėl jų skaičiaus jų negalima keisti. Todėl reikia diegti pažangesnius ir lankstesnius sukčiavimo aptikimo būdus.

Antra, duomenų kokybė gali turėti neigiamos įtakos tradicinių sukčiavimo audito sistemų veikimui. Neišsamūs, neteisingi ar seni duomenys kenkia sistemos gebėjimui tinkamai nustatyti sukčiavimo modelius. Dėl šiandien renkamų duomenų gausos ir įvairovės gauti aukštos kokybės duomenis, kuriuos būtų galima tinkamai interpretuoti, tampa sudėtinga. Tačiau norint pagerinti tradicinių sistemų rezultatus, labai svarbu užtikrinti, kad duomenų šaltiniai būtų patikimi ir savalaikiai. Aukštos kokybės duomenis nėra lengva gauti, o tai ypač aktualu bendrovėms, dirbančioms su senosiomis sistemomis ir hibridiniais duomenų šaltiniais.

Tačiau atsiradus dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi metodams, finansinių paslaugų įstaigos turi galimybę įveikti šiuos iššūkius. Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi technologijos palengvina greitą didelių duomenų kiekių apdorojimą realiuoju laiku, subtilių modelių, galinčių rodyti sukčiavimą, nustatymą ir prisitaikymą prie naujų sukčiavimo strategijų.

Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi technologijose naudojami prognozavimo modeliavimo, kalbos apdorojimo ir anomalijų aptikimo metodai, kurie padeda įstaigoms padidinti sukčiavimo aptikimo tikslumą ir efektyvumą bei sumažinti klaidingų teigiamų rezultatų skaičių. Todėl dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi naudojimas sukčiavimo aptikimo sistemose tapo būtinybe įstaigoms, kurios nori būti vienu žingsniu priekyje sukčių ir užtikrinti finansinių operacijų saugumą šiuolaikinėje skaitmeninėje realybėje.

Dirbtinio intelekto vaidmuo nustatant sukčiavimo atvejus

Dirbtinis intelektas atlieka svarbų vaidmenį sukčiavimo aptikimo srityje, kurioje naudojami sudėtingi algoritmai, skirti veiklai analizuoti, anomalijoms nustatyti ir sukčiavimui dideliuose duomenų rinkiniuose atskleisti. Dirbtinio intelekto sistemos mokosi iš ankstesnės patirties, t. y. praktiškai laikui bėgant jos vis geriau prognozuoja ir atpažįsta sukčiavimą, prisitaikydamos prie naujų sukčių naudojamų metodų. Jie apima automatinį anomalijų aptikimą, elgsenos analizę ir natūralios kalbos apdorojimą, kurie leidžia nustatyti ir įvertinti tendencijas ir veiksmus, kurie gali būti sukčiavimo požymiai.

Dirbtinio intelekto sukčiavimo aptikimas veikia stebint operacijas, nustatant įprasto vykdymo vidurkius ir tikslinant nustatymus, kad realiuoju laiku būtų galima geriau atskirti teisingas ir sukčiavimo operacijas. Labai greitai apdorodamas didžiulius duomenų kiekius, jis gali tiksliai nustatyti subtilius sukčiavimo modelius, dėl kurių patiriami finansiniai nuostoliai ir išlaikomas vartotojų pasitikėjimas.

Be to, dirbtinio intelekto technologija gali būti naudojama įvairiose operacijų tikrinimo srityse, stebint operacijas ir jų begalinius įsidėmėtinų požymių sąrašus, taip pat atpažįsta daugelį tapatybės vagystėms naudojamų požymių, naudojant elgsenos biometrinius duomenis. Akivaizdu, kad dirbtinis intelektas sukčiavimo aptikimo srityje yra labai veiksminga priemonė, padedanti išlaikyti sandorių saugumą ir išvengti sukčiavimo daromos žalos.

Kaip dirbtinis intelektas ir mašininio mokymosi algoritmai keičia sukčiavimo aptikimą

Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi algoritmų naudojimas gali iš esmės pakeisti būdą, kuriuo padeda įvairių sektorių organizacijoms atpažinti sukčiavimą ir užkirsti jam kelią.

Prognozuojamasis modeliavimas

Dirbtinis intelektas ir mašininio mokymosi algoritmai gali analizuoti istorinius duomenis ir numatyti sukčiavimo tikimybę ateityje. Nustatydami duomenų modelius ir anomalijas, prognozavimo modeliai gali aktyviai aptikti galimą sukčiavimą prieš jam įvykstant, todėl organizacijos gali imtis prevencinių priemonių.

Anomalijų aptikimas

Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi technologijos puikiai padeda nustatyti neįprastus elgesio modelius, kurie gali rodyti sukčiavimą. Pavyzdžiui, staigūs klientų elgsenos pokyčiai, pavyzdžiui, dideli pirkiniai naujose vietose, gali būti pažymėti kaip galimi sukčiavimo požymiai, leidžiantys atlikti tolesnį tyrimą ir sušvelninti poveikį.

Natūralios kalbos apdorojimas

Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) yra dar viena svarbi sritis, kurioje dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis atlieka svarbų vaidmenį nustatant sukčiavimo atvejus. Analizuodamos rašytinę komunikaciją, pavyzdžiui, el. laiškus ir pokalbių žurnalus, šios technologijos gali nustatyti įtartiną elgesį, pavyzdžiui, neįprastą kalbos vartojimą ar prašymus, ir taip padėti anksti nustatyti sukčiavimo atvejus.

Mašininė vizija

Mašininė vizija – kompiuterinės vizijos technologija, naudojama vaizdams ir vaizdo įrašams analizuoti – gali būti naudojama siekiant nustatyti sukčiavimo veiklą, pavyzdžiui, padirbtas prekes, arba identifikuoti asmenis stebėjimo įrašuose. Ši vizualinės analizės galimybė padeda geriau nustatyti sukčiavimo atvejus įvairiose aplinkose.

Nuolatinis mokymasis

Dirbtinio intelekto algoritmai gali būti nuolat mokomi naudojant naujus duomenis, kad laikui bėgant padidėtų jų tikslumas ir veiksmingumas. Šis nuolatinio mokymosi metodas užtikrina, kad sukčiavimo aptikimo sistemos būtų nuolat atnaujinamos atsižvelgiant į naujausias sukčiavimo tendencijas ir modelius, todėl didėja bendras jų veiksmingumas nustatant sukčiavimo atvejus ir užkertant jiems kelią.

Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi algoritmai, naudojami nustatant sukčiavimą

Sukčiavimo aptikimo srityje konkretūs mašininio mokymosi algoritmai atlieka lemiamą vaidmenį nustatant sukčiavimo veiksmus ir užkertant jiems kelią. Toliau pateikiame kai kurių pagrindinių sukčiavimo aptikimo algoritmų, dažniausiai naudojamų nustatant sukčiavimą, paaiškinimus:

Logistinė regresija

Logistinė regresija yra pagrindinis sukčiavimo aptikimo algoritmas, ypač naudingas, kai rezultatas yra kategorinis, pavyzdžiui, nustatant, ar operacija yra sukčiavimas, ar ne. Pritaikant duomenis logistinei funkcijai, įvertinamos skirtingų rezultatų tikimybės, todėl galima nustatyti sukčiavimo tikimybę remiantis konkrečiais parametrais ir istoriniais duomenimis. Dėl savo paprastumo ir aiškinamumo ji yra vertinga priemonė analizuojant sandorių duomenis ir nustatant galimai nesąžiningą veiklą.

Sprendimų medžiai

Sprendimų medžiai – tai universalūs algoritmai, kurie puikiai padeda kurti aiškinamas taisykles pagal sandorių požymius. Aptikdami sukčiavimo atvejus, sprendimų medžiai naudojami duomenims suskirstyti arba klasifikuoti, kad būtų galima numatyti sukčiavimo tikimybę pagal tokias sandorių savybes kaip suma, vieta ir dažnumas. Jų intuityvus pobūdis leidžia kurti taisyklėmis pagrįstas sistemas, kurios gali veiksmingai nustatyti įtartinus sandorius ir pažymėti juos tolesniam tyrimui.

Atsitiktiniai miškai

Atsitiktiniai miškai yra sukčiavimo aptikimo pažanga, nes, siekiant padidinti tikslumą ir sumažinti perteklinį pritaikymą, naudojamas ansamblinis mokymasis. Derindami kelis sprendimų medžius, atsitiktinių atvejų miškai apibendrina prognozes, todėl sukuria patikimesnes ir tikslesnes sukčiavimo aptikimo galimybes. Dėl jų gebėjimo apdoroti didelius duomenų rinkinius ir sudėtingus modelius jie yra ypač veiksmingi nustatant sukčiavimo veiksmus įvairiose sandorių aplinkose, o tai padeda tobulinti rizikos mažinimo strategijas finansų sektoriuje.

Neuroniniai tinklai

Neuroniniai tinklai, įkvėpti žmogaus smegenų struktūros, yra galingi algoritmai, gebantys išmokti sudėtingus duomenų modelius ir ryšius. Aptikdami sukčiavimo atvejus, neuroniniai tinklai puikiai apdoroja didelius sandorių duomenų kiekius, todėl gali aptikti anomalijas, klasifikuoti sandorius ir nustatyti sukčiavimo modelius. Dėl jų gebėjimo prisitaikyti ir atskleisti sudėtingas sukčiavimo schemas jie tampa nepakeičiamais įrankiais nuolatinėje kovoje su finansiniu sukčiavimu, suteikiančiais organizacijoms galimybę užbėgti už akių kylančioms grėsmėms ir apsaugoti savo turtą.

Apibendrinant galima teigti, kad dirbtinio intelekto integravimas į sukčiavimo aptikimo procesą yra reikšminga pažanga saugant skaitmeninius sandorius ir stiprinant pasitikėjimą bendravimu internete. Pasitelkusios mašininio mokymosi ir duomenų analizės galimybes, dirbtinio intelekto sistemos gali nuolat prisitaikyti prie besikeičiančių sukčiavimo metodų ir išlikti vienu žingsniu priekyje piktavalių veikėjų.

Toliau tobulėjant dirbtinio intelekto technologijoms, galime tikėtis dar didesnio sukčiavimo aptikimo tikslumo ir efektyvumo, dar labiau stiprinant saugumo priemones įvairiose pramonės šakose. Tačiau labai svarbu atkreipti dėmesį į etinius aspektus ir užtikrinti skaidrumą dirbtiniu intelektu valdomose sukčiavimo aptikimo sistemose, kad būtų išlaikytas pasitikėjimas ir atskaitomybė. Vykdant nuolatinius mokslinius tyrimus ir bendradarbiaujant pramonės suinteresuotosioms šalims, dirbtinis intelektas ir toliau atliks lemiamą vaidmenį didinant saugumą ir skatinant pasitikėjimą skaitmenine ekosistema.

Parengėme jums dažniausiai užduodamus su šia tema susijusius klausimus ir atsakymus į juos

Kaip generatyvinis dirbtinis intelektas naudojamas sukčiavimui nustatyti?

Generatyvinis dirbtinis intelektas naudojamas sukčiavimui aptikti kuriant sintetinius duomenis, kurie labai panašūs į realius sandorius, padedančius nustatyti sukčiavimo atvejus ir užkirsti jiems kelią.

Kaip dirbtinis intelektas gali padėti kovoti su sukčiavimu?

Dirbtinis intelektas gali padėti kovoti su sukčiavimu pasitelkiant mašininio mokymosi algoritmus, kad būtų galima analizuoti didelius duomenų kiekius, nustatyti įtartinus modelius ir aptikti anomalijas realiuoju laiku.

Kaip dirbtinis intelektas gali padėti bankininkystėje užkirsti kelią sukčiavimui?

Dirbtinis intelektas gali padėti bankininkystėje užkirsti kelią sukčiavimui pasitelkiant mašininio mokymosi algoritmus, kad būtų galima realiuoju laiku analizuoti didelius duomenų kiekius, aptikti anomalijas, nustatyti įtartinus modelius ir pažymėti galimai sukčiavimo operacijas tolesniam tyrimui.

Kaip dirbtinis intelektas gali nustatyti nusikaltėlius?

Dirbtinis intelektas gali identifikuoti nusikaltėlius naudodamas veido atpažinimo technologiją, paremtą dirbtiniu intelektu. Naudodamas gilaus mokymosi metodus veido taškams, atstumams ir kampams analizuoti, dirbtinis intelektas gali atvaizduoti ir palyginti veidus su esamomis duomenų bazėmis, atskleisdamas tikrąją asmenų tapatybę net tada, kai jie bando slėpti veidus kaukėmis ar skarelėmis.

Kaip veikia dirbtinio intelekto aptikimas?

Dirbtinio intelekto aptikimas veikia naudojant natūralios kalbos apdorojimo metodų ir mašininio mokymosi algoritmų derinį, kad būtų galima analizuoti duomenų modelius ir ypatybes, leidžiančius nustatyti sukčiavimo ar netinkamą turinį.