Kunstmatige intelligentie bij het opsporen van fraude en het verhogen van de veiligheid

In het hedendaagse tijdperk waarin transacties en interacties bijna uitsluitend online plaatsvinden, overheerst de dreiging van fraude. Aangezien steeds meer financiële transacties plaatsvinden in de digitale ruimte, moet er een controlemechanisme aanwezig zijn om de veiligheid te waarborgen. Kunstmatige intelligentie heeft bewezen een efficiënt hulpmiddel te zijn bij fraudebestrijding. De functie is gebaseerd op het leren van voldoende gegevens en het identificeren van patronen en afwijkingen om illegaal gedrag te herkennen en te voorkomen. We zullen de impact van kunstmatige intelligentie op fraudedetectie, het potentieel ervan en de invloed op veiligheid en vertrouwen in de digitale wereld toelichten.

Fraude en de prevalentie ervan in verschillende sectoren

Fraude is een belangrijk probleem in alle sectoren en heeft verschillende gevolgen, van geldelijk verlies tot gevolgen voor de reputatie van de organisatie. In het bankwezen en de financiële dienstverlening, die goed zijn voor ongeveer 17% van de fraudegevallen, zijn diefstal van contant geld, geknoei met cheques en identiteitsdiefstal de meest voorkomende risico’s op dit gebied. De overheden lopen ook risico’s vanwege hun grote omvang en complexiteit. De sector is namelijk goed voor ongeveer 10% van de fraudegevallen. Het gaat onder meer om factureringsfraude, verduistering van activa en loonfraude die waarschijnlijk in deze sector voorkomen. Tot slot is ongeveer 10% van de gerapporteerde gevallen te vinden in de verwerkende industrie, waaronder 7% van de fraudegevallen die niet met contant geld te maken hebben, zoals diefstal van goederen, fraude met facturen en fraude met intellectueel eigendom.

Tot slot is ook de gezondheidszorg een blootgestelde sector waar factureringsfraude goed is voor ongeveer 40% van alle gemelde gevallen. Bovendien houden zorgverleners zich ook bezig met verzekeringsfraude, waardoor de situatie grotendeels uit de hand loopt. Nog meer reden om alert te blijven en preventieve maatregelen te nemen is er voor onderwijsinstellingen, waar het aandeel van de verwerkte gevallen ongeveer 6% bedraagt. Ook al is het een kleiner aandeel van het totale aantal zaken, geen enkele sector is immuun – onderwijsinstellingen melden fraude op het gebied van facturering en onkostenvergoeding, corruptie en salarisadministratie. Tot slot heeft de detailhandel, hoewel met een hogere frequentie, te maken met het kleinste gemiddelde verlies, vaak als gevolg van voorraad- en contantenfraude.

Aangezien fraudeurs steeds geraffineerder worden en steeds meer activiteiten ontplooien, worden bedrijven geconfronteerd met een existentiële bedreiging voor hun voortbestaan. Om hun financiën, reputatie en overlevingskansen op de lange termijn te beschermen, moeten bedrijven hun interne controles proactief aanpakken, regelmatig audits uitvoeren en het bewustzijn van frauderisico’s binnen hun gelederen vergroten. Bovendien zijn samenwerking tussen de publieke en private sector en strenge regelgeving van cruciaal belang om het risico op frauduleuze activiteiten te verkleinen en de opsporing in de hele sector te verbeteren.

Traditionele fraudedetectiemethoden en de behoefte aan geavanceerdere oplossingen

Traditionele fraudedetectiemethoden op basis van regelgebaseerde systemen zijn zeer ineffectief in het hedendaagse landschap van financiële transacties. Fout-positieven en fout-negatieven behoren tot de belangrijkste redenen voor deze conclusie. Onnauwkeurige fraudedetectie als gevolg van fout-positieven leidt tot uitstel van transacties voordat ze kunnen worden bevestigd en tot de noodzaak van verder onderzoek, wat ongemak veroorzaakt zonder dat het enig voordeel oplevert.

Omgekeerd brengen vals-negatieven nog meer schade met zich mee, omdat de financiële instelling er niet in slaagt een frauduleuze activiteit te voorkomen, wat leidt tot financiële verliezen en reputatieschade. Een gemeenschappelijk nadeel van zowel vals-positieven als vals-negatieven is de afhankelijkheid van vooraf gedefinieerde regels, die mogelijk niet alle mogelijkheden omvatten maar ook niet aanpasbaar zijn vanwege hun aantal. Daarom moeten er intelligentere en flexibelere manieren van fraudedetectie worden geïmplementeerd.

Ten tweede kan de kwaliteit van de gegevens de prestaties van traditionele fraudecontrolesystemen negatief beïnvloeden. Onvolledige, onjuiste of oude gegevens schaden het vermogen van het systeem om fraudepatronen adequaat te identificeren. Door de omvang en diversiteit van de gegevens die tegenwoordig worden verzameld, wordt het moeilijk om gegevens van hoge kwaliteit te verkrijgen die een goede interpretatie mogelijk maken. Toch is het essentieel om ervoor te zorgen dat de gegevensbronnen betrouwbaar en actueel zijn om de resultaten van traditionele systemen te verbeteren. Het is niet eenvoudig om gegevens van hoge kwaliteit te genereren, wat vooral relevant is voor bedrijven die werken met legacysystemen en hybride gegevensbronnen.

Met de komst van kunstmatige intelligentie en machine learning-technieken hebben instellingen voor financiële dienstverlening echter een kans om deze uitdagingen te overwinnen. Kunstmatige intelligentie en technologieën voor machinaal leren maken een snelle verwerking van grote hoeveelheden gegevens in realtime mogelijk, evenals de identificatie van subtiele patronen die op fraude kunnen wijzen en de aanpassing aan nieuwe fraudestrategieën.

Kunstmatige intelligentie en technologieën voor machinaal leren maken gebruik van voorspellende modellen, taalverwerking en anomaliedetectietechnieken die instellingen helpen de nauwkeurigheid en efficiëntie van fraudedetectie te verbeteren en het aantal fout-positieven te verminderen. Daarom is het gebruik van kunstmatige intelligentie en machine learning in fraudedetectiesystemen een noodzaak geworden voor instellingen die fraudeurs een stap voor willen zijn en de veiligheid van financiële transacties in de huidige digitale realiteit willen waarborgen.

Rol van kunstmatige intelligentie in fraudedetectie

Kunstmatige intelligentie speelt een belangrijke rol bij fraudedetectie, waarbij complexe algoritmen worden gebruikt om activiteiten te analyseren, afwijkingen te identificeren en fraude in grote datasets aan het licht te brengen. Systemen met kunstmatige intelligentie leren van eerdere ervaringen, wat betekent dat ze in de praktijk na verloop van tijd beter worden in het voorspellen en herkennen van fraude door zich aan te passen aan nieuwe technieken die fraudeurs gebruiken. Ze omvatten geautomatiseerde detectie van anomalieën, gedragsanalyse en natuurlijke taalverwerking waarmee trends en activiteiten die mogelijk fraude-indicatoren zijn, kunnen worden geïdentificeerd en geëvalueerd.

Fraudedetectie met behulp van kunstmatige intelligentie werkt door het observeren van activiteiten, het bepalen van gemiddelden voor normale uitvoering en het verfijnen van bepalingen om het onderscheid tussen juiste en frauduleuze activiteiten in realtime te verbeteren. Door zeer snel enorme hoeveelheden gegevens te verwerken, kunnen subtiele fraudepatronen nauwkeurig worden geïdentificeerd, wat leidt tot financieel verlies en het behoud van het vertrouwen van consumenten.

Bovendien kan kunstmatige intelligentie technologie worden gebruikt in een breed scala van transactiecontrolegebieden, waarbij transacties en hun eindeloze lijsten met opvallende kenmerken worden gecontroleerd, en herkent het ook veel kenmerken die worden gebruikt voor identiteitsdiefstal met behulp van gedragsbiometrie. Het is duidelijk dat kunstmatige intelligentie in fraudedetectie een zeer effectief instrument is in het handhaven van transactiebeveiliging en het voorkomen van schade door fraude.

Hoe kunstmatige intelligentie en machine-learning algoritmen fraudedetectie transformeren

Het gebruik van kunstmatige intelligentie en algoritmen voor machinaal leren kan een revolutie teweegbrengen in de manier waarop organisaties in verschillende sectoren fraude kunnen herkennen en voorkomen.

Voorspellende modellering

Kunstmatige intelligentie en algoritmen voor machinaal leren kunnen historische gegevens analyseren om de waarschijnlijkheid van toekomstige frauduleuze activiteiten te voorspellen. Door patronen en anomalieën in de gegevens te identificeren, kunnen voorspellende modellen proactief potentiële fraude opsporen voordat deze zich voordoet, waardoor organisaties preventieve maatregelen kunnen nemen.

Detectie van anomalieën

Kunstmatige intelligentie en machine learning technologieën blinken uit in het identificeren van ongebruikelijke gedragspatronen die kunnen duiden op fraude. Plotselinge veranderingen in het gedrag van klanten, zoals grote aankopen op nieuwe locaties, kunnen bijvoorbeeld worden gemarkeerd als mogelijke fraude-indicatoren, zodat ze verder kunnen worden onderzocht en beperkt.

Natuurlijke taalverwerking

Natuurlijke taalverwerking (NLP) is een ander belangrijk gebied waar kunstmatige intelligentie en machine learning een belangrijke rol spelen bij het opsporen van fraude. Door het analyseren van geschreven communicatie zoals e-mails en chatlogs, kunnen deze technologieën verdacht gedrag identificeren, zoals ongebruikelijk taalgebruik of verzoeken, wat helpt bij het vroegtijdig opsporen van frauduleuze activiteiten.

Machinevisie

Machine vision, een technologie die gebruik maakt van computer vision om afbeeldingen en video’s te analyseren, kan worden ingezet om frauduleuze activiteiten zoals namaakgoederen te detecteren of personen te identificeren op bewakingsbeelden. Deze visuele analyse verbetert de fraudedetectie in verschillende omgevingen.

Continu leren

Kunstmatige intelligentie-algoritmen kunnen voortdurend worden getraind met nieuwe gegevens om hun nauwkeurigheid en effectiviteit na verloop van tijd te verbeteren. Deze benadering van continu leren zorgt ervoor dat fraudedetectiesystemen op de hoogte blijven van de nieuwste fraudetrends en -patronen, waardoor hun algehele doeltreffendheid bij het identificeren en voorkomen van frauduleuze activiteiten wordt verbeterd.

Kunstmatige intelligentie en machine-learning algoritmen gebruikt bij fraudedetectie

Bij fraudedetectie spelen specifieke algoritmen voor machinaal leren een cruciale rol bij het identificeren en voorkomen van frauduleuze activiteiten. Hier volgt een uitleg van enkele belangrijke algoritmen die vaak worden gebruikt bij fraudedetectie:

Logistische regressie

Logistische regressie is een fundamenteel algoritme voor fraudedetectie, vooral nuttig wanneer de uitkomst categorisch is, zoals bepalen of een transactie frauduleus of niet-frauduleus is. Door de gegevens in een logistische functie te passen, worden waarschijnlijkheden voor verschillende uitkomsten geschat, wat inzicht geeft in de waarschijnlijkheid van fraude op basis van specifieke parameters en historische gegevens. De eenvoud en interpreteerbaarheid maken het een waardevol hulpmiddel voor het analyseren van transactiegegevens en het identificeren van mogelijk frauduleuze activiteiten.

Beslisbomen

Beslisbomen zijn veelzijdige algoritmen die uitblinken in het creëren van interpreteerbare regels op basis van transactiekenmerken. Bij fraudedetectie worden beslisbomen gebruikt om gegevens op te splitsen of te classificeren, waardoor de waarschijnlijkheid van fraude kan worden voorspeld op basis van transactiekenmerken zoals bedrag, locatie en frequentie. Hun intuïtieve aard maakt het mogelijk om op regels gebaseerde systemen te creëren die verdachte transacties effectief kunnen identificeren en markeren voor verder onderzoek.

Random bossen

Random forests vertegenwoordigen een vooruitgang in fraudedetectie door gebruik te maken van ensemble learning om de nauwkeurigheid te verbeteren en overfitting te beperken. Door meerdere beslisbomen te combineren, voegen willekeurige bossen voorspellingen samen, wat resulteert in robuustere en nauwkeurigere fraudedetectiemogelijkheden. Hun vermogen om grote datasets en complexe patronen te verwerken maakt ze bijzonder effectief in het identificeren van frauduleuze activiteiten in diverse transactieomgevingen, wat bijdraagt aan verbeterde risicobeperkende strategieën in de financiële sector.

Neurale netwerken

Neurale netwerken, geïnspireerd op de structuur van het menselijk brein, zijn krachtige algoritmen die in staat zijn om ingewikkelde patronen en relaties binnen gegevens te leren. Bij het opsporen van fraude blinken neurale netwerken uit in het efficiënt verwerken van grote hoeveelheden transactiegegevens, waardoor afwijkingen kunnen worden opgespoord, transacties kunnen worden geclassificeerd en frauduleuze patronen kunnen worden geïdentificeerd. Hun aanpassingsvermogen en vermogen om complexe fraudeschema’s op te sporen maken ze onmisbare hulpmiddelen in de voortdurende strijd tegen financiële fraude, waardoor organisaties opkomende bedreigingen voor kunnen blijven en hun bezittingen kunnen beschermen.

Concluderend kan worden gesteld dat de integratie van kunstmatige intelligentie in fraudedetectie een belangrijke vooruitgang betekent in het beveiligen van digitale transacties en het versterken van het vertrouwen in online interacties. Door de kracht van machinaal leren en gegevensanalyse te benutten, kunnen kunstmatige intelligentiesystemen zich voortdurend aanpassen aan veranderende fraudetechnieken en kwaadwillenden een stap voor blijven.

Naarmate de technologieën op het gebied van kunstmatige intelligentie zich verder ontwikkelen, kunnen we een nog grotere nauwkeurigheid en efficiëntie bij het opsporen van fraude verwachten, waardoor de beveiligingsmaatregelen in verschillende sectoren verder worden versterkt. Het is echter cruciaal om ethische overwegingen aan de orde te stellen en te zorgen voor transparantie in door kunstmatige intelligentie aangedreven fraudedetectiesystemen om het vertrouwen en de verantwoordingsplicht te behouden. Met voortdurend onderzoek en samenwerking tussen belanghebbenden in de sector zal kunstmatige intelligentie een centrale rol blijven spelen in het verbeteren van de veiligheid en het bevorderen van vertrouwen in het digitale ecosysteem.

We hebben de meest gestelde vragen over dit onderwerp en de antwoorden daarop voor je op een rijtje gezet

Hoe wordt generatieve kunstmatige intelligentie gebruikt voor fraudedetectie?

Generatieve kunstmatige intelligentie wordt gebruikt bij fraudedetectie door het creëren van synthetische gegevens die sterk lijken op echte transacties, wat helpt bij het identificeren en voorkomen van frauduleuze activiteiten.

Hoe kan kunstmatige intelligentie fraude bestrijden?

Kunstmatige intelligentie kan fraude bestrijden door algoritmen voor machinaal leren te gebruiken om grote hoeveelheden gegevens te analyseren, verdachte patronen te identificeren en anomalieën in realtime te detecteren.

Hoe kan kunstmatige intelligentie in het bankwezen helpen fraude te voorkomen?

Kunstmatige intelligentie kan in het bankwezen helpen om fraude te voorkomen door algoritmen voor machinaal leren te gebruiken om grote hoeveelheden gegevens in realtime te analyseren, afwijkingen te detecteren, verdachte patronen te herkennen en mogelijk frauduleuze transacties te markeren voor nader onderzoek.

Hoe kan kunstmatige intelligentie criminelen identificeren?

Kunstmatige intelligentie kan criminelen identificeren via gezichtsherkenningstechnologie aangedreven door kunstmatige intelligentie. Door deep learning-methoden te gebruiken om gezichtspunten, afstanden en hoeken te analyseren, kan kunstmatige intelligentie gezichten in kaart brengen en vergelijken met bestaande databases en de echte identiteit van personen onthullen, zelfs als ze hun gezicht proberen te verbergen met maskers of sjaals.

Hoe werkt detectie met kunstmatige intelligentie?

Detectie van kunstmatige intelligentie werkt door gebruik te maken van een combinatie van natuurlijke taalverwerkingstechnieken en algoritmen voor machinaal leren om patronen en kenmerken in gegevens te analyseren, waardoor frauduleuze of ongepaste inhoud kan worden geïdentificeerd.