Umetna inteligenca pri odkrivanju goljufij in povečanju varnosti

V sodobni dobi transakcij in interakcij, ki potekajo skoraj izključno prek spleta, prevladuje nevarnost goljufij. Glede na to, da se vse več finančnih operacij odvija v digitalnem prostoru, bi moral biti prisoten nadzorni mehanizem za zagotavljanje varnosti. Umetna inteligenca se je izkazala za učinkovito orodje v boju proti goljufijam. Njeno delovanje temelji na učenju iz zadostne količine podatkov ter prepoznavanju vzorcev in odstopanj za prepoznavanje nezakonitega ravnanja in njegovo preprečevanje. Razložili bomo vpliv umetne inteligence na odkrivanje goljufij, njen potencial ter vpliv moči na varnost in zaupanje na digitalnem področju.

Goljufije in njihova razširjenost v različnih sektorjih

Goljufije so pomemben problem v vseh sektorjih in povzročajo različne oblike posledic, od denarne izgube do učinkov na ugled organizacije. V bančništvu in finančnih storitvah, ki predstavljajo približno 17 % primerov goljufij, so najpogostejša tveganja, ki se pojavljajo na tem področju, tatvine gotovine, ponarejanje čekov in kraja identitete. Zaradi velikega obsega in zapletenosti so tveganju izpostavljene tudi vlade. V tem sektorju se zgodi približno 10 % primerov goljufij. Te vključujejo goljufije pri izdajanju računov, poneverbo sredstev in goljufije pri plačah, ki se lahko pojavijo v tem sektorju. Nazadnje, približno 10 % prijavljenih primerov predstavlja predelovalna industrija, vključno s 7 % negotovinskih goljufij, kot so kraja blaga, goljufije pri izdajanju računov in intelektualne lastnine.

Nazadnje je še eno izpostavljeno področje zdravstveno varstvo, na katerem sheme zaračunavanja predstavljajo približno 40 % vseh prijavljenih primerov. Poleg tega se ponudniki ukvarjajo tudi z zavarovalniškimi goljufijami, zaradi česar so razmere v veliki meri ušle izpod nadzora. Še več razlogov za budnost in uvedbo preventivnih ukrepov predstavljajo izobraževalne ustanove, kjer delež obravnavanih primerov znaša približno 6 %. Čeprav gre za manjši delež vseh primerov, noben sektor ni imun – izobraževalne ustanove poročajo o goljufijah v zvezi z obračunavanjem in povračilom stroškov, korupcijo in obračunavanjem plač. Nazadnje, maloprodaja, čeprav je pogostejša, utrpi manjšo povprečno izgubo, pogosto zaradi goljufij na področju zalog in gotovine.

Glede na vse večjo izpopolnjenost in širjenje dejavnosti goljufov se podjetja soočajo z eksistenčno grožnjo za svoje preživetje. Da bi dolgoročno zaščitila svoje finance, ugled in preživetje, morajo podjetja sprejeti proaktiven pristop k notranjim kontrolam, izvajati redne revizije in v svojih vrstah ozaveščati o tveganjih goljufij. Poleg tega sta sodelovanje med javnim in zasebnim sektorjem ter stroga zakonodaja ključnega pomena za povečanje tveganja za izvajanje goljufivih dejavnosti in boljše odkrivanje v celotni panogi.

Tradicionalne metode odkrivanja goljufij in potreba po bolj izpopolnjenih rešitvah

Tradicionalne metode odkrivanja goljufij, ki temeljijo na sistemih, temelječih na pravilih, so v sodobnem okolju finančnih transakcij zelo neučinkovite. Med glavnimi razlogi za takšno ugotovitev so lažno pozitivni in lažno negativni rezultati. Nenatančno odkrivanje goljufij zaradi lažno pozitivnih rezultatov vodi v odlaganje transakcij, preden jih je mogoče potrditi, in potrebo po nadaljnjih preiskavah, kar povzroča nevšečnosti, ne da bi prineslo kakršne koli koristi.

Nasprotno pa lažno negativni rezultati prinašajo še večjo škodo, saj finančna institucija ne uspe preprečiti goljufivega dejanja, kar povzroči finančne izgube in škoduje ugledu. Skupna pomanjkljivost obeh, tako lažno pozitivnih kot negativnih, je zanašanje na vnaprej določena pravila, ki morda ne vključujejo vseh možnosti, vendar jih zaradi njihovega števila ni mogoče spreminjati. Zato je treba uvesti inteligentnejše in prožnejše načine odkrivanja goljufij.

Drugič, kakovost podatkov lahko negativno vpliva na učinkovitost tradicionalnih sistemov za revizijo goljufij. Nepopolni, nepravilni ali stari podatki škodujejo zmožnosti sistema, da ustrezno prepozna vzorce goljufij. Zaradi obsežnosti in raznolikosti danes zbranih podatkov je pridobivanje kakovostnih podatkov, ki omogočajo ustrezno razlago, oteženo. Vendar pa je zagotavljanje zanesljivosti in pravočasnosti virov podatkov bistvenega pomena za izboljšanje rezultatov tradicionalnih sistemov. Visokokakovostnih podatkov ni enostavno pridobiti, kar je še posebej pomembno za podjetja, ki poslujejo s starejšimi sistemi in hibridnimi viri podatkov.

Vendar pa imajo s prihodom umetne inteligence in tehnik strojnega učenja institucije finančnih storitev priložnost, da te izzive premagajo. Tehnologije umetne inteligence in strojnega učenja omogočajo hitro obdelavo velikih količin podatkov v realnem času, prepoznavanje subtilnih vzorcev, ki lahko kažejo na goljufije, in prilagajanje novim strategijam goljufij.

Tehnologije umetne inteligence in strojnega učenja uporabljajo napovedno modeliranje, obdelavo jezika in tehnike odkrivanja anomalij, ki institucijam pomagajo izboljšati natančnost in učinkovitost odkrivanja goljufij ter zmanjšati število lažno pozitivnih rezultatov. Zato je uporaba umetne inteligence in strojnega učenja v sistemih za odkrivanje goljufij postala nujna za institucije, ki želijo biti korak pred goljufi in zagotoviti varnost finančnih transakcij v današnji digitalni resničnosti.

Vloga umetne inteligence pri odkrivanju goljufij

Umetna inteligenca ima pomembno vlogo pri odkrivanju goljufij, pri čemer uporablja zapletene algoritme za analizo dejavnosti, prepoznavanje anomalij in odkrivanje goljufij v velikih podatkovnih nizih. Sistemi umetne inteligence se učijo na podlagi prejšnjih izkušenj, kar v praksi pomeni, da sčasoma postanejo boljši pri napovedovanju in prepoznavanju goljufij, saj se prilagajajo novim tehnikam, ki jih uporabljajo goljufi. Te vključujejo samodejno zaznavanje anomalij, analizo vedenja in obdelavo naravnega jezika, ki omogočajo prepoznavanje in ocenjevanje trendov in dejavnosti, ki so lahko pokazatelji goljufij.

Umetna inteligenca za odkrivanje goljufij deluje tako, da opazuje operacije, določa povprečja za normalno izvajanje in izpopolnjuje določitve za izboljšanje razlikovanja med pravilnimi in goljufivimi operacijami v realnem času. Z zelo hitro obdelavo ogromnih količin podatkov lahko natančno prepozna subtilne vzorce goljufij, ki povzročijo finančno izgubo in ohranijo zaupanje potrošnikov.

Poleg tega se lahko tehnologija umetne inteligence uporablja na številnih področjih preverjanja transakcij, pri čemer spremlja transakcije in njihove neskončne sezname opaznih značilnosti, z uporabo vedenjske biometrije pa prepozna tudi številne značilnosti, ki se uporabljajo za krajo identitete. Jasno je, da je umetna inteligenca pri odkrivanju goljufij zelo učinkovit instrument za ohranjanje varnosti transakcij in preprečevanje škode zaradi goljufij.

Kako umetna inteligenca in algoritmi strojnega učenja spreminjajo odkrivanje goljufij

Uporaba umetne inteligence in algoritmov strojnega učenja lahko revolucionarno spremeni način, ki organizacijam v različnih sektorjih pomaga pri prepoznavanju in preprečevanju goljufij.

Prediktivno modeliranje

Algoritmi umetne inteligence in strojnega učenja lahko analizirajo pretekle podatke in tako predvidijo verjetnost prihodnjih goljufivih dejavnosti. S prepoznavanjem vzorcev in anomalij v podatkih lahko napovedni modeli proaktivno odkrivajo morebitne goljufije, še preden se zgodijo, kar organizacijam omogoča sprejetje preventivnih ukrepov.

Odkrivanje anomalij

Tehnologije umetne inteligence in strojnega učenja so odlične pri prepoznavanju nenavadnih vzorcev vedenja, ki lahko kažejo na goljufijo. Nenadne spremembe v vedenju strank, kot so veliki nakupi na novih lokacijah, se lahko na primer označijo kot potencialni kazalniki goljufije, kar omogoča nadaljnjo preiskavo in ublažitev.

Obdelava naravnega jezika

Obdelava naravnega jezika (NLP) je še eno ključno področje, na katerem imata umetna inteligenca in strojno učenje pomembno vlogo pri odkrivanju goljufij. Te tehnologije lahko z analizo pisnih komunikacij, kot so elektronska sporočila in dnevniki klepeta, prepoznajo sumljivo vedenje, na primer nenavadno uporabo jezika ali zahteve, kar pripomore k zgodnjemu odkrivanju goljufivih dejavnosti.

Strojni vid

Strojni vid, tehnologija, ki uporablja računalniški vid za analizo slik in videoposnetkov, se lahko uporablja za odkrivanje goljufivih dejavnosti, kot je ponarejeno blago, ali za prepoznavanje posameznikov na posnetkih nadzornih kamer. Ta zmožnost vizualne analize izboljša odkrivanje goljufij v različnih okoljih.

Neprekinjeno učenje

Algoritme umetne inteligence je mogoče nenehno usposabljati z novimi podatki, da se sčasoma poveča njihova natančnost in učinkovitost. Ta pristop neprekinjenega učenja zagotavlja, da so sistemi za odkrivanje goljufij na tekočem z najnovejšimi trendi in vzorci goljufij, kar izboljšuje njihovo splošno učinkovitost pri odkrivanju in preprečevanju goljufivih dejavnosti.

Algoritmi umetne inteligence in strojnega učenja, ki se uporabljajo pri odkrivanju goljufij

Pri odkrivanju goljufij imajo posebni algoritmi strojnega učenja ključno vlogo pri odkrivanju in preprečevanju goljufivih dejavnosti. V nadaljevanju so pojasnjeni nekateri ključni algoritmi, ki se pogosto uporabljajo pri odkrivanju goljufij:

Logistična regresija

Logistična regresija je temeljni algoritem pri odkrivanju goljufij, še posebej uporaben, kadar je rezultat kategoričen, kot je določanje, ali je transakcija goljufiva ali ne. S prilagajanjem podatkov logistični funkciji ocenjuje verjetnosti za različne izide in tako zagotavlja vpogled v verjetnost goljufije na podlagi določenih parametrov in preteklih podatkov. Zaradi svoje preprostosti in razložljivosti je dragoceno orodje za analizo podatkov o transakcijah in prepoznavanje potencialno goljufivih dejavnosti.

Odločitvena drevesa

Odločitvena drevesa so vsestranski algoritmi, ki se odlikujejo z ustvarjanjem razložljivih pravil na podlagi značilnosti transakcij. Pri odkrivanju goljufij se odločitvena drevesa uporabljajo za delitev ali razvrščanje podatkov, kar omogoča napovedovanje verjetnosti goljufij na podlagi značilnosti transakcij, kot so znesek, lokacija in pogostost. Njihova intuitivna narava omogoča oblikovanje sistemov, ki temeljijo na pravilih in lahko učinkovito prepoznajo sumljive transakcije ter jih označijo za nadaljnjo preiskavo.

Naključni gozdovi

Naključni gozdovi predstavljajo napredek pri odkrivanju goljufij, saj izkoriščajo skupinsko učenje za povečanje natančnosti in zmanjšanje pretiranega prilagajanja. Z združevanjem več odločitvenih dreves naključni gozdovi združujejo napovedi, kar omogoča zanesljivejše in natančnejše odkrivanje goljufij. Zaradi njihove sposobnosti za obdelavo velikih zbirk podatkov in zapletenih vzorcev so še posebej učinkoviti pri odkrivanju goljufivih dejavnosti v različnih transakcijskih okoljih, kar prispeva k izboljšanju strategij za zmanjševanje tveganja v finančnem sektorju.

Nevronske mreže

Nevronske mreže, ki jih je navdihnila struktura človeških možganov, so zmogljivi algoritmi, ki se lahko naučijo zapletenih vzorcev in razmerij v podatkih. Pri odkrivanju goljufij se nevronske mreže odlikujejo z učinkovito obdelavo velikih količin podatkov o transakcijah, kar omogoča odkrivanje anomalij, razvrščanje transakcij in prepoznavanje goljufivih vzorcev. Zaradi svoje prilagodljivosti in sposobnosti odkrivanja zapletenih shem goljufij so nepogrešljiva orodja v nenehnem boju proti finančnim goljufijam, kar organizacijam omogoča, da ostanejo pred nastajajočimi grožnjami in zaščitijo svoje premoženje.

Vključevanje umetne inteligence v odkrivanje goljufij pomeni pomemben napredek pri varovanju digitalnih transakcij in krepitvi zaupanja v spletne interakcije. Z izkoriščanjem moči strojnega učenja in podatkovne analitike se lahko sistemi umetne inteligence nenehno prilagajajo razvijajočim se tehnikam goljufij in tako ostanejo korak pred zlonamernimi akterji.

Z nadaljnjim razvojem tehnologij umetne inteligence lahko pričakujemo še večjo natančnost in učinkovitost pri odkrivanju goljufij ter nadaljnjo krepitev varnostnih ukrepov v različnih panogah. Vendar pa je za ohranjanje zaupanja in odgovornosti ključnega pomena, da obravnavamo etične vidike in zagotovimo preglednost v sistemih za odkrivanje goljufij, ki jih poganja umetna inteligenca. S stalnimi raziskavami in sodelovanjem med industrijskimi deležniki bo umetna inteligenca še naprej igrala ključno vlogo pri krepitvi varnosti in spodbujanju zaupanja v digitalnem ekosistemu.

Za vas smo pripravili najpogostejša vprašanja v zvezi s to temo in odgovore nanje

Kako se generativna umetna inteligenca uporablja za odkrivanje goljufij?

Generativna umetna inteligenca se uporablja pri odkrivanju goljufij z ustvarjanjem sintetičnih podatkov, ki so zelo podobni resničnim transakcijam, kar pomaga pri prepoznavanju in preprečevanju goljufivih dejavnosti.

Kako se lahko umetna inteligenca bori proti goljufijam?

Umetna inteligenca se lahko bori proti goljufijam z uporabo algoritmov strojnega učenja za analizo velikih količin podatkov, prepoznavanje sumljivih vzorcev in odkrivanje anomalij v realnem času.

Kako lahko umetna inteligenca pomaga v bančništvu pri preprečevanju goljufij?

Umetna inteligenca lahko v bančništvu pomaga pri preprečevanju goljufij z uporabo algoritmov strojnega učenja za analizo velikih količin podatkov v realnem času, odkrivanje anomalij, prepoznavanje sumljivih vzorcev in označevanje potencialno goljufivih transakcij za nadaljnje preiskave.

Kako lahko umetna inteligenca prepozna kriminalce?

Umetna inteligenca lahko identificira kriminalce s tehnologijo prepoznavanja obrazov, ki jo poganja umetna inteligenca. Z uporabo metod globokega učenja za analizo obraznih točk, razdalj in kotov lahko umetna inteligenca prikaže in primerja obraze z obstoječimi zbirkami podatkov ter tako razkrije pravo identiteto posameznikov, tudi če poskušajo obraz zakriti z maskami ali šali.

Kako deluje odkrivanje z umetno inteligenco?

Odkrivanje umetne inteligence deluje z uporabo kombinacije tehnik obdelave naravnega jezika in algoritmov strojnega učenja za analizo vzorcev in značilnosti v podatkih, kar omogoča prepoznavanje goljufivih ali neprimernih vsebin.