Штучний інтелект у виявленні шахрайства та підвищенні безпеки

У сучасну епоху, коли транзакції та взаємодія відбуваються майже виключно онлайн, загроза шахрайства переважає. Враховуючи, що все більше фінансових операцій відбувається в цифровому просторі, для забезпечення безпеки необхідний контрольний механізм. Штучний інтелект виявився ефективним інструментом у боротьбі з шахрайством. Його функція ґрунтується на навчанні на основі достатньої кількості даних та виявленні закономірностей і відхилень для розпізнавання незаконної поведінки та її запобігання. Ми пояснимо вплив штучного інтелекту на виявлення шахрайства, його потенціал та вплив на безпеку та довіру в цифровій сфері.

Шахрайство та його поширеність у різних секторах

Шахрайство є важливою проблемою в усіх секторах, і воно призводить до різноманітних наслідків – від грошових втрат до впливу на репутацію організації. У сфері банківських та фінансових послуг, на яку припадає близько 17% випадків шахрайства, найпоширенішими ризиками є крадіжки готівки, підробка чеків та викрадення особистих даних. Державний сектор також знаходиться під загрозою через його великий розмір і складність. На цей сектор припадає близько 10% випадків шахрайства. До них належать шахрайство з виставленням рахунків, незаконне привласнення активів та шахрайство з виплатою заробітної плати, які, ймовірно, трапляються в цьому секторі. Нарешті, близько 10% зареєстрованих випадків припадає на обробну промисловість, у тому числі 7% безготівкових шахрайств, таких як крадіжка товарів, шахрайство з рахунками та інтелектуальною власністю.

Нарешті, охорона здоров’я є ще однією вразливою сферою, в якій на схеми виставлення рахунків припадає близько 40% усіх зареєстрованих випадків. Більше того, постачальники послуг також займаються страховим шахрайством, що значною мірою виводить ситуацію з-під контролю. Ще більше підстав бути пильними та запроваджувати превентивні заходи є в освітніх закладах, де частка оброблених випадків становить близько 6%. Навіть якщо це менша частка від загальної кількості справ, жоден сектор не застрахований – навчальні заклади повідомляють про шахрайство у сфері виставлення рахунків та відшкодування витрат, корупцію та нарахування заробітної плати. Нарешті, роздрібна торгівля, хоча й частіше, зазнає менших середніх збитків, часто через шахрайство з товарно-матеріальними цінностями та готівкою.

Враховуючи зростаючу витонченість та розширення операцій шахраїв, бізнес стикається з екзистенційною загрозою своєму виживанню. Щоб захистити свої фінанси, репутацію та вижити в довгостроковій перспективі, компанії повинні застосовувати проактивний підхід до внутрішнього контролю, проводити регулярні аудити та підвищувати обізнаність про ризики шахрайства в своїх рядах. Крім того, співпраця між державним і приватним секторами та надійне регулювання мають вирішальне значення для зниження ризику участі в шахрайських діях та покращення виявлення шахрайства в галузі.

Традиційні методи виявлення шахрайства та потреба в більш досконалих рішеннях

Традиційні методи виявлення шахрайства, засновані на системах, що базуються на правилах, є вкрай неефективними в сучасному ландшафті фінансових транзакцій. Хибнопозитивні та хибнонегативні спрацьовування є одними з основних причин такого висновку. Неточне виявлення шахрайства через хибні спрацьовування призводить до відкладення транзакцій до їх підтвердження та необхідності подальших розслідувань, що спричиняє незручності, не приносячи жодної користі.

І навпаки, хибнонегативні спрацьовування завдають ще більшої шкоди, оскільки фінансова установа не може запобігти шахрайській діяльності, що призводить до фінансових втрат і шкоди репутації. Спільним недоліком як хибнопозитивних, так і хибнонегативних спрацьовувань є залежність від заздалегідь визначених правил, які можуть включати не всі можливості, але не можуть бути змінені через їхню велику кількість. Тому необхідно впроваджувати більш інтелектуальні та гнучкі способи виявлення шахрайства.

По-друге, якість даних може негативно впливати на ефективність традиційних систем аудиту шахрайства. Неповні, неправильні або застарілі дані шкодять здатності системи адекватно виявляти схеми шахрайства. Через обширність і різноманітність даних, що збираються сьогодні, отримання високоякісних даних, які дозволяють правильно їх інтерпретувати, стає складним завданням. Проте забезпечення надійності та своєчасності джерел даних є необхідною умовою для покращення результатів роботи традиційних систем. Високоякісні дані нелегко генерувати, що особливо актуально для компаній, які працюють із застарілими системами та гібридними джерелами даних.

Однак з появою технологій штучного інтелекту та машинного навчання у фінансових установ з’явилася можливість подолати ці виклики. Технології штучного інтелекту та машинного навчання сприяють швидкій обробці великих обсягів даних у режимі реального часу, виявленню тонких закономірностей, які можуть свідчити про шахрайство, та адаптації до нових стратегій шахрайства.

Технології штучного інтелекту та машинного навчання використовують предиктивне моделювання, обробку мови та методи виявлення аномалій, які допомагають установам підвищити точність і ефективність виявлення шахрайства та зменшити кількість помилкових спрацьовувань. Тому використання штучного інтелекту та машинного навчання в системах виявлення шахрайства стало необхідністю для установ, які хочуть бути на крок попереду шахраїв і забезпечити безпеку фінансових операцій у сучасній цифровій реальності.

Роль штучного інтелекту у виявленні шахрайства

Значну роль у виявленні шахрайства відіграє штучний інтелект, який використовує складні алгоритми для аналізу діяльності, виявлення аномалій та виявлення шахрайства у великих масивах даних. Системи штучного інтелекту вчаться на попередньому досвіді, а це означає, що на практиці вони з часом стають кращими у прогнозуванні та розпізнаванні шахрайства, адаптуючись до нових методів, які використовують шахраї. Вони включають автоматизоване виявлення аномалій, поведінковий аналіз та обробку природної мови, що дозволяє виявляти та оцінювати тенденції та дії, які можуть бути індикаторами шахрайства.

Виявлення шахрайства за допомогою штучного інтелекту працює шляхом спостереження за операціями, визначення середніх значень для нормального виконання та уточнення визначень для покращення диференціації між правильними та шахрайськими операціями в режимі реального часу. Обробляючи величезні обсяги даних дуже швидко, він може точно ідентифікувати витончені шахрайські схеми, що призводить до фінансових втрат і зберігає довіру споживачів.

Крім того, технологія штучного інтелекту може використовуватися в широкому спектрі сфер перевірки транзакцій, моніторингу транзакцій і їх нескінченних списків помітних характеристик, а також розпізнає багато особливостей, які використовуються для крадіжки особистих даних за допомогою поведінкової біометрії. Очевидно, що штучний інтелект у виявленні шахрайства є високоефективним інструментом у підтримці безпеки транзакцій та уникненні збитків від шахрайства.

Як штучний інтелект і алгоритми машинного навчання трансформують виявлення шахрайства

Використання штучного інтелекту та алгоритмів машинного навчання може докорінно змінити спосіб, у який організації з різних секторів можуть розпізнавати та запобігати шахрайству.

Прогностичне моделювання

Алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання можуть аналізувати історичні дані для прогнозування ймовірності майбутніх шахрайських дій. Виявляючи закономірності та аномалії в даних, предиктивні моделі можуть проактивно виявляти потенційне шахрайство до того, як воно станеться, що дозволяє організаціям вжити превентивних заходів.

Виявлення аномалій

Технології штучного інтелекту та машинного навчання чудово виявляють незвичні моделі поведінки, які можуть свідчити про шахрайство. Наприклад, раптові зміни в поведінці клієнтів, такі як великі покупки в нових місцях, можуть бути позначені як потенційні індикатори шахрайства, що дозволить провести подальше розслідування та пом’якшити наслідки.

Обробка природної мови

Обробка природної мови (NLP) – ще одна важлива сфера, де штучний інтелект і машинне навчання відіграють значну роль у виявленні шахрайства. Аналізуючи письмові повідомлення, такі як електронні листи та журнали чатів, ці технології можуть виявити підозрілу поведінку, наприклад, незвичне використання мови або запити, що допомагає на ранній стадії виявити шахрайські дії.

Машинний зір

Машинний зір, технологія, що використовує комп’ютерний зір для аналізу зображень і відео, може бути застосована для виявлення шахрайських дій, наприклад, підроблених товарів, або ідентифікації осіб на відеозаписах з камер спостереження. Ця можливість візуального аналізу покращує виявлення шахрайства в різних умовах.

Безперервне навчання

Алгоритми штучного інтелекту можна безперервно навчати на нових даних, щоб з часом підвищити їхню точність і ефективність. Такий підхід до безперервного навчання гарантує, що системи виявлення шахрайства завжди будуть відповідати останнім тенденціям і моделям шахрайства, підвищуючи їхню загальну ефективність у виявленні та запобіганні шахрайським діям.

Штучний інтелект та алгоритми машинного навчання у виявленні шахрайства

У виявленні шахрайства певні алгоритми машинного навчання відіграють вирішальну роль у виявленні та запобіганні шахрайським діям. Ось пояснення деяких ключових алгоритмів, які зазвичай використовуються для виявлення шахрайства:

Логістична регресія

Логістична регресія – це фундаментальний алгоритм виявлення шахрайства, особливо корисний, коли результат є категоричним, наприклад, для визначення того, чи є транзакція шахрайською чи нешахрайською. Підганяючи дані під логістичну функцію, він оцінює ймовірності різних результатів, надаючи уявлення про ймовірність шахрайства на основі конкретних параметрів та історичних даних. Простота і зрозумілість інтерпретації роблять його цінним інструментом для аналізу даних про транзакції та виявлення потенційно шахрайських дій.

Дерева рішень

Дерева рішень – це універсальні алгоритми, які чудово справляються зі створенням інтерпретованих правил на основі особливостей транзакцій. У виявленні шахрайства дерева рішень використовуються для розділення або класифікації даних, що дозволяє передбачити ймовірність шахрайства на основі таких характеристик транзакцій, як сума, місцезнаходження та частота. Їх інтуїтивна природа дозволяє створювати системи, засновані на правилах, які можуть ефективно виявляти підозрілі транзакції та позначати їх для подальшого розслідування.

Випадкові ліси

Випадкові ліси – це прогрес у виявленні шахрайства завдяки використанню ансамблевого навчання для підвищення точності та зменшення надмірного пристосування. Поєднуючи кілька дерев рішень, випадкові ліси агрегують прогнози, що призводить до більш надійних і точних можливостей виявлення шахрайства. Здатність обробляти великі масиви даних і складні шаблони робить їх особливо ефективними у виявленні шахрайських дій у різних транзакційних середовищах, сприяючи вдосконаленню стратегій зниження ризиків у фінансовому секторі.

Нейронні мережі

Нейронні мережі, натхненні будовою людського мозку, є потужними алгоритмами, здатними вивчати складні закономірності та взаємозв’язки в даних. У виявленні шахрайства нейромережі досягають успіху, ефективно обробляючи великі обсяги даних про транзакції, дозволяючи виявляти аномалії, класифікувати транзакції та ідентифікувати шахрайські шаблони. Їх адаптивність і здатність розкривати складні схеми шахрайства роблять їх незамінними інструментами в постійній боротьбі з фінансовим шахрайством, дозволяючи організаціям випереджати нові загрози і захищати свої активи.

Отже, інтеграція штучного інтелекту у виявлення шахрайства є значним кроком вперед у захисті цифрових транзакцій і зміцненні довіри до онлайн-взаємодії. Використовуючи можливості машинного навчання та аналізу даних, системи штучного інтелекту можуть постійно адаптуватися до нових методів шахрайства, залишаючись на крок попереду зловмисників.

Оскільки технології штучного інтелекту продовжують розвиватися, ми можемо очікувати ще більшої точності та ефективності у виявленні шахрайства, що сприятиме подальшому посиленню заходів безпеки в різних галузях. Однак для збереження довіри та підзвітності вкрай важливо враховувати етичні міркування та забезпечувати прозорість систем виявлення шахрайства на основі штучного інтелекту. Завдяки постійним дослідженням і співпраці між зацікавленими сторонами галузі штучний інтелект і надалі відіграватиме ключову роль у підвищенні безпеки та зміцненні довіри до цифрової екосистеми.

Ми підготували для вас найпоширеніші запитання на цю тему та відповіді на них

Як генеративний штучний інтелект використовується для виявлення шахрайства?

Генеративний штучний інтелект використовується для виявлення шахрайства шляхом створення синтетичних даних, які дуже схожі на реальні транзакції, що допомагає у виявленні та запобіганні шахрайським діям.

Як штучний інтелект може боротися з шахрайством?

Штучний інтелект може боротися з шахрайством, використовуючи алгоритми машинного навчання для аналізу великих обсягів даних, виявлення підозрілих шаблонів і аномалій у режимі реального часу.

Як штучний інтелект може допомогти у запобіганні шахрайству в банківській сфері?

Штучний інтелект може допомогти у запобіганні шахрайству, використовуючи алгоритми машинного навчання для аналізу великих обсягів даних у режимі реального часу, виявлення аномалій, виявлення підозрілих шаблонів та позначення потенційно шахрайських транзакцій для подальшого розслідування.

Як штучний інтелект може ідентифікувати злочинців?

Штучний інтелект може ідентифікувати злочинців за допомогою технології розпізнавання облич на основі штучного інтелекту. Використовуючи методи глибокого навчання для аналізу точок обличчя, відстаней і кутів, штучний інтелект може зіставляти і порівнювати обличчя з існуючими базами даних, розкриваючи справжню особистість людей, навіть якщо вони намагаються приховати обличчя за допомогою масок або шарфів.

Як працює розпізнавання за допомогою штучного інтелекту?

Штучний інтелект використовує комбінацію методів обробки природної мови та алгоритмів машинного навчання для аналізу шаблонів і характеристик даних, що дає змогу виявити шахрайський або неприйнятний контент.