💬 Как искусственный интеллект используется для обнаружения мошенничества?

Как искусственный интеллект используется для обнаружения мошенничества?

Как искусственный интеллект может помочь обнаружить мошенничество?

Искусственный интеллект может сыграть решающую роль в борьбе с мошенничеством, обнаруживая и предотвращая мошеннические действия.

Средний мировой уровень потерь, вызванных мошенничеством за последние два десятилетия, составляет 6,05% валового внутреннего продукта. Кроме того, компании сообщают, что кибератаки нанесли финансовый ущерб в размере от 3% до 10% их доходов. Кроме того, прогнозируется, что глобальные убытки от цифрового мошенничества превысят 343 миллиарда долларов в период с 2023 по 2027 год.

Учитывая предполагаемые суммы, для любой организации крайне важно создать эффективную систему управления мошенничеством. Управление мошенничеством - это выявление, предотвращение, обнаружение и реагирование на мошеннические действия внутри организации.

Искусственный интеллект (ИИ) играет важную роль в борьбе с мошенничеством. Технологии искусственного интеллекта, такие как алгоритмы машинного обучения (ML), могут анализировать большие объемы данных и обнаруживать закономерности и аномалии, которые могут указывать на мошеннические действия. Системы управления мошенничеством на основе искусственного интеллекта могут выявлять и предотвращать различные виды мошенничества, такие как мошенничество с платежами, кража личных данных или фишинговые атаки. Они также могут адаптироваться и учиться на новых схемах и тенденциях мошенничества, со временем совершенствуя свое обнаружение.

Решения на основе ИИ также могут интегрироваться с другими системами безопасности, такими как проверка личности и биометрическая аутентификация, чтобы обеспечить более комплексный подход к предотвращению мошенничества.

Как алгоритмы машинного обучения могут помочь в обнаружении и предотвращении мошенничества?

Алгоритмы машинного обучения предназначены для распознавания шаблонов на основе большого объема данных, которые можно использовать для выявления мошеннических действий.

ИИ относится к технологиям, которые могут выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как анализ данных или понимание человеческого языка и реагирование на него. Они предназначены для распознавания закономерностей и прогнозирования в режиме реального времени. Алгоритмы ИИ часто представляют собой комбинацию различных моделей машинного обучения.

ML — это подмножество ИИ; он использует алгоритмы для анализа больших объемов данных, чтобы позволить системам учиться автономно. Чем большему количеству данных подвергаются алгоритмы машинного обучения, тем лучше они работают с течением времени. Двумя основными подходами ML являются контролируемое машинное обучение (SML) и неконтролируемое машинное обучение (UML). Алгоритмы SML используют помеченные данные, чтобы помочь предсказать результаты, в то время как алгоритмы UML обнаруживают скрытые закономерности в данных.

Например, алгоритмы SML используют исторические данные транзакций, помеченные как мошеннические или не мошеннические, которые будут использоваться для обучения контролируемой модели машинного обучения. UML будет использовать алгоритмы обнаружения аномалий для выявления транзакций, значительно отличающихся от нормы на основе заданных характеристик. Хотя модели UML требуют меньшего вмешательства человека, они, как правило, менее точны, чем SML.

Как ИИ может улучшить кибербезопасность?

Технологии искусственного интеллекта играют жизненно важную роль в борьбе с киберпреступностью, улучшая наиболее часто используемые системы кибербезопасности.

AI и ML играют решающую роль в обнаружении онлайн-мошенничества, когда алгоритмы обнаруживают мошеннические действия в онлайн-транзакциях, таких как кредитные карты, онлайн-банкинг или транзакции электронной коммерции. Эти алгоритмы можно применять в режиме реального времени для выявления и пометки подозрительных действий. 

Угроза кибербезопасности — это любое действие, событие или ситуация, которые могут причинить вред компьютерным системам, сетям или данным. Согласно Глобальному обзору экономических преступлений и мошенничества 2022 года, после мошенничества клиентов вторым по распространенности типом угроз, с которыми сталкиваются финансовые службы, является киберпреступность.

Киберпреступность относится к преступной деятельности с использованием технологий, таких как компьютеры, сети или Интернет. Эти действия могут привести к различному ущербу, включая финансовые потери, кражу или уничтожение данных и ущерб репутации. Наиболее распространенные киберугрозы включают взлом, фишинг, кражу личных данных и вредоносное ПО.

Кибератака — это особый тип киберпреступления, который включает преднамеренную попытку третьей стороны нарушить работу или получить несанкционированный доступ к системе или сети.

Кибербезопасность защищает различные системы, сети и устройства от вредоносных атак. Важнейшим элементом систем кибербезопасности является мониторинг всех электронных ресурсов в режиме реального времени. Крупнейшие компании-разработчики программного обеспечения, такие как IBM, уже используют технологии на основе ИИ для улучшения своих решений в области кибербезопасности. 

Каковы основные преимущества использования ИИ для обнаружения мошенничества?

Использование ИИ для обнаружения мошенничества может привести к более быстрому, точному и эффективному процессу без ущерба для качества обслуживания клиентов.

Ключевые преимущества обсуждаются ниже:

Каковы потенциальные риски использования ИИ для обнаружения мошенничества?

Использование технологий на основе ИИ также сопряжено с определенными факторами риска, с которыми можно частично справиться с помощью объяснимых решений ИИ.

Потенциальные риски ИИ при обнаружении мошенничества обсуждаются ниже:

Объяснимый ИИ может помочь частично преодолеть встроенные факторы риска. Этот термин относится к разработке систем искусственного интеллекта, которые могут объяснять свои процессы принятия решений так, как это могут понять люди. В контексте обнаружения мошенничества объяснимый ИИ может предоставить четкие и интерпретируемые объяснения того, почему конкретная транзакция или действие были идентифицированы как потенциально мошеннические.

Например, в Монреальской декларации об ответственном развитии искусственного интеллекта излагаются этические принципы разработки ИИ, включая прозрачность и объяснимость.

Как преступники могут воспользоваться ИИ?

Те же функции, которые делают ИИ ценным для законных целей, могут также сделать его мощным инструментом для киберпреступников.

Вот несколько примеров атак, которые могут произойти, если преступники используют ИИ:

Какова роль ИИ в предупреждении преступности?

Существует несколько существующих решений по предупреждению преступности с помощью технологий на основе ИИ; однако некоторые из них вызывают этические опасения.

ИИ можно использовать в предупреждении преступности путем анализа данных, которые могут указывать на преступную деятельность. Одним из примеров существующего решения является система PredPol, которая использует алгоритмы машинного обучения для анализа исторических данных о преступлениях и выявления закономерностей во времени и месте совершения преступлений. На основе этих шаблонов система создает “прогнозирующие горячие точки” которые указывают, где преступления наиболее вероятны в будущем.

Известным примером предотвращения мошенничества в блокчейн-транзакциях является Chainalysis. Компания применяет алгоритмы машинного обучения для мониторинга и анализа потока криптовалютных транзакций в различных блокчейн-сетях. Анализируя закономерности этих транзакций, эксперты могут выявлять подозрительные действия и отслеживать движение средств по разным адресам и счетам.

Система предупреждения преступности в Китае является спорным примером решений на основе ИИ. Система опирается на три столпа: инструменты распознавания лиц помогают властям выявлять подозреваемых преступников, инструменты больших данных позволяют полиции анализировать поведенческие данные для выявления преступной деятельности, а инструмент машинного обучения поддерживает создание базы данных с участием каждого гражданина. Результат обширный >

Что может сделать ИИ, если преступление уже совершено?

Функции эффективной обработки данных и распознавания образов также могут быть ценными функциями ИИ в случае криминалистического расследования.  

Судебная экспертиза – это научный метод исследования уголовных дел. Он включает в себя сбор и анализ всех видов данных и доказательств, связанных с делом. Природа данных часто сложна и принимает форму текстов, изображений или видео. ИИ может помочь эффективно обрабатывать данные и выполнять метаанализ во время расследования.

Алгоритмы ИИ можно научить распознавать закономерности в данных, таких как почерк, отпечатки пальцев или лица. Их можно использовать для анализа письменной или устной речи, например электронных и текстовых сообщений, а также изображений и видео, для идентификации объектов, людей и событий. 

Кроме того, ИИ может помочь в расследовании и привлечении к ответственности виновных. Например, прогнозное моделирование — тип технологии искусственного интеллекта — может использовать исторические данные о преступлениях для создания прогностических моделей, которые помогут правоохранительным органам прогнозировать и предотвращать будущие преступления. 

Чтобы оценить данные о преступности и определить регионы, в которых с наибольшей вероятностью может быть совершена преступная деятельность, полицейские управления в некоторых городах могут использовать прогнозирующие алгоритмы полицейской деятельности. Это позволяет им более умело распределять ресурсы и останавливать преступность на своем пути. Прогнозное моделирование также можно использовать для выявления лиц, подверженных риску совершения преступлений, что позволяет правоохранительным органам вмешиваться до того, как произойдет какая-либо преступная деятельность.