Як використовується штучний інтелект у виявленні шахрайства?

Як штучний інтелект може допомогти виявити шахрайство?

Штучний інтелект може відігравати ключову роль у боротьбі із шахрайством, виявляючи та запобігаючи шахрайським діям.

Середній глобальний рівень втрат, спричинених шахрайством за останні два десятиліття, становить 6,05% від валового внутрішнього продукту. Крім того, компанії повідомляють про фінансові збитки від кіберзлочинів, які дорівнюють від 3% до 10% їхнього доходу. Водночас прогнози свідчать, що світові втрати через цифрове шахрайство перевищать 343 мільярди доларів у період 2023–2027 років.

Зважаючи на ці сумарні суми, для будь-якої організації важливо створити ефективну систему управління шахрайствами. Управління шахрайствами полягає в ідентифікації, запобіганні, виявленні та реагуванні на шахрайські дії в межах організації.

Штучний інтелект (ШІ) відіграє важливу роль у цьому процесі. Технології ШІ, зокрема алгоритми машинного навчання (ML), можуть аналізувати великі обсяги даних і виявляти закономірності та відхилення, які можуть свідчити про шахрайство. Системи управління шахрайствами, що працюють на базі ШІ, здатні виявляти та запобігати різним видам шахрайства, наприклад, платіжному шахрайству, крадіжці особистих даних або фішинговим атакам. Окрім цього, вони можуть адаптуватися та навчатися на основі нових шахрайських схем і трендів, що покращує їхню здатність до виявлення із часом.

Рішення на основі ШІ також можуть інтегруватися з іншими системами безпеки, наприклад, перевіркою особистості та біометричною аутентифікацією, забезпечуючи більш всеосяжний підхід до запобігання шахрайству.

Як алгоритми машинного навчання допомагають виявляти та запобігати шахрайству?

Алгоритми машинного навчання розроблені для розпізнавання закономірностей на основі великої кількості даних, що можна використати для ідентифікації шахрайських дій.

ШІ включає технології, які можуть виконувати завдання, що вимагають людського інтелекту, такі як аналіз даних або розуміння та відповідь на людську мову. Вони створені для того, щоб розпізнавати закономірності та робити прогнози в реальному часі. Алгоритми ШІ зазвичай є комбінацією різних моделей машинного навчання (ML).

ML є підгрупою ШІ; він використовує алгоритми для аналізу великих обсягів даних задля забезпечення автоматичного навчання систем. Чим більше даних використовують ML-алгоритми, тим краще вони працюють із часом. Основними підходами у ML є контрольоване (SML) і неконтрольоване (UML) машинне навчання. SML-алгоритми використовують марковані дані для прогнозування результатів, тоді як UML-алгоритми шукають приховані закономірності в даних.

Наприклад, SML-алгоритми можуть використовувати історичні дані про транзакції, позначені як шахрайські чи не шахрайські, для навчання своєї моделі. UML-алгоритми, у свою чергу, застосовують методи виявлення аномалій для транзакцій, які суттєво відрізняються від норми. Хоча UML-моделі вимагають меншої участі людини, вони, як правило, менш точні, ніж SML.

Як ШІ може покращити кібербезпеку?

Технології ШІ відіграють важливу роль у боротьбі з кіберзлочинністю, вдосконалюючи найпоширеніші системи кібербезпеки.

ШІ та ML відіграють ключову роль у виявленні онлайн-шахрайства, коли алгоритми ідентифікують підозрілі дії в онлайн-транзакціях, наприклад, кредитних картках, онлайн-банкінгу чи електронній комерції. Ці алгоритми можуть застосовуватися в реальному часі, забезпечуючи негайне виявлення та позначення підозрілих дій. 

Кіберзагроза — це будь-яка діяльність, подія чи ситуація, що має потенціал завдати шкоди комп’ютерним системам, мережам чи даним. Відповідно до Глобального дослідження економічних злочинів і шахрайства 2022 року, після шахрайства з клієнтами другим за поширеністю типом загроз для фінансових послуг є кіберзлочинність.

Кіберзлочинність охоплює злочинну діяльність з використанням технологій, таких як комп’ютери, мережі чи інтернет. Такі дії можуть спричиняти різні наслідки, включаючи фінансові втрати, крадіжки даних або нанесення шкоди репутації. Найпоширеніші загрози — це злом, фішинг, крадіжка особистих даних і шкідливе програмне забезпечення.

Кіберзахист має на меті захист різних систем, мереж і пристроїв від шкідливих атак. Основним елементом кібербезпеки є моніторинг усіх електронних ресурсів у реальному часі. Такі провідні компанії, як IBM, вже використовують технології, що працюють на базі ШІ, для вдосконалення своїх рішень у сфері кібербезпеки.

Які основні переваги використання ШІ у виявленні шахрайства?

Використання ШІ для виявлення шахрайства може забезпечити швидший, точніший та ефективніший процес без шкоди для досвіду клієнтів.

Основні переваги наведено нижче:

• Підвищена точність: Алгоритми ШІ здатні аналізувати великі обсяги даних і виявляти закономірності й аномалії, які важко помітити людині. З часом ці алгоритми вдосконалюються, забезпечуючи більшу точність.
• Моніторинг у реальному часі: Завдяки алгоритмам ШІ організації можуть відслідковувати транзакції у реальному часі, що дозволяє негайно виявляти й реагувати на потенційні шахрайські спроби.
• Зменшення кількості помилкових спрацьовувань: Однією з проблем виявлення шахрайства є помилкові спрацьовування, коли легітимні транзакції помилково позначаються як шахрайські. Функція навчання алгоритмів ШІ знижує частоту цих помилок.
• Підвищення ефективності: Алгоритми ШІ можуть автоматизувати рутинні процеси, наприклад, перевірку транзакцій чи ідентифікацію, зменшуючи потребу у втручанні людини.
• Зниження витрат: Шахрайська діяльність може завдати значних фінансових і репутаційних втрат. Зменшуючи кількість шахрайських випадків, алгоритми ШІ допомагають заощаджувати гроші організаціям і захищати їхню репутацію.