Как искусственный интеллект может помочь обнаружить мошенничество?

Искусственный интеллект может играть решающую роль в управлении мошенничеством, обнаруживая и предотвращая мошеннические действия.

Средний уровень убытков, причиненных мошенничеством, в мире за последние два десятилетия составляет 6,05% от валового внутреннего продукта. Кроме того, компании сообщили, что кибератаки нанесли финансовый ущерб в размере от 3% до 10% их доходов. Более того, согласно прогнозам, 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, детектирование мошеннических действий внутри организации и реагирование на них.

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 базе 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 моделях мошенничества и тенденциях, улучшая их обнаружение с течением времени.

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

Алгоритмы машинного обучения предназначены для распознавания шаблонов на основе большого объема данных, которые могут быть использованы 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 шаблонов и составления прогнозов в режиме реального времени. Алгоритмы ИИ часто представляют собой комбинацию различных моделей ML.

ML – это подмножество ИИ; оно использует алгоритмы для анализа больших объемов данных, чтобы системы могли обучаться автономно. Чем большему количеству алгоритмов обработки данных подвергаются, тем лучше они работают с течением времени. Два основных подхода ML – это 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.

В качестве примера, 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 идентификации транзакций, значительно отличающихся от нормы, на основе заданных характеристик. Хотя модели UML требуют меньшего вмешательства человека, они, как правило, менее точны, чем SML.

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

ИИ и ML играют решающую роль в выявлении мошенничества в Интернете, где алгоритмы обнаруживают мошеннические действия в онлайн-транзакциях, таких как кредитные карты, онлайн-банкинг или транзакции электронной коммерции. Эти алгоритмы могут применяться в режиме реального времени для выявления и пометки подозрительных действий.

Угроза кибербезопасности – это любая деятельность, событие или ситуация, которые потенциально могут нанести ущерб компьютерным системам, сетям или данным. Согласно исследованию глобальной экономической преступности и мошенничества за 2022 год, 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 различным ущербам, включая финансовые потери, кражу или уничтожение данных и ущерб репутации. К наиболее распространенным киберугрозам относятся взлом, фишинг, кража личных данных и вредоносное ПО.

Кибератака – это особый тип киберпреступления, который включает в себя преднамеренную попытку третьей стороны нарушить работу системы или сети или получить к ним несанкционированный доступ.

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 базе искусственного интеллекта для улучшения своих решений в области кибербезопасности.

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

Основные преимущества обсуждаются ниже:

• Повышенная точность: алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать огромные объемы данных и выявлять закономерности и аномалии, которые трудно обнаружить человеку. Алгоритмы ИИ могут даже извлекать уроки из данных и со временем совершенствоваться, повышая точность.
• Мониторинг в режиме реального времени: С помощью алгоритмов искусственного интеллекта организации могут отслеживать транзакции в режиме реального времени, что позволяет немедленно обнаруживать потенциальные попытки мошенничества и реагировать на них.
• Снижение количества ложных срабатываний: Одной из проблем обнаружения мошенничества является возникновение ложных срабатываний, когда законные транзакции ошибочно помечаются как мошеннические. Функция обучения алгоритмов ИИ уменьшает количество ложных срабатываний.
• Повышенная эффективность: алгоритмы искусственного интеллекта могут автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как просмотр транзакций или проверка личности, уменьшая необходимость ручного вмешательства.
• Снижение затрат: мошеннические действия могут иметь значительные финансовые и репутационные последствия для организаций. Уменьшая количество случаев мошенничества, алгоритмы искусственного интеллекта могут экономить деньги организаций и защищать их репутацию.

Использование технологий на базе искусственного интеллекта также сопряжено с определенными факторами риска, которые можно частично устранить с помощью объяснимых решений на основе искусственного интеллекта.

Потенциальные риски ИИ при обнаружении мошенничества обсуждаются ниже:

• Предвзятые алгоритмы: Алгоритмы ИИ зависят от обучающих данных, которые могут быть предвзятыми. Если обучающие данные содержат погрешности, алгоритм может выдавать неточные результаты.
• Ложноположительные или ложноотрицательные результаты: Автоматизированные системы могут приводить к ложноположительным или ложноотрицательным случаям. Ложноположительный результат означает, что транзакция неправильно помечена как вредоносная активность, в то время как мошенническая активность игнорируется в случае ложноотрицательного результата.
• Отсутствие прозрачности: Некоторые алгоритмы искусственного интеллекта могут быть сложными для интерпретации, что затрудняет понимание того, почему конкретная транзакция была помечена как потенциально мошенническая.

Объяснимый ИИ может помочь частично преодолеть встроенные факторы риска. Термин относится к разработке систем искусственного интеллекта, которые могут объяснять процессы принятия решений доступным для понимания человеком способом. В контексте обнаружения мошенничества объяснимый ИИ может предоставить четкие и интерпретируемые объяснения того, почему конкретная транзакция или действие были определены как потенциально мошеннические.

Например, Монреальская декларация по ответственному развитию искусственного интеллекта излагает этические принципы разработки ИИ, включая прозрачность и объяснимость.

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:

• Состязательные атаки: Состязательные атаки – это тип атаки, при котором мошенники пытаются обмануть системы искусственного интеллекта или манипулировать ими. Например, мошенники могут изменять данные или манипулировать ими, чтобы избежать обнаружения, или обманом заставить алгоритм классифицировать мошенническую деятельность как законную.
• Вредоносное ПО: ИИ может использоваться для создания и распространения вредоносного ПО, предназначенного для уклонения от обнаружения системами безопасности. Вредоносное ПО может использоваться для кражи конфиденциальных данных, нарушения работы критически важных систем или запуска атак против других целей.
• Социальная инженерия: ИИ может генерировать сложные фишинговые атаки, предназначенные для того, чтобы обманом заставить пользователей раскрыть конфиденциальную информацию или установить вредоносное ПО на их устройства. Искусственный интеллект также может быть использован для создания убедительных поддельных удостоверений личности и профилей в социальных сетях, которые можно использовать для обмана жертв и получения доступа к их учетным записям.
• Ботнеты: Искусственный интеллект может применяться для создания ботнетов и управления ими, которые представляют собой сети зараженных устройств, которые могут использоваться для запуска скоординированных атак против целей. Ботнеты могут использоваться для запуска распределенных атак типа “отказ в обслуживании” и распространения вредоносных программ.

Существует несколько существующих решений для предотвращения преступлений с помощью технологий, основанных на ИИ; однако некоторые из них вызывают этические опасения.

ИИ может быть использован в предотвращении 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 генерирует “прогнозирующие горячие точки”, которые указывают, где преступления с наибольшей вероятностью произойдут в будущем.

Хорошо известным примером предотвращения мошенничества в транзакциях на блокчейне является цепной анализ. Компания применяет алгоритмы машинного обучения для мониторинга и анализа потока криптовалютных транзакций в различных сетях блокчейна. Анализируя схемы 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 идентифицировать подозреваемых преступников, инструменты обработки больших данных позволяют полиции анализировать поведенческие данные для выявления преступной деятельности, а инструмент машинного обучения поддерживает создание базы данных с участием каждого гражданина. Результатом является обширная рейтинговая система, основанная на данных, которая идентифицирует подозрительных лиц на основе фона и поведенческих сигналов.

Важно упомянуть, что ИИ в предотвращении преступлений имеет несколько ограничений и вызывает серьезные этические проблемы и проблемы конфиденциальности. Существует много споров о точности и предвзятости некоторых из этих систем. Крайне важно обеспечить, чтобы они были разработаны и использовались ответственно, с надлежащими гарантиями защиты индивидуальных прав и предотвращения злоупотреблений.

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

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

Алгоритмы ИИ можно обучить распознавать закономерности в данных, таких как почерк, отпечатки пальцев или лица. Они могут использоваться для анализа письменной или устной речи, такой как электронные письма и текстовые сообщения, а также изображений и видео, для идентификации объектов, людей и событий.

Кроме того, ИИ может помочь в расследовании и судебном преследовании виновных. Например, прогностическое моделирование — разновидность технологии искусственного интеллекта — может использовать исторические данные о преступлениях для создания прогностических моделей, помогающих правоохранительным органам предвидеть и предотвращать будущие преступления.

Чтобы оценить данные о преступности и точно определить регионы, в которых с большей вероятностью наблюдается преступная активность, полицейские управления в некоторых городах могут использовать алгоритмы прогнозирования полицейской деятельности. Это позволяет им более умело распределять ресурсы и останавливать преступление на его пути. Прогнозное моделирование также может использоваться для выявления лиц, подверженных риску совершения преступлений, что позволяет правоохранительным органам вмешиваться до того, как произойдет какая-либо преступная деятельность.