Мошенничество с платежами имеет долгую историю и является наиболее распространенной формой онлайн-мошенничества в Соединенных Штатах и ​​во всем мире. Однако в последнее время цифровое мошенничество настолько возросло, что многим трудно отличить миф от реальности.

Столкнувшись с неумолимой угрозой преступников, стало необходимо использовать современные системы с возможностями обучения, поскольку компании стремятся оставаться впереди. Это отражает то, как организованная преступность и спонсируемые государством мошенники активизируют свои попытки мошенничества.

Наиболее распространенные подходы к борьбе с онлайн-мошенничеством включают правила и модели прогнозирования, которые уже не соответствуют сложности сегодняшних все более сложных онлайн-угроз. Подавляющее большинство новых и возникающих атак в области цифрового мошенничества основаны на машинном обучении и других методах автоматизации для совершения мошенничества - старый подход к предотвращению мошенничества, который не может догнать.

Интеграция платформ на основе ИИ для обнаружения онлайн-мошенничества в игру с высоким уровнем риска является ключевой частью ИИ, которая сегодня позволяет нам расширять предотвращение онлайн-мошенничества. Цифровые компании с определенной бизнес-моделью и их аналитики по мошенничеству могут извлекать результаты из анализа мошенничества на основе контролируемого и автоматического машинного обучения, чтобы предоставить своим бизнес-моделям информацию, необходимую для обнаружения и предотвращения угроз на ранней стадии. Результаты неконтролируемого машинного обучения и контролируемого машинного обучения характеризуются обнаружением аномалий в появляющихся данных, и их интеграция в оценки рисков является важным шагом на пути к тому, чтобы искусственный интеллект мог обнаруживать онлайн-преступления и улучшать онлайн-профилактику.

Финансовые учреждения и другие онлайн-трейдеры ищут инновационные решения, хорошо соответствующие системным требованиям. Решения машинного обучения (ML) и искусственного обучения (AI) обещают значительно сократить цифровое мошенничество. Когда потребители получают звонок, SMS, электронную почту или сообщение приложения от эмитента своей карты с просьбой подтвердить транзакцию или сообщить им о мошенничестве с их картами, они могут предположить, что блестящий набор алгоритмов так же хорош, как и обслуживание клиентов.

Сразу после того, как использование искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения было изобретено и впервые применено к мошенничеству с платежами, количество мошенничества с кредитными и дебетовыми картами начало сокращаться. В сочетании с контролируемыми и неконтролируемыми методами эти модели способны изучать и распознавать новые закономерности, которые могут упустить другие подходы к управлению мошенничеством.

Помимо технологий искусственного интеллекта, технологии блокчейн также обеспечивают более высокий уровень безопасности при проверке финансовых транзакций, и нет никаких сомнений в том, что сегодняшние ручные процессы, основанные на правилах, в значительной степени неспособны, что затрудняет уклонение от обнаружения мошенничества. Поскольку финансовые учреждения используют новейшие технологии обнаружения и предотвращения мошенничества, их сочетание становится жизнеспособной альтернативой.

Например, компания-поставщик технологий на основе искусственного интеллекта, которая специализируется на продаже решений по борьбе с мошенничеством банкам, помогла Danske Bank сократить количество ложных срабатываний на 60% и увеличить обнаружение реального мошенничества на 50%. Этого можно достичь не только путем отслеживания украденных личных данных, но и с помощью искусственного интеллекта и технологии блокчейн.

Другие поставщики услуг, такие как поставщики медицинских услуг и страховые компании, исследуют ИИ для выявления мошенничества. Недавний опрос, проведенный Optum, показал, что 43% лидеров отрасли здравоохранения «полностью согласны» с тем, что искусственный интеллект станет важным инструментом для обнаружения телемедицинского мошенничества, расточительства и злоупотреблений при возмещении расходов. Это особенно важно в период пандемии.

Борьба с мошенничеством с онлайн-платежами в 2020 году также подчеркивает проблемы безопасности, связанные с ростом мобильных приложений и онлайн-платформ, которые упрощают перевод денег с одного банковского счета на другой, например PayPal и MasterCard. По данным Juniper, к 2024 году убытки от мошенничества с цифровыми деньгами увеличатся на 130%, причем развивающиеся рынки особенно уязвимы. По оценкам, это увеличит расходы до 10 миллиардов долларов в 2024 году - на 15% больше, чем в 2020 году. Согласно недавнему отчету Международного валютного фонда (МВФ), искусственный интеллект и машинное обучение являются ключевыми компонентами в борьбе с мошенничеством в сфере онлайн-платежей.

В то время как технический прогресс и криминальные махинации становятся все более изощренными, банки и финансовые учреждения могут использовать возможности искусственного интеллекта для защиты своего бизнеса и улучшения качества обслуживания клиентов. Использование машинного обучения для обнаружения мошенничества позволяет финансовым компаниям выявлять реальные транзакции и мошеннические транзакции с большей точностью в режиме реального времени. Потенциал выявления и предотвращения мошенничества оказал значительное влияние на рост индустрии финансовых услуг в последние годы.

По мере того, как программное обеспечение для обнаружения мошенничества, основанное на искусственном интеллекте, становится все более совершенным и удобным для пользователя, мы увидим, что этот тип технологий все шире используется в области предотвращения и обнаружения цифрового мошенничества.

Цитированные источники