AI växer fram som en kraftfull allierad i kampen mot bedrägerier. Finansiella tjänster utnyttjar kraften hos AI för att hålla kundernas pengar och data säkra – ta reda på hur
Från försäkring till bank, finansbranschen är beroende av förtroende. Kunder måste veta att deras pengar och deras data är i säkra händer och inte kommer att läckas ut till cyberbrottslingar. Förebyggande och begränsning av bedrägerier är därför högsta prioritet. Men eftersom cyberbrottslighet ständigt utvecklas, kämpar traditionella metoder för att upptäcka bedrägerier för att hänga med.
I kampen mot ekonomiska bedrägerier har en kraftfull aktör vuxit fram de senaste åren: AI. Artificiell intelligens revolutionerar hela landskapet för att förebygga bedrägerier.
I den här artikeln utforskar vi de olika sätten som finansiella tjänster utnyttjar AI för att bekämpa bedräglig aktivitet.
Vad är artificiell intelligens?
Artificiell intelligens (AI) betyder en maskins förmåga att utföra funktioner som vi vanligtvis förknippar med mänskliga sinnen och kognition, såsom perception, bearbetning och generering av språk samt tolkning av data.
Du kommer sannolikt redan att vara bekant med AI i någon eller annan form – särskilt eftersom ChatGPT blir mer utbrett inom teknik och andra industrier. Men vad menar vi när vi talar om AI i samband med bedrägeriupptäckt?
AI-bedrägeriupptäckt innebär att använda datoralgoritmer och AI-modeller för att lära av historiska data och upptäcka nya mönster och anomalier som kan tyda på bedräglig aktivitet. AI-baserade system är påkallade för att upptäcka bedrägerier inom flera branscher, från detaljhandeln till hälso- och sjukvård, men det gör möjligen de största vågorna i världen av finansiella tjänster.
Varför använda AI i finansiella tjänster?
Artificiell intelligens har många användningsområden – och är inte utan kontroverser – är det etiskt, till exempel att använda AI-verktyg för copywriting?
Inom finans sträcker sig dess användningsområden från skydd av tillgångar till kundvård. Faktum är att organisationer i allt högre grad utforskar innovativa lösningar, som skapa en bot med GenAI för att förbättra kundinteraktioner och stärka insatser för att förebygga bedrägerier.
Dess viktigaste uppgift är dock att skydda mot bedrägerier. Från och med 2020, 58 % av finansbranschen förlitade sig på AI för att upptäcka bedrägerier.
Bild hämtad från statista.com
Varför är detta?
Eftersom bankföretag, försäkringsbolag och relaterade organisationer har att göra med enorma mängder data, är det vettigt att utnyttja datoralgoritmernas processorkraft. AI-baserade system för upptäckt av bedrägerier är kända för snabb upptäckt och ökad noggrannhet – båda är viktiga i finansbranschen, där insatserna är höga.
Föreställ dig att du granskar en låneansökan. Alla dokument verkar vara i sin ordning, och det finns inget som tyder på att kandidaten är olämplig. För det blotta mänskliga ögat är inget fel.
Förutom att ansökan har behandlats. Det här är en bedragare som kommer att ta dina pengar och aldrig ses igen. Lånebedrägerier kan sänka ditt företag om du inte skyddar dig själv.
Det är därför så många banker använder AI för att upptäcka misstänkt aktivitet. Av dessa banker 60 % säga att AI är deras viktigaste verktyg för att bekämpa bedrägerier.
Så, exakt hur hjälper AI till att bekämpa bedrägerier? Vad är det med artificiell intelligens som är fördelaktigt i finansbranschen? Låt oss titta på egenskaperna hos artificiell intelligens som gör den lämpad för uppgiften.
5 sätt AI bekämpar ekonomiskt bedrägeri
1. Avancerad mönsterigenkänning
Människor är vanligtvis inte kopplade till att förstå enorma mängder data utan verktyg som hjälper till med jobbet. Om du någonsin har använt en plattform för datateknikkommer du att vara bekant med maskininlärning som används för att analysera rådata och generera praktiska insikter.
Detta är i grunden tanken bakom att använda AI för att bekämpa bedrägerier. AI kan användas för automatisk avvikelsedetektering. Eftersom maskininlärningssystem kan sålla genom stora datamängder på rekordtid, kan de snabbt och effektivt upptäcka oegentligheter som mänskliga analytiker sannolikt skulle förbise.
Mönsterigenkänningsfärdigheter är oerhört fördelaktiga inom finansiella tjänster. Tänk på ovanliga transaktionsbelopp, flera transaktioner från samma enhet eller flera köp gjorda från olika platser rygg mot rygg. AI-drivna system kan upptäcka när en transaktion inte passar mönstret och höja röda flaggor för vidare utredning.
2. Beteendeanalys
AI:s potential för mönsterigenkänning sträcker sig längre än att bara knacka siffror i datamängder. Med tiden kan artificiell intelligens också analysera kundernas beteende.
Genom att etablera en baslinje för normalt beteende för en användare kan AI-teknik upptäcka om en kund plötsligt börjar agera oregelbundet och gör okaraktäristiska inköp som inte stämmer överens med deras vanliga utgiftsvanor.
Baserat på sin kunskap om användarbeteende kan AI flagga transaktioner som misstänkta och till och med blockera ytterligare åtgärder tills användarens identitet har verifierats. Detta är fantastiska nyheter när det kommer till stulna kreditkort, eftersom även om tjuven försöker efterlikna den ursprungliga ägarens utgifter, kommer AI att upptäcka en förändring i det komplexa mönstret som är mänskligt beteende.
Gratis att använda bild hämtad från Pixabay
3. Naturlig språkbehandling
Naturlig språkbehandling (NLP) är den gren av datavetenskap som sysslar med att ge AI förmågan att förstå text och talat ord. Detta är tekniken bakom chatbots och liknande innovationer som för närvarande tar internet med storm.
AI-algoritmer kan använda NLP för att analysera textbaserad kundkommunikation, såsom e-postmeddelanden eller chattranskriptioner. AI-baserade chatbots kan identifiera misstänkta förfrågningar, nätfiskeförsök och andra potentiella bedrägerier.
När AI fortsätter att utvecklas kan vi se att NLP kommer att användas övervakningsloggar och telefondata – ytterligare skydda kunddata från mänsklig inblandning och bedrägeri.
4. Kontinuerligt lärande
Dessutom innebär maskininlärningsteknik att AI ofta kan identifiera nya bedrägerimönster genom att lära sig av nya data. Denna anpassningsförmåga är viktig eftersom den betyder att AI kan hänga med i bedragares taktik under utveckling. I det långa loppet betyder det att AI-baserade bedrägeriupptäckningssystem med största sannolikhet är här för att stanna, eftersom de inte kommer att bli föråldrade inom en snar framtid.
5. Bedrägeriupptäckt i realtid
Traditionella metoder för att upptäcka bedrägerier är beroende av manuella processer, vilket naturligtvis kan vara tidskrävande. AI har en betydande fördel på grund av dess förmåga att fungera i realtid. AI-algoritmer kan utvärdera transaktioner direkt för att identifiera potentiella bedrägerier.
Detta är nyckeln eftersom det är absolut nödvändigt att finansiella organisationer kan röra sig snabbt – snabbare än en brottsling kan förstöra dina pengar. Om en finansiell institution kan upptäcka bedrägerier i realtid kan de minska skadorna – och därigenom främja förtroendet för sina kunder och hålla deras rykte som ett pålitligt institut fläckfritt.
Förutom att utnyttja AI:s realtidsdetektering tillsammans med omfattande loggövervakning är nyckeln till att snabbt identifiera bedrägliga aktiviteter. Loggövervakningssystem spelar en avgörande roll för att samla in, analysera och tolka systemloggar för att upptäcka ovanliga mönster och potentiella hot.
De kompletterar AI-drivna insatser för att upptäcka bedrägerier genom att ge ytterligare insikter om systemets prestanda och användaraktiviteter. Institutioner kan få en mer holistisk syn på sitt säkerhetslandskap genom att förstå vikten av loggövervakning och dess roll för att stärka den ekonomiska säkerheten. Denna kombination av AI och effektiv loggövervakning säkerställer bättre upptäckt och förebyggande av bedrägerier, vilket förbättrar de övergripande säkerhetsåtgärderna.
Vad är maskininlärning?
Många AI-drivna lösningar fungerar tillsammans med maskininlärning (ML).
Maskininlärning är ett underområde av artificiell intelligens fokuserat på att utveckla algoritmer och modeller som gör det möjligt för datorer att lära av data. Detta innebär att de kan göra förutsägelser och beslut utan att vara specifikt programmerade.
Gratis att använda bild hämtad från Unsplash
Hur bekämpar AI och maskininlärning bedrägerier?
Nu känner du till egenskaperna hos artificiell intelligens som gör det till ett så kraftfullt verktyg för att bekämpa bedrägerier: dess förmågor, såsom mönsterigenkänning, beteendeanalys, NLP och kontinuerligt lärande, gör det till en enorm tillgång för finansiella företag.
Nu, hur fungerar AI-drivna bedrägeriupptäcktssystem? Svaret är att de körs på algoritmer.
I regelbaserad bedrägeriupptäckt (mer om detta kommer), programmerar människor systemet med lämpliga regler, och AI sorterar igenom data enligt dessa regler.
I mer avancerade system används AI i kombination med maskininlärningsalgoritmer, som vi just har diskuterat. De två arbetar tillsammans för att minska risken för bedrägeri, eftersom de inte bara kan identifiera befintliga trender i data, utan de kan också “lära sig” nya mönster.
Använd först en ETL-datapipeline för att flytta data från flera källor till en säker datasjö. Allt börjar med att maskininlärningsalgoritmerna analyserar och segmenterar denna data för att extrahera nödvändiga funktioner. Ju mer data de kan lära sig av, desto bättre.
Sedan används funktionsextraktion för att fastställa legitima kundbeteendemönster kontra bedrägliga. En träningsalgoritm startar och sätter regler för identifiering mellan de två. Efter att utbildningen är över genererar den en förbättrad maskininlärningsalgoritm som bättre kan upptäcka bedrägerier.
Här är några exempel på de typer av algoritmer som används för upptäckt av AI-bedrägeri:
Regelbaserade bedrägeriupptäcktsalgoritmer
Dessa letar efter specifika egenskaper hos känt bedrägeri baserat på mänsklig input. De kan bara upptäcka typer av misstänkta aktiviteter som de har programmerats att känna igen – de kan inte lära sig allt eftersom. Som ett resultat kräver de ständig uppdatering och manuella ingrepp för att rätta till fel.
Algoritmer för upptäckt av bedrägerier för maskininlärning
Som nämnts ovan är ML-algoritmer mer avancerade. Förutom att lära sig av tidigare erfarenheter, fortsätter de också att anpassa sig till data och kan göra förutsägelser om framtida resultat.
Övervakade och oövervakade algoritmer för upptäckt av bedrägerier
Övervakade inlärningsmodeller kräver träning med taggade (märkta) data, som matas in i modellen för att skapa en förutsägelse. Noggrannheten varierar – det beror på hur välorganiserad din data är. Datadrivna organisationer kommer att ha ett mycket lättare jobb med att hantera data.
Istället för att förlita sig på taggade data identifierar oövervakade inlärningsmodeller kluster av liknande objekt genom att analysera omärkta data. Övervakat och oövervakat lärande kan både användas självständigt eller tillsammans för att plocka komplicerade mönster och upptäcka bedrägerier.
Algoritmer för att upptäcka bedrägerier för djupinlärning
Till det mest komplicerade: djupinlärningsalgoritmer. Med många lager och noder är algoritmer för djupinlärning som neurala nätverk som arbetar på flera nivåer för att hantera enorma mängder data och utföra realtidsanalyser.
Detta uppnås genom att titta på innehållet i transaktionen i detalj, analysera belopp, typ och källa för betalning – samt tidsstämplar och andra faktorer. Detta används för att avgöra om någon försöker göra obehöriga köp, stjäla kortinformation eller begå identitetsstöld.
Hur AI-bedrägeriupptäckt gynnar bankbranschen
Låt oss titta på ett praktiskt exempel: hur hjälper AI till att bekämpa bedrägerier i bankbranschen, specifikt?
Gratis för användning bild hämtad från Pixabay
Vi har nämnt att artificiell intelligens är användbart för att minska mänskliga fel och fånga upp brister i stor skala. Av denna anledning adopterar fler och fler banker AI och maskininlärning för att hjälpa dem att identifiera misstänkta transaktioner i realtid.
AI-bedrägeriupptäckt är också användbart när det kommer till låneansökningar från dåliga aktörer. Genom att skanna dokument för att analysera metadata och information på pixelnivå kan AI säkerställa ett dokuments integritet. Oavsett om det är ett falskt kontoutdrag, stulna personliga identifieringsuppgifter eller ett annat manipulerat finansiellt dokument, kan AI-programvara hitta subtila variationer i teckensnitt och layout som indikerar bedrägeri.
Denna nivå av granskning är särskilt viktig i en värld där skattereglerna blir allt mer komplexa, och finansiella institutioner måste inte bara skydda sig mot traditionella bedrägerier utan också navigera i svårigheterna med skatteefterlevnad i olika stater. Till exempel, ekonomisk koppling regler säger att om ett företag säljer en viss mängd produkter eller tjänster i en viss stat, måste de samla in och betala skatt i den staten, även om de inte har en fysisk butik eller kontor där.
Förebyggande av bedrägerier är ett företagsomfattande arbete. Bankansökningar bör klara många stadier av behandlingen innan de godkänns. Artificiell intelligens är utmärkt för att fånga upp alla tecken på bedrägeri som är osynliga för blotta ögat.
Hur AI gynnar försäkringssektorn
AI spelar också en nyckelroll för att upptäcka bedrägerier inom försäkringsbranschen.
Utan AI tillbringar försäkringsbolag dagar eller till och med veckor med att bedöma varje enskilt anspråk – oavsett om det är ett skadefall på egendom, bilolycka eller arbetslöshetsanmälan – på jakt efter potentiella försäkringsbedrägerier.
AI kommer in för att minska tid eller mänskliga fel. Men det räcker inte med mänsklig kunskapsbaserad AI. Försäkringsbolag tenderar att använda mer avancerade maskininlärningsmodeller med kapacitet för semantisk analys för att upptäcka falska påståenden.
Gratis att använda bild hämtad från Pixabay
Sista tankar
Att bekämpa bedrägerier inom finansiella tjänster är en ständig utmaning. AI driver dock på en revolution i hur finansinstitutioner upptäcker och bekämpar bedräglig aktivitet med snabbhet och precision som tidigare aldrig hörts.
AI är perfekt för att hjälpa till att bekämpa bedrägerier eftersom det utmärker sig i mönsterigenkänning, inklusive beteendeanalys och komplexa formationer som människor kan missa. Det fungerar i realtid, med hjälp av naturliga språkbearbetningsfärdigheter och maskininlärningsförmåga.
Genom att utnyttja kraften i maskininlärningsmodeller i kombination med artificiell intelligens kan institutioner förbättra onlinesäkerheten, skydda sina kunders pengar och data samtidigt som de behåller sitt eget rykte och integritet.
Sammanfattningsvis: bedrägeri fortsätter att utvecklas, men det gör AI också. Dess roll för att förebygga bedrägerier, särskilt inom finansbranschen, kommer utan tvekan att fortsätta växa i framtiden.