" Как искусственный интеллект может помочь обнаружить мошенничество?
Искусственный интеллект в борьбе с мошенничеством может сыграть решающую роль, обнаруживая и предотвращая мошеннические действия.
За последние два десятилетия средний мировой уровень потерь, вызванных мошенничеством, составил 6,05% валового внутреннего продукта. Кроме того, компании сообщают, что кибератаки нанесли финансовый ущерб в размере от 3% до 10% их доходов. Прогнозируется, что глобальные убытки от цифрового мошенничества в период с 2023 по 2027 год превысят 343 миллиарда долларов .
Учитывая предполагаемые суммы, для любой организации крайне важно создать эффективную систему предотвращения мошенничества. Понятие «управление мошенничеством» (fraud management) подразумевает выявление, предотвращение, обнаружение мошеннических действий и реагирование на них внутри организации.
Искусственный интеллект (ИИ) играет важную роль в борьбе с мошенничеством. Такие технологии искусственного интеллекта, как алгоритмы машинного обучения (ML), могут анализировать большие объемы данных и обнаруживать закономерности и аномалии, способные 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 совершенствуясь.
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. 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.
Искусственный интеллект и машинное обучение 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 обмана клиентов вторым по распространенности типом угроз, с которыми сталкиваются финансовые службы, является киберпреступность.
Киберпреступность - преступная деятельность с использованием таких технологий, 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, включающий 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 искусственного интеллекта:
- Повышенная точность: алгоритмы ИИ могут анализировать огромные объемы данных и выявлять закономерности и аномалии, которые людям трудно обнаружить. Алгоритмы ИИ могут даже учиться на данных и улучшаться с течением времени, повышая свою точность.
- Мониторинг в режиме реального времени: с помощью алгоритмов ИИ организации могут отслеживать транзакции в режиме реального времени, что позволяет немедленно обнаруживать потенциальные попытки мошенничества и реагировать на них.
- Уменьшение количества ложных срабатываний: одной из проблем обнаружения мошенничества является возникновение ложных срабатываний, когда законные транзакции ошибочно помечаются как мошеннические. Функция обучения алгоритмов ИИ снижает количество ложных срабатываний.
- Повышенная эффективность: алгоритмы ИИ могут автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как просмотр транзакций или проверка личности, уменьшая потребность в ручном вмешательстве.
- Снижение затрат: мошеннические действия могут иметь значительные финансовые и репутационные последствия для организаций. Сокращая количество случаев мошенничества, алгоритмы ИИ могут сэкономить организациям деньги и защитить их репутацию.
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:
- Предвзятые алгоритмы: алгоритмы ИИ зависят от обучающих данных, которые могут быть предвзятыми. Если обучающие данные содержат систематические ошибки, алгоритм может давать неточные результаты.
- Ложноположительные или ложноотрицательные результаты. Автоматизированные системы могут привести к ложноположительным или ложноотрицательным результатам. Ложноположительный результат означает, что транзакция ошибочно помечена как вредоносная активность, а в случае ложноотрицательного результата мошенническая деятельность игнорируется.
- Отсутствие прозрачности: некоторые алгоритмы ИИ трудно интерпретировать, что затрудняет понимание того, почему конкретная транзакция была помечена как потенциально мошенническая.
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.
Существует несколько примеров атак, которые могут произойти, если преступники используют ИИ.
- Состязательные атаки. Это тип атаки, при которой мошенники пытаются обмануть или манипулировать системами ИИ. Например, мошенники могут изменять данные или манипулировать ими, чтобы избежать обнаружения, или обмануть алгоритм, чтобы 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 проведения атак против других целей.
- Социальная инженерия: искусственный интеллект может генерировать изощренные фишинговые атаки, направленные на то, чтобы обманом заставить пользователей раскрыть конфиденциальную информацию или установить вредоносное ПО на свои устройства. ИИ также можно применить для создания убедительных фальшивых личностей и профилей в социальных сетях, которые можно использовать для обмана жертв и получения доступа к их учетным записям.
- Ботнеты: ИИ можно применять для создания и управления ботнетами, представляющими собой сети зараженных устройств, которые можно использовать для проведения скоординированных атак на цели. Ботнеты могут использоваться для запуска распределенных атак типа «отказ в обслуживании» и распространения вредоносных программ.
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, стимулирующая алгоритмы машинного обучения для анализа исторических данных о преступлениях и выявления закономерностей во времени и месте совершения преступлений. На основе этих шаблонов система генерирует «горячие точки прогнозирования», которые указывают, где в будущем наиболее вероятно совершение преступлений.
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.
Спорным примером решений на основе ИИ является система предупреждения преступности в Китае. 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. Результатом стала обширная рейтинговая система, основанная на данных, которая идентифицирует подозрительных лиц на основе предыстории и поведенческих сигналов.
Важно отметить, что ИИ в предупреждении преступности имеет ряд ограничений и вызывает серьезные проблемы этического характера и конфиденциальности. Существует много споров о точности и предвзятости некоторых из этих систем. Очень важно обеспечить их ответственное проектирование и использование с надлежащими гарантиями для защиты прав личности и предотвращения злоупотреблений.
Что может сделать ИИ, если преступление уже совершено?
Эффективная обработка данных и распознавание 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, такой как электронные письма и текстовые сообщения, а также изображения 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 прогнозных моделей, которые помогут правоохранительным органам предвидеть и предотвратить 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. Прогнозное моделирование также можно использовать для выявления лиц, подверженных риску совершения преступлений, что позволяет правоохранительным органам вмешиваться до того, как произойдет что-либо криминальное.
