Використання AI у запобіганні та виявленні шахрайства

За даними Асоціації сертифікованих екзаменаторів шахрайства (ACFE) 2024 доповіді нації, середня організація втрачає 5% від свого щорічного доходу через шахрайство. Загальний збиток, спричинений випадками, включеними у звіт, перевищував 3,1 мільярда доларів, середній збиток за випадок 1,7 мільйона доларів. Погані актори використовують передові технології, включаючи штучний інтелект (AI) та машинне навчання, щоб вчинити шахрайство. Незважаючи на те, що просування в галузі ШІ робить виявлення шахрайства більш складним, вони також відкривають нові шляхи використання технологій у запобіганні та виявленні шахрайства.

Останні тенденції шахрайства: як AI формує пейзаж

Звіт про ризики внутрішнього аудиту IIA у Focus 2025 виявив, що найшвидше зростаючі ризики на регіональному рівні та у всьому світі в наступні три роки включають зміни клімату та цифрові порушення, включаючи ШІ-і ця проблема, як очікується, зросте. AI з'єднується з багатьма областями ризику по всьому світу, включаючи кібербезпеку, людський капітал та шахрайство. У той час як організації змушені прийняти ШІ, щоб залишатися конкурентоспроможними, управління та прозорість є ключовими для ефективного використання ШІ та інших цифрових руйнівних технологій.

Роль генеративного ШІ у шахрайстві

Генеративні AI відноситься до групи методів штучного інтелекту, що використовується для створення нового вмісту, таких як зображення, текст, музика та відео, які імітують або надихаються існуючими даними. Генеративні моделі AI вивчають візерунки та структури з набору даних та генерують нові дані, що випливають із подібних шаблонів.

AI додає до складності шахрайства. Хоча організації мають більш складні інструменти для виявлення, що працюють на AI, погані актори також мають більш просунуті інструменти та можуть створювати загрози зі збільшенням швидкості та обсягу. Наприклад, Deepfakes, створення синтетичної ідентичності та підроблені огляди чи соціальний доказ стають все більш поширеними. Використовуючи генеративний ШІ, шахрая може створити фальшиву ідентичність з законною на вигляд кредитною історією та подати заявку на позики, які ніколи не будуть погашені, зникаючи перед виявленням. AI став настільки складним, що ми більше не можемо надійно виявити Deepfakes.

Реалізація AI Solutions: найкращі практики ефективного виявлення шахрайства

Існують різні підходи до балансування ризику та можливостей щодо ШІ та шахрайства. Контроль, пов'язані з цифровою трансформацією, такими як адекватна безпека даних, відповідність даних, управління патчами та безпека програмного забезпечення, як правило, розуміються. Однак стратегії та політики використання та управління ШІ часто є непослідовними, неузгодженими або, в деяких випадках, не існують.

Ключові тенденції та стратегії шахрайства для вирішення

Нижче наведено п'ять основних тенденцій шахрайства у доповіді ACFE 2024 р. Нації та стратегії, які слід врахувати, щоб вирішити їх.

1. Найвизначніша організаційна слабкість – відсутність внутрішнього контролю.

• Дія: Впровадити сильний внутрішній контроль. Регулярні та несподівані аудити, сегрегація обов'язків та надійні процеси дозволу та затвердження можуть допомогти зменшити ризики.

2. Середня тривалість схем шахрайства становила 12 місяців.

• Дія: Посилити методи моніторингу шахрайства в режимі реального часу в режимі реального часу для виявлення аномалій та моделей, які можуть вказувати на шахрайську діяльність.

3. Поради були найпоширенішим методом початкового виявлення.

• Дія: Сприяти культурі винищувачів, яка спонукає працівників повідомляти про підозрілу діяльність, не боячись помсти.

4. Контроль проти шахрайства співвідноситься з меншими втратами.

• Дія: Інвестуйте в проактивне контроль шахрайства.

5. Контроль проти шахрайства співвідноситься з швидшим виявленням.

• Дія: Розгорнути аналітику та AI для більш швидкого виявлення та реагування на шахрайство.

Виклики та можливості при виявленні шахрайств, керованих AI

Введення ШІ не повністю змінює те, як ми запобігаємо та виявляємо шахрайство. Ключові принципи профілактики та виявлення залишаються, але просування в ШІ представляють потужні інструменти. AI може обробляти та аналізувати набагато швидше, ніж люди, що дозволяє швидше виявити та реагувати шахрайство. Системи AI ідентифікують тонкі закономірності та аномалії, які можуть бути пропущені традиційними методами, що робить їх більш точними.

Організації використовують безліч інструментів для виявлення та запобігання шахрайству, наприклад:

• Виявлення аномалії
• Поведінковий аналіз
• Перевірка ідентичності
• Автоматизований оцінка ризику
• Моніторинг у режимі реального часу
• Моделі машинного навчання
• Обробка природної мови (NLP)

Тим не менш, організації стикаються з проблемами при впровадженні ШІ для виявлення та запобігання шахрайству в їхньому бізнесі, включаючи:

• Обмеження ресурсів
• Інтеграція з існуючими системами
• Упередженість у моделях
• Точність результатів
• Дотримання нормативних норм
• Етичні міркування

Використання ШІ для посилених стратегій запобігання та виявлення шахрайства

Тематичні дослідження та засвоєні уроки підкреслюють важливість проактивного підходу до запобігання шахрайству та необхідності постійного моніторингу. Щоб дізнатися більше про те, як ваша організація може покращити свою програму проти шахрайства або використовувати ШІ для виявлення та запобігання шахрайству, будь ласка, зв'яжіться з нами, використовуючи форму нижче.