人工知能で詐欺に対抗する方法

人工知能がビジネスに革命を起こすということはよく耳にしますが、それはあなたの会社にどのように役立つのでしょうか? AI にはさまざまな用途がありますが、その最も重要な用途の 1 つは詐欺との戦いです。 新しいテクノロジーが絶えず開発されている世界で競争力を維持したい場合、企業は積極的に行動する必要があります。 幸いなことに、AI は、会社の資金やリソースが失われる前に、ほぼすべての種類の詐欺を特定して防止するのに役立ちます。

人工知能は詐欺との戦いに役立ちます

AI の使用は、不正行為の特定、防止、検出に役立ちます。

• 不正の特定: 不正と戦うための最も重要なステップは、不正を特定することです。 AI アルゴリズムは、データから学習し、学習した内容に基づいて予測を行う機能を備えているため、この点で非常に優れています。 たとえば、アルゴリズムが疑わしい動作を検出し、それについて人間のエージェントに警告した場合、その人間のエージェントはケースをさらに検討し、そのトランザクションに不正行為があったかどうかを判断できます (不正行為がなかった場合、何もしません)。起こります）。 このタイプのシステムは、毎日何千ものトランザクションが発生する銀行などの業界でうまく機能します。 ただし、小売店やレストランなどの他の業界で発生するトランザクションが少ない場合、人間は毎分送信されるこれらすべてのアラートについていくことができないため、それほど効果的ではない可能性があります!
• 詐欺の防止: 組織の将来の歴史の中で、何かがすぐに再び起こるのを防止しようと考えている場合がよくあります。 私たちはこのシナリオを何かを「予測する」と呼んでいます。」 人工知能は経験を通じて学習するため、（i）時間の経過とともに物事がどのように機能するか。 必要ありません。

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AI はどのようにして不正を特定するのですか?

AI は、いくつかの方法で不正を特定できます。 最も一般的な方法は、機械学習を使用することです。これには、コンピューターにデータを供給し、そのデータから学習させることが含まれます。 ニューラル ネットワークは、大量の情報のパターンや異常を識別するのに役立つ、もう 1 つのタイプの AI です。 ディープ ラーニングは、アカウント レベルやトランザクション レベルでの不正行為の特定など、多くの変数が関係する場合にも有効に機能します。 また、強化学習は報酬 (または罰) を利用して、特定の状況でより適切に動作する方法をコンピューターに教えます。

AIはあなたの会社で働くことができますか？

AIはあらゆる業界で使用できます。 実際、あなたのウェブサイトでの詐欺対策にすでに使用されている可能性があります。 しかし、AI はあなたの会社に適しているでしょうか?

詐欺や犯罪と戦うために AI ベースのソリューションの使用を検討する理由はいくつかあります。

• 人間の労働者よりも正確です。 人工知能システムは、感情や偏見を持たずに意思決定を行う能力を備えているため、疑わしいアクティビティや不正な取引を特定しようとする際に、人間よりもエラーが少ない傾向があります。 また、過去の経験から学び、将来の決定を下す際にこの知識を使用するため、時間の経過とともに疑わしい行動を発見し、それに応じてアルゴリズムを適応させることができます.
• 検出サービスの需要の増加に合わせて簡単に拡張できます (ホリデー シーズンのショッピング シーズンなど)。 これらのアルゴリズムは処理するデータから学習し、オンラインで利用可能なデータの量は毎日指数関数的に増加しているため、これらのシステムは処理能力とストレージ容量を追加することで迅速にスケールアップできます。各アルゴリズムは、異なる条件下で機能します (たとえば、トラフィックが多い期間とトラフィックが少ない期間)。

不正行為の種類と AI による不正行為への対処方法

詐欺に対抗するために人工知能を使用する方法は数多くありますが、最も一般的な方法をいくつか紹介します。

• マネーロンダリングの防止と特定。 マネー ロンダリングとは、個人または組織が 1 つまたは複数の口座を介して資金を渡すことにより、資金源を偽装することです。 AI を使用して疑わしい取引を特定し、それらが適切に報告されるようにすることができます。これにより、そもそもマネー ロンダリングが発生するのを防ぐことができます。 また、詐欺の疑いのあるケースの監査や調査を行う際に、以前は人間が見逃していた疑わしい取引を特定することもできます。
• サイバー犯罪 (ランサムウェア攻撃など) の防止。 サイバー犯罪者がオンラインに多数出現して以来、企業はサイバー犯罪者の標的となっています。 しかし、最近の開発では、時間の経過とともに急速に進化しているため、サイバー犯罪との闘いはかつてないほど困難になっています。 ありがたいことに、セキュリティ オペレーション センター (SOC) 内の高度な検出ツールや安全なネットワーク アーキテクチャなど、今日でも有効な方法がいくつかあります。これらの方法を使用すると、潜在的な脅威がお客様のシステムに影響を与える前に検出することができます。」 Cloudflare の共同創設者であり、これらのタイプに対して機械学習技術を使用する計画を説明しています。 また、多くの企業が事業検証技術を利用しています。 ビジネス検証は、企業とその業界のマネーロンダリング慣行の検査です。

AI システムの実装方法

AI システムの実装は簡単ではありません。 優れたデータ サイエンス チーム、優れたテクノロジ、およびすべての関係者にとって機能するコミュニケーション戦略が必要です。

最初のステップは、適切な人材を確保することです。 優れた技術チームは非常に重要ですが、このプロジェクトを率いることができる人物 (つまり、最高データ責任者) を確保することも重要です。 CDO は、どのような種類のデータを収集する必要があるか、データがどこから来て、会社のシステムに到達したらどのように使用されるかを理解できる必要があります。 また、特定の種類の情報をシステムから完全に削除する前に、どのくらいの期間保持する必要があるかを決定するための支援が必要になる場合もあります。これは、プライバシーとデータの保持期間に関する個々の組織のポリシーに大きく依存します。

多くの企業は、機械学習モデルなどの人工知能ツールに目を向けていますが、初期トレーニングが完了した後、人間の介入を必要とせずに履歴結果に基づいて予測モデルを作成できるためです。 詐欺防止チームを含むほとんどの部門でワークロードが大幅に増加する傾向があるクリスマス シーズンなどの繁忙期には、常に十分な時間が確保できるとは限らないため、これらのテクノロジの適用にまだ慎重な人もいます。

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結論

人工知能は、不正検出においてより一般的になりつつあります。 これは、世界中で詐欺を防止、検出、起訴する方法を改善する可能性を秘めたエキサイティングな開発です。 この記事では、AI がどのように機能するか、および詐欺との戦いにおける AI の使用例について説明しました。 また、AI のいくつかの制限と、それらの制限を克服するためのいくつかの可能な解決策についても調査し、AI をあらゆる場所の法執行機関がより効果的に使用できるようにしました。

このチュートリアルが、人工知能で詐欺と戦う方法について知るのに役立つことを願っています. 何か言いたいことがあれば、コメント欄からお知らせください。 この記事が気に入ったら、共有して、Facebook、Twitter、YouTube で WhatVwant をフォローして、技術的なヒントを入手してください。

人工知能で詐欺に対抗する方法 – よくある質問