การตรวจจับการฉ้อโกงด้วย AI และการเรียนรู้ของเครื่อง – วิธีการทำงานเพื่อปกป้องธุรกิจของคุณ

ในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ร่วมมือกับนักพัฒนาและนักวิเคราะห์ พยายามสร้างระบบป้องกันการฉ้อโกงที่สมบูรณ์แบบ แต่จำนวนเหยื่อและความพยายามที่ประสบความสำเร็จกลับเพิ่มขึ้นเท่านั้น ยิ่งเราดำเนินการมากเท่าไหร่ ทิ้งร่องรอยของข้อมูลไว้ ยิ่งง่ายต่อการรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดเพื่อให้แผนการฉ้อโกงประสบความสำเร็จ อินโฟกราฟิกด้านล่างแสดงภาพปัจจุบัน

เห็นได้ชัดว่าวิธีการของปีที่ผ่านมาหยุดมีประสิทธิภาพ แม้แต่การตรวจจับการฉ้อโกงด้วย AI และการเรียนรู้ของเครื่องก็ไม่ใช่ยาวิเศษหรือการรับประกันการป้องกันที่แน่นอน อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีการคิดค้นอะไรที่ดีไปกว่านี้ ดังนั้นจึงควรเรียนรู้ว่าโซลูชัน ML และการวิเคราะห์การตรวจจับการฉ้อโกงสามารถทำให้ธุรกิจของคุณปลอดภัยยิ่งขึ้น และลูกค้าของคุณมั่นใจในบริการของคุณมากขึ้นได้อย่างไร

การตรวจจับการฉ้อโกงด้วยการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

แนวความคิดในการตรวจจับการฉ้อโกงโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องนั้นมีพื้นฐานมาจากแนวคิดที่ว่าการกระทำที่ถูกกฎหมายและผิดกฎหมายมีลักษณะที่แตกต่างกัน นอกจากนี้สัญญาณเหล่านี้ยังมองไม่เห็นด้วยตาเปล่า

ระบบการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับตรวจจับการฉ้อโกงนั้นมาจากความรู้เกี่ยวกับการดำเนินการที่ถูกต้องตามกฎหมาย เปรียบเทียบความรู้นี้กับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ และสรุปผลเกี่ยวกับความถูกต้องหรือความผิดกฎหมายของการกระทำบางอย่าง นี่คือลักษณะที่ปรากฏ

การตรวจจับการฉ้อโกง – โซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อความปลอดภัยของธุรกิจ

อันที่จริง ความมั่นคงทางธุรกิจเป็นเพียงส่วนเล็กๆ ของภูเขาน้ำแข็ง หรือคำรวม ระบบการเรียนรู้ของเครื่องสามารถให้ธุรกิจของคุณได้มากกว่าที่คุณคิด

• การปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า

  แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังมากในการยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้ ระบบอัจฉริยะเรียนรู้ที่จะเข้าใจผู้ใช้ตามการกระทำ คาดการณ์ ปรับแต่ง และบรรลุเป้าหมาย และยังปกป้องผู้ใช้จากการพยายามฉ้อโกง

  ตัวอย่างที่ง่ายที่สุดคือการตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต ระบบธนาคารออนไลน์ขั้นสูงจะไม่อนุญาตให้คุณเข้าสู่บัญชีส่วนตัวของลูกค้า จัดการเงินหากรูปแบบพฤติกรรมของคุณบ่งชี้ว่าอาจมีการฉ้อโกง ในกรณีนี้ ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ได้รับการปรับปรุงหมายถึงความมั่นใจของผู้ใช้ว่าได้รับการปกป้องจากการพยายามฉ้อโกงให้มากที่สุด

• การป้องกันข้อมูล

  จากการศึกษาของ Harvard Business Review พบว่า 90% ของผู้ใช้ที่สำรวจกล่าวว่าทัศนคติที่ใส่ใจของบริษัทต่อข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้าแสดงถึงทัศนคติที่แท้จริงต่อลูกค้า กล่าวอีกนัยหนึ่ง หากคุณต้องการได้รับความภักดีของผู้ใช้ ทัศนคติที่ระมัดระวังต่อข้อมูลและการป้องกันที่ครอบคลุมสามารถช่วยได้

  ระบบแมชชีนเลิร์นนิงสามารถติดตามว่าข้อมูลถูกจัดเก็บ รวบรวม และใช้อย่างไร โดยทั่วไปขั้นตอนของคุณสอดคล้องกับ GDPR มากน้อยเพียงใด ในกรณีที่ตรวจพบการกระทำที่อาจเป็นการฉ้อโกงหรือผิดปกติซึ่งปฏิบัติต่อข้อมูลผู้ใช้ ระบบจะส่งการแจ้งเตือน

• การกำจัด RTO ที่ฉ้อโกง การใช้รหัสส่งเสริมการขายในทางที่ผิด และการปฏิเสธการชำระเงิน

  นักต้มตุ๋นที่ฉ้อฉลเป็นคนฉลาด มิฉะนั้น พวกเขาจะไม่สามารถใช้แผนงานที่ได้ผล สำหรับการขายปลีก อุตสาหกรรมนี้เป็นอุตสาหกรรมที่น่าสนใจมาก เนื่องจากเป็นไปได้เสมอที่จะแสร้งทำเป็นเป็นผู้ซื้อที่มีเกียรติเพื่อหลอกลวงผู้ขาย

  ระบบแมชชีนเลิร์นนิงสามารถหยุดความพยายามเหล่านี้ได้แม้จะอยู่ในขั้นของความตั้งใจ ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้เริ่มสั่งซื้อด้วย IP ที่น่าสงสัย ซึ่งได้รับการสังเกตแล้วในแผนการฉ้อโกง

• การสูญเสียเงินและการป้องกันปัญหาชื่อเสียง

  การพยายามฉ้อโกงที่ประสบความสำเร็จหมายถึงการสูญเสียเงินและชื่อเสียง การคืนเงินง่ายกว่าชื่อเสียงมาก – นี่คือสิ่งที่คุณไม่ควรเสี่ยง ที่ขัดแย้งกัน บางบริษัทปฏิเสธที่จะเผชิญหน้ากับการฉ้อโกงเพราะกลัวว่าสิ่งนี้จะทำลายชื่อเสียงของพวกเขา แม้ว่าที่จริงแล้ว สิ่งที่ตรงกันข้ามคือความจริง

  การขาดกลยุทธ์การตอบสนองที่ฉ้อโกงสร้างความเสียหายต่อชื่อเสียงของคุณมากที่สุด และนี่คือความคิดเห็นของผู้ใช้ที่ทันสมัยที่สุด

อะไรคือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องตรวจจับการฉ้อโกง

ดังนั้นระบบการเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไรเพื่อให้มีการป้องกันการโจมตีที่ผิดกฎหมายในระดับสูง

• การตรวจจับความผิดปกติแบบเรียลไทม์

  ระบบตามกฎตรวจพบการฉ้อโกงเมื่อเงินถูกขโมยไปแล้ว ระบบสมัยใหม่ทำงานกับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาในแบบเรียลไทม์ ดังนั้นจึงสามารถตรวจจับความพยายามในการฉ้อโกงได้แม้ในขั้นที่ตั้งใจไว้ นี่คือวิธีการทำงาน

( อ่านเพิ่มเติม: การฉ้อโกงการตลาดพันธมิตร: วิธีป้องกัน)

• การวิเคราะห์พฤติกรรม

  สำหรับพฤติกรรมของผู้ใช้ ในกรณีนี้ โมเดลได้รับการฝึกอบรมให้รู้จักการกระทำปกติและผิดปกติสำหรับผู้ใช้เฉพาะ การกระทำที่ผิดปกติร่วมกับปัจจัยอื่นๆ อาจเป็นสัญญาณของการพยายามฉ้อโกง ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ถอนเงินสดจำนวนมากในประเทศหรือเมืองอื่น

• การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

  ในกรณีนี้ จำเป็นต้องพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียม และยังมีข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์จำนวนมาก

สถานการณ์การฉ้อโกงประเภทใดที่สามารถครอบคลุมด้วย AIML FD ได้

การใช้โซลูชันการตรวจจับการฉ้อโกง ML มีค่าใช้จ่ายเท่าใด

ในความเป็นจริง เป็นไปได้ที่จะประมาณการคร่าวๆ ของต้นทุนของโซลูชันดังกล่าว หลังจากการวิเคราะห์ธุรกิจและความต้องการของธุรกิจอย่างละเอียดถี่ถ้วนแล้วเท่านั้น

• ค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยน/บูรณาการ

  ในกรณีที่เปลี่ยนไปใช้โซลูชัน AI แบบกำหนดเองที่พัฒนาขึ้นสำหรับธุรกิจของคุณโดยเฉพาะ อาจมีราคาโดยเฉลี่ยตั้งแต่ 6,000 ดอลลาร์ขึ้นไป หากคุณต้องการรวมซอฟต์แวร์ ML ของบริษัทอื่นเข้ากับธุรกิจของคุณ คุณอาจต้องเสียค่าใช้จ่าย $40000 ต่อปีเป็นจุดสูงสุด

• ชุดข้อมูลที่จะนำไปใช้

  จากการวิจัยของ Ravelin “แมชชีนเลิร์นนิงไม่ใช่กระสุนเงินสำหรับการป้องกันการฉ้อโกง ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมีความแม่นยำ สำหรับผู้ค้าบางราย การใช้ชุดกฎพื้นฐานเบื้องต้นและอนุญาตให้โมเดล 'อุ่นเครื่อง' ด้วยข้อมูลมากขึ้น”

  กล่าวอีกนัยหนึ่ง ข้อมูลไม่เพียงพออาจเป็นข้อจำกัดที่ร้ายแรงในการแนะนำการเรียนรู้ของเครื่อง ในทางกลับกัน ยิ่งต้องมีข้อมูลเข้ามาเกี่ยวข้องมากเท่าไหร่ โซลูชันสำหรับธุรกิจของคุณก็จะยิ่งมีราคาแพงและมีความซับซ้อนทางเทคนิคมากขึ้นเท่านั้น

บทสรุป

โอกาสในการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับธุรกิจไม่ได้จำกัดอยู่เพียงความสามารถในการตรวจจับการฉ้อโกง แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์เป็นเรื่องเกี่ยวกับประสบการณ์ผู้ใช้ที่น่าเพลิดเพลินยิ่งขึ้น ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ และธุรกิจที่ปรับให้เหมาะสมและมีจริยธรรมมากขึ้นเช่นกัน นี่เป็นเพียงสิ่งที่ควรดำเนินการในกระบวนการทางธุรกิจในอนาคตอันใกล้นี้

***

Helen Kovalenko เป็นผู้จัดการโครงการไอทีที่ทำงานในทีม Data Science เกี่ยวกับ NLP, Computer Vision และ Fraud Detection เชื่อมต่อกับเฮเลนบน LinkedIn