هوش مصنوعی چگونه می تواند به کشف تقلب کمک کند؟

متوسط ​​نرخ جهانی زیان ناشی از تقلب در دو دهه گذشته 6.05 درصد از تولید ناخالص داخلی را نشان می‌دهد. علاوه بر این، شرکت‌ها گزارش داده‌اند که نقض‌های سایبری موجب خسارت مالی 3 تا 10 درصدی درآمد آنها شده است. علاوه بر این، پیش‌بینی می‌شود که ضررهای تقلب دیجیتال جهانی بین سال‌های 2023 تا 2027 از 343 میلیارد دلار فراتر رود.

با توجه به مقادیر تخمینی، ایجاد یک سیستم مدیریت تقلب کارآمد برای هر سازمانی یک سوال حیاتی است. مدیریت تقلب عبارت است از شناسایی، پیشگیری، شناسایی و پاسخگویی به فعالیت های متقلبانه در یک سازمان.

هوش مصنوعی (AI) نقش مهمی در مدیریت کلاهبرداری دارد. فناوری‌های هوش مصنوعی، مانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML)، می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و الگوها و ناهنجاری‌هایی را که ممکن است نشان‌دهنده فعالیت‌های متقلبانه باشند، شناسایی کنند.

سیستم‌های مدیریت کلاهبرداری مبتنی‌بر هوش مصنوعی می‌توانند انواع مختلفی از تقلب‌ها را شناسایی کرده و از آن جلوگیری کنند، مانند تقلب در پرداخت، سرقت هویت یا حملات فیشینگ. آنها همچنین می‌توانند با الگوها و روندهای جدید کلاهبرداری سازگار شوند و از آنها بیاموزند و به مرور زمان تشخیص آنها را بهبود بخشند.

راه‌حل‌های مبتنی‌بر هوش مصنوعی همچنین می‌توانند با سایر سیستم‌های امنیتی مانند تأیید هویت و احراز هویت بیومتریک ادغام شوند تا رویکرد جامع‌تری برای پیشگیری از تقلب ارائه کنند.

چگونه الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند در تشخیص و پیشگیری از تقلب کمک کنند؟

الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص الگوهای مبتنی‌بر حجم زیادی از داده‌ها طراحی شده‌اند که می‌توانند برای شناسایی فعالیت‌های متقلبانه استفاده شوند. هوش مصنوعی به فناوری‌هایی اطلاق می‌شود که می‌توانند وظایفی را انجام دهند که به هوش انسانی نیاز دارند، مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها یا درک و پاسخ به زبان انسان.

آنها برای تشخیص الگوها و پیش‌بینی در زمان واقعی طراحی شده‌اند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی اغلب ترکیبی از مدل‌های مختلف ML هستند. ML زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی است. از الگوریتم‌هایی برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها استفاده می‌کند تا سیستم‌ها را قادر به یادگیری مستقل کند.

هرچه الگوریتم‌های ML در معرض داده‌های بیشتری قرار گیرند، در طول زمان عملکرد بهتری دارند. دو رویکرد اصلی ML یادگیری ماشین نظارت شده (SML) و یادگیری ماشین بدون نظارت (UML) هستند. الگوریتم‌های SML از داده‌های برچسب‌دار برای کمک به پیش‌بینی نتایج استفاده می‌کنند، در حالی که الگوریتم‌های UML الگوهای پنهان را در داده‌ها کشف می‌کنند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های SML از داده‌های تراکنش تاریخی با برچسب تقلبی یا غیر متقلبانه استفاده می‌کنند که برای آموزش مدل یادگیری ماشینی نظارت شده استفاده می‌شود.

UML از الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری برای شناسایی تراکنش‌هایی استفاده می‌کند که به طور قابل‌توجهی متفاوت از هنجار بر اساس ویژگی‌های داده شده هستند. در حالی که مدل‌های UML به مداخله انسانی کمتری نیاز دارند، اما نسبت به SML دقت کمتری دارند.

مزایای اصلی استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص تقلب چیست؟

استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص تقلب می‌تواند منجر به فرآیندی سریع‌تر، دقیق‌تر و کارآمدتر بدون به خطر انداختن تجربه مشتری شود. مزایای کلیدی در زیر مورد بحث قرار گرفته است:

• دقت پیشرفته: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و الگوها و ناهنجاری‌هایی را شناسایی کنند که تشخیص آنها برای انسان دشوار است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی حتی می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و در طول زمان بهبود یابند و دقت را افزایش دهند.
• نظارت در زمان واقعی: با الگوریتم‌های هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند تراکنش‌های بلادرنگ را نظارت کنند و امکان شناسایی فوری و پاسخ به تلاش‌های احتمالی کلاهبرداری را فراهم کنند.
• کاهش مثبت کاذب: یکی از چالش های کشف تقلب، وقوع موارد مثبت کاذب است، که در آن تراکنش های قانونی به اشتباه به عنوان تقلب علامت گذاری می شوند. ویژگی یادگیری الگوریتم های هوش مصنوعی، مثبت کاذب را کاهش می دهد.
• افزایش کارایی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند کارهای تکراری مانند بررسی تراکنش‌ها یا تأیید هویت را خودکار کنند و نیاز به مداخله دستی را کاهش دهند.
• کاهش هزینه: فعالیت های متقلبانه می تواند پیامدهای مالی و اعتباری قابل توجهی برای سازمان ها داشته باشد. با کاهش تعداد موارد کلاهبرداری، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در هزینه‌های سازمان‌ها صرفه‌جویی کنند و از اعتبار آنها محافظت کنند.

خطرات بالقوه استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص تقلب چیست؟

استفاده از فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین دارای عوامل خطر خاصی است که می‌تواند تا حدی با راه‌حل‌های هوش مصنوعی قابل توضیح مدیریت شود. خطرات بالقوه هوش مصنوعی در کشف تقلب در زیر مورد بحث قرار گرفته است:

• الگوریتم‌های بایاس: الگوریتم‌های هوش مصنوعی به داده‌های آموزشی وابسته هستند که می‌توانند بایاس شوند. اگر داده های آموزشی دارای سوگیری باشد، الگوریتم ممکن است نتایج نادرستی ایجاد کند.
• نتایج مثبت کاذب یا منفی کاذب: سیستم های خودکار می توانند به موارد مثبت کاذب یا موارد منفی کاذب منجر شوند. مثبت کاذب به این معنی است که یک تراکنش به اشتباه به عنوان فعالیت مخرب برچسب گذاری شده است، در حالی که در صورت منفی کاذب، فعالیت جعلی نادیده گرفته می شود.
• عدم شفافیت: تفسیر برخی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است دشوار باشد و درک اینکه چرا یک تراکنش خاص به‌عنوان تقلب بالقوه برچسب‌گذاری شده است، دشوار است. هوش مصنوعی قابل توضیح می تواند به غلبه بر عوامل خطر گنجانده شده کمک کند. این اصطلاح به توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که می‌توانند فرآیندهای تصمیم‌گیری خود را به گونه‌ای توضیح دهند که انسان می‌تواند آن را درک کند.

در زمینه تشخیص تقلب، هوش مصنوعی قابل توضیح می‌تواند توضیحات واضح و قابل تفسیری را برای اینکه چرا یک تراکنش یا فعالیت خاص به‌عنوان بالقوه تقلبی شناسایی شده است، ارائه دهد.

به عنوان مثال، اعلامیه مونترال برای توسعه مسئولانه هوش مصنوعی، اصول اخلاقی توسعه هوش مصنوعی، از جمله شفافیت و توضیح پذیری را تشریح می‌کند.

مجرمان چگونه می‌توانند از هوش مصنوعی بهره ببرند؟

همان ویژگی‌هایی که هوش مصنوعی را برای مقاصد قانونی ارزشمند می‌کند، می‌تواند آن را به ابزاری قدرتمند برای مجرمان سایبری نیز تبدیل کند. در اینجا چند نمونه از حملاتی وجود دارد که در صورت سوء استفاده مجرمان از هوش مصنوعی ممکن است رخ دهد:

• حملات خصمانه: حملات خصمانه نوعی حمله است که در آن کلاهبرداران تلاش می کنند تا سیستم های هوش مصنوعی را فریب دهند یا دستکاری کنند. به عنوان مثال، کلاهبرداران ممکن است داده ها را تغییر دهند یا دستکاری کنند تا از شناسایی فرار کنند یا الگوریتم را فریب دهند تا فعالیت های متقلبانه را به عنوان قانونی طبقه بندی کند.
• بدافزار: هوش مصنوعی می تواند برای ایجاد و توزیع بدافزار طراحی شده برای فرار از شناسایی توسط سیستم های امنیتی استفاده شود. بدافزار می‌تواند برای سرقت داده‌های حساس، اختلال در سیستم‌های حیاتی یا انجام حملات علیه سایر اهداف مورد استفاده قرار گیرد.
• مهندسی اجتماعی: هوش مصنوعی می‌تواند حملات فیشینگ پیچیده‌ای ایجاد کند که برای فریب کاربران در افشای اطلاعات حساس یا نصب بدافزار بر روی دستگاه‌هایشان طراحی شده‌اند. همچنین می‌توان از هوش مصنوعی برای ایجاد هویت‌های جعلی و پروفایل‌های رسانه‌های اجتماعی استفاده کرد که می‌توانند برای فریب قربانیان و دسترسی به حساب‌های آنها استفاده شوند.
• بات‌نت‌ها: هوش مصنوعی می‌تواند برای ساخت و مدیریت بات‌نت‌ها، که شبکه‌هایی از دستگاه‌های آلوده هستند که می‌توانند برای انجام حملات هماهنگ علیه اهداف مورد استفاده قرار گیرند، استفاده شود. از بات نت‌ها می‌توان برای راه اندازی حملات انکار سرویس توزیع شده و گسترش بدافزار استفاده کرد.

نقش هوش مصنوعی در پیشگیری از جرم چیست؟

چندین راه حل موجود برای پیشگیری از جرم با کمک فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی وجود دارد. با این حال، تعدادی از آنها نگرانی های اخلاقی را مطرح می کنند.

هوش مصنوعی را می‌توان با تجزیه و تحلیل داده‌هایی که ممکن است نشان دهنده فعالیت مجرمانه باشد در پیشگیری از جرم استفاده کرد. یکی از نمونه‌های راه‌حل موجود، سیستم PredPol است که از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده‌های جرم تاریخی و شناسایی الگوها در زمان و مکان جرایم استفاده می‌کند. براساس این الگوها، سیستم «نقاط حساس پیش‌بینی» را تولید می‌کند که نشان می‌دهد احتمال وقوع جنایات در آینده در کجا بیشتر است.

یک مثال شناخته شده از پیشگیری از تقلب در تراکنش‌های بلاکچین، Chainalysis است. این شرکت از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای نظارت و تجزیه و تحلیل جریان تراکنش‌های ارزهای دیجیتال در شبکه های مختلف بلاکچین استفاده می‌کند. با تجزیه و تحلیل الگوهای این تراکنش‌ها، کارشناسان می‌توانند فعالیت‌های مشکوک را شناسایی کرده و جریان وجوه را در آدرس‌ها و حساب‌های مختلف دنبال کنند.

سیستم پیشگیری از جرم چین نمونه بحث برانگیزی از راه حل‌های مبتنی‌بر هوش مصنوعی است. این سیستم بر سه رکن متکی است: ابزارهای تشخیص چهره به مقامات کمک می‌کنند تا مجرمان مشکوک را شناسایی کنند، ابزارهای داده‌های بزرگ به پلیس اجازه می‌دهد تا داده‌های رفتاری را برای شناسایی فعالیت‌های مجرمانه تجزیه و تحلیل کند، و ابزار یادگیری ماشینی از ایجاد پایگاه‌داده‌ای که هر شهروند را درگیر می‌کند پشتیبانی می‌کند. نتیجه یک سیستم رتبه‌بندی گسترده مبتنی‌بر داده است که افراد مشکوک را براساس سیگنال های پس زمینه و رفتار شناسایی می‌کند.

ذکر این نکته مهم است که هوش مصنوعی در پیشگیری از جرم دارای محدودیت‌های متعددی است و نگرانی‌های جدی اخلاقی و حفظ حریم خصوصی را به وجود می‌آورد. بحث های زیادی در مورد دقت و سوگیری برخی از این سیستم ها وجود دارد. حصول اطمینان از طراحی و استفاده مسئولانه از آنها، با تدابیر مناسب برای حفاظت از حقوق فردی و جلوگیری از سوء استفاده، بسیار مهم است.