Dirbtinis intelektas (angl. AI – Artificial Intelligence) vystosi ir mokosi iš savo klaidų, finansiniai sukčiai daro tą patį. Kad ir kaip būtų, dirbtinis intelektas tampa tikru galvos skausmu tiems, kas bando vogti kieno nors pinigus, nes niekas šioje žemėje negali išanalizuoti tokio kiekio duomenų ir padaryti teisingų išvadų.
Sukčiavimo prevencija ir nustatymas mažmeninės prekybos pramonėje – pagrindiniai būdai, kuriais dirbtinis intelektas apsaugo vartotojus ir prekybininkus
Sukčiai dirba tik tokiose srityse, kur sukasi daug pinigų, kitaip jų nesąžininga veikla praranda prasmę. Mažmeninė prekyba yra labai dinamiška sritis, kur per sekundę atliekama didžiulių sumų pervedimai. Ir nenuostabu, kad dauguma vartotojų susiduria su sukčiavimu būtent tuomet, kai perka prekes internetu arba naudodami kreditines korteles fizinėje pardavimo vietoje. Laimei, modernūs dirbtinio intelekto sprendimai padeda nustatyti apgaulingas operacijas ir netgi užkirsti joms kelią, tuo pačiu leisdamos verslui neprarasti pelno, o vartotojams – sunkiai uždirbtų pinigų.
Finansinio sukčiavimo problemos – pasaulinė statistika, faktai ir rūpesčiai
Finansinės technologijos vystosi, o sukčiavimo schemos – kartu su jomis. Ir netgi nepaisant fakto, kad bankai ir kitos finansų institucijos nuolat informuoja vartotojus apie finansinio saugumo taisykles ir būdus, kaip save apsaugoti nuo potencialių sukčių, kreditinių kortelių sukčiavimo problema nepraranda savo aktualumo ir tampa dar svarbesne. Čia pateikiama statistika tai patvirtina.
- 2016 metais vartotojai prarado 744 milijonus JAV dolerių (beveik 666 milijonus eurų), kai tapo sukčių aukomis. Tikėtina, kad iki 2020 metų šis skaičius pasieks arba net viršys 35 milijardus JAV dolerių (virš 31 milijono eurų).
- Beveik pusė kreditinių kortelių sukčiavimo atvejų (46 proc.) įvyksta Jungtinėse Valstijose, o telefonas vis dar yra pagrindinis įrankis apgaudinėjant vartotojus (77 proc. atvejų).
- 75 proc. įmonių yra rimtai susirūpinusios dėl šios statistikos ir norėtų realizuoti protingesnę ir pažangesnę sistemą sukčiavimo prevencijai ir aptikimui, su sąlyga, kad šios naujovės nepablogins vartotojo patirties. Laimei, dirbtinis intelektas gali padėti įvykdyti šią užduotį.
Sukčiavimo prevencija ir aptikimas – kaip dirbtinis intelektas gali padėti
Dirbtinis intelektas negali vystytis be duomenų, todėl siekiant imtis prevencijos ir aptikti sukčius, sistemos taip pat analizuoja ir didelį kiekį istorinių ir dabartinių informacijos duomenų, pačios sistemos mokosi ir įspėja apie galimas rizikas naudojantis prognozine, nuspėjimo analitika.
Pažeidimų aptikimas
Anksčiau finansinio sukčiavimo nustatymo sistemos veikė pagal vienodas ir linijines taisykles, tai yra, bet kokie veiksmai, kurie neatitiko šių taisyklių rėmų, buvo laikomi teisėtais. Savo ruožtu, dirbtinis intelektas sugeba dirbti ne tik pagal tiksliai apibrėžtą algoritmą, bet ir nustatyti nestandartinius modelius, dėka išsamios analizės.
Sukčiavimo atpažinimas realiuoju laiku
Dirbtinis intelektas veikia realiuoju metu ir atsižvelgia į visus svarbius įvykius. Tai padeda greičiau reaguoti į įtartinas veiklas, pavyzdžiui, apgaulingo mokesčio grąžinimo atveju.
Dirbtinis intelektas mažmeninės prekybos industrijoje siekiant aptikti sukčiavimą ir apsisaugoti nuo jo
Kadangi mažmeninė prekyba yra viena pelningiausių pramonės šakų, ji automatiškai tampa patraukliausia sritis sukčiams. Ir statistika tai įrodo. Lyginant su 2016 metais, šiuo metu apgaulingų operacijų skaičius elektroninėje komercijoje išaugo iki 60 proc. Ir štai kaip dirbtinis intelektas mažmeninėje prekyboje gali sumažinti šiuos rodiklius.
Kreditinių kortelių sukčiavimo nustatymas
- Atpažinti galimus pinigų grąžinimus;
- Atpažinti vartotojų veidus ir nuspręsti, ar kredito kortelė yra teisėto savininko rankose, kad būtų galima aptikti sukčiavimą kredito kortele;
- Išanalizuoti elgesio veiksnius ir palyginti juos su kitais turimais vartotojo duomenimis, klasifikuojant veiksmus kaip įtartinus arba teisėtus.
Dirbtinis intelektas padeda nustatyti kainas mažmeninėje prekyboje
Nuspėjama analizė leidžia mažmenininkams būti iniciatyviems ir išsiaiškinti, ką pirkėjai pirks prieš jiems priimant šį sprendimą. Be to, sistema leidžia nuspėti, kuri kaina bus optimaliausia siekiant patenkinti vartotojų lūkesčius ir uždirbti.
Dirbtinis intelektas padeda optimizuoti kainas
Kadangi dirbtinis intelektas dirba su dideliu kiekiu dabartinių ir istorinių duomenų, tampa įmanoma analizuoti rinkos svyravimus, stebėti konkurentus, taip pat pasinaudoti ankstesnėje pastraipoje aprašyta galimybe pritaikyti kainą pagal klientų norus ir ekonominius pokyčius.
Apsisaugojimas nuo klastočių grąžinimo (angl. RTO – Return to Original) ir reklaminių kodų (angl. Promo Codes) piktnaudžiavimo
Tai atvejai, kai sukčiai nemėgina apgauti vartotojų, o patys tampa vartotojais, kad apgautų mažmenininką. RTO arba „Return to Origin“ – tai atvejis, kai sukčius nusiperka produktą, o vėliau grąžina jo klastotę pardavėjui, pasinaudodamas grąžinimo politika. Dirbtinis intelektas padeda patikrinti, ar šis asmuo įtartinas ir nuspėja jo ketinimus.
Reklaminių kodų atveju, sukčiai susikuria kelias paskyras, kad pasinaudotų reklaminių kodų nuolaidomis. Šioje situacijoje, sistema išanalizuoja IP adresus ir ankstesnius elgesio modelius, o tuo atveju, kai būtini veiksniai sutampa, imasi priemonių, kad užblokuotų nesąžiningą veiklą.
Sumažinkite klaidingus teigiamus rezultatus naudojantis elgesio analize
Kaip minėjome anksčiau, kai sukčiavimo aptikimo sistema veikia tik aiškiems standartams nustatyti, ją apgauti tampa lengva. Tačiau yra atvejų, kai teisėtas vartotojo elgesys atitinka šią sistemą, ir tuomet sistema pateikia klaidingai teigiamą rezultatą. Be abejonės, tai daro įtaką vartotojų lojalumui ir pablogina jų patirtį. Dirbtinis intelektas sugeba atpažinti ne tik operacijos atlikimo būdą, bet ir jas atliekantį asmenį, ir daugeliu atvejų sumažinti klaidingai teigiamą rezultatą.
Kaip dirbtinis intelektas vystysis, kad padėtų kovoti su finansiniu sukčiavimu
Paradoksalu, tačiau dirbtinio intelekto sistemos, skirtos užkirsti kelią finansiniam sukčiavimui, bus sukurtos būtent pasitelkiant pačius sukčius. „Master Card“ pradėjo naują grėsmių skenavimo sistemą, kuri treniruojama naudojant apgaulingus scenarijus. „Master Card“ naudoja daugybę scenarijų, skatinančių nesąžiningą veiklą. Kai tik sukčiai randa būdą įveikti kliūtis, sistema atsinaujina ir randa vis naujų apsaugos būdų. Atrodo, kad tai nesibaigiantis žaidimas, tačiau yra pagrindo manyti, kad kada nors kūrėjai sugebės maksimaliai apsunkinti sukčiams gyvenimą.
Lengvi būdai, kuriais vartotojai gali apsisaugoti
Kol 100 proc. patikimos sistemos vis dar tobulinamos, vartotojams ir įmonėms vis dar reikia išlikti budriems. Pagrindiniai būdai apsisaugoti nuo finansinio sukčiavimo buvo žinomi jau seniai ir, laimei, jie ir toliau yra veiksmingi nepaisant visų užpuolikų gudrybių.
Priminimai vartotojams apie pagrindines finansinio saugumo taisykles, kai naudojatės kreditinėmis kortelėmis internetu ir neprisijungę:
- Niekuomet neišduokite savo asmeninės informacijos, draudimo ar kreditinės kortelės numerių telefonu, nebent patys tiesiogiai inicijavote šį skambutį ar visiškai pasitikite šaltiniu.
- Niekuomet niekam nesakykite savo PIN kodų.
- Savo kompiuteriuose visuomet atnaujinkite antivirusines programas.
- Visuomet stebėkite visų savo banko ir kredito kortelių ataskaitas dėl apgaulingų mokėjimų.
- Niekuomet nemokėkite banko ar kredito kortele, kai naudojatės viešuoju kompiuteriu ar viešuoju Wifi.
- Pametus ar pastebėjus, kad kortelė pavogta, visuomet nedelsiant paskambinkite į savo banką.
- Kredito kortele naudokitės tik geros reputacijos ir saugiose interneto svetainėse.
- Visuomet būkite atsargūs sulaukę nepageidaujamo telefono skambučio.
Išvada
Taigi, dabar matome dvipusės evoliucijos procesą – kuriami intelektualūs apsaugos būdai, o sukčiai mokosi prie jų prisitaikyti. Šiuo metu nėra jokios priežasties teigti, kad dirbtinis intelektas yra garantuota apgaulingos veiklos su finansais panacėja, tačiau galima įsitikinti, kad dirbant su duomenimis ir besimokinančia mašina bus galima žymiai sumažinti šios problemos mastą. Statistika tai patvirtins – įmonių, planuojančių investuoti į dirbtinį intelektą kovai su sukčiavimu, skaičius iki 2021 metų išaugs trigubai.
Nemokamas IT ūkio auditas.
