هوش مصنوعی چگونه در تشخیص و پیشگیری از تقلب کمک می‌کند؟

• ۱۴ تیر ۱۴۰۲

هوش مصنوعی (AI) در تشخیص و پیشگیری از فعالیت‌های تقلبی اهمیت بسیاری دارد و از اینرو برای مدیریت موثر تقلب ضروری است. برآورد شده است که ضرر های مالی ناشی از تقلب‌های دیجیتالی در بازه زمانی ۲۰۲۳ تا ۲۰۲۷ بیش از ۳۴۳ میلیارد دلار خواهد بود.

برای مقابله با این چالش‌ها، سازمان‌ها باید سامانه‌های مدیریت تقلب ایجاد کنند. هوش مصنوعی، به خصوص از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قادر است حجم بزرگی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و الگوهایی را که نشانگر تقلب هستند، شناسایی کند. سیستم‌های مدیریت تقلب قدرتمند مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند تقلب‌های مختلف از جمله تقلب در پرداخت، سرقت هویت و حملات فیشینگ را به طور موثر تشخیص و پیشگیری کنند. این سیستم‌ها به طور مداوم یاد می‌گیرند و با دنبال کردن الگوها و روندهای تقلب، توانایی تشخیص خود را بهبود می‌بخشند.

علاوه بر این، راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند با سیستم‌های امنیتی دیگر مانند تأیید هویت و تشخیص اثر انگشت ادغام شوند و به یک رویکرد جامع در پیشگیری از تقلب ارائه دهند. بهره‌گیری از فناوری هوش مصنوعی، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا توانایی خود در مقابله با تقلب را تقویت کرده و منابع مالی خود را حفظ کنند.

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

الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص الگوها بر اساس حجم بزرگی از داده‌ها طراحی شده‌اند که می‌توان از آنها برای شناسایی فعالیت‌های تقلبی استفاده کرد.

هوش مصنوعی به فناوری‌هایی اشاره دارد که قادر به انجام وظایفی است که نیازمند هوش انسانی هستند، مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها یا درک و پاسخ به زبان انسانی. این فناوری‌ها برای شناسایی الگوها و پیش‌بینی در زمان واقعی طراحی شده‌اند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی به طور معمول ترکیبی از مدل‌های یادگیری ماشین مختلف هستند.

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است؛ از الگوریتم‌ها برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها به منظور امکان یادگیری خودکار سیستم‌ها استفاده می‌شود. هر چه بیشتر داده‌ها به الگوریتم‌های یادگیری ماشین ارائه شود، عملکرد آنها در طول زمان بهتر می‌شود. دو رویکرد اصلی یادگیری ماشین شامل یادگیری ماشین نظارت شده (SML) و یادگیری ماشین بدون نظارت (UML) هستند. الگوریتم‌های SML از داده‌های برچسب‌گذاری شده برای کمک در پیش‌بینی نتایج استفاده می‌کنند، در حالی که الگوریتم‌های UML الگوهای پنهان موجود در داده‌ها را کشف می‌کنند.

به عنوان مثال، الگوریتم‌های SML از داده‌های تاریخی تراکنش‌ها که به عنوان تقلبی یا غیرتقلبی برچسب‌گذاری شده‌اند برای آموزش مدل یادگیری ماشین نظارت شده استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های UML از الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری برای شناسایی تراکنش‌های به شدت متفاوت از نرمال بر اساس ویژگی‌های داده شده استفاده می‌کنند. در حالی که مدل‌های UML نیاز به کمترین دخالت انسانی را دارند، اما معمولاً دقت کمتری نسبت به مدل‌های SML دارند.

فناوری هوش مصنوعی (AI)  چگونه به کاهش جرایم سایبری کمک می کند؟

فناوری هوش مصنوعی (AI) بازیابی در مبارزه با جرایم سایبری را از طریق بهبود سیستم‌های امنیت سایبری رایج تقویت می‌کند. در تشخیص تقلب آنلاین، الگوریتم‌های AI و ML نقش حیاتی دارند که با تشخیص فعالیت‌های تقلبی در تراکنش‌های آنلاین مانند کارت‌های اعتباری، بانکداری آنلاین و تراکنش‌های تجارت الکترونیکی به‌کار می‌روند. این الگوریتم‌ها می‌توانند در زمان واقعی به‌کار گرفته شوند تا فعالیت‌های مشکوک را شناسایی و سیگنال‌های هشداردهنده را ارسال کنند.

تهدیدهای امنیت سایبری، هر فعالیت، وقوع یا شرایطی هستند که قابلیت ایجاد صدمات برای سیستم‌های کامپیوتری، شبکه‌ها یا داده‌ها را دارند. بر اساس نتایج نظرسنجی جرم و جنایت اقتصادی جهانی و تقلب ۲۰۲۲، پس از تقلب مشتریان، دومین نوع رایج تهدیدی که خدمات مالی با آن مواجه هستند، جرم سایبری است. جرم سایبری به فعالیت‌های جنایی از طریق فناوری مانند کامپیوترها، شبکه‌ها یا اینترنت اشاره دارد. این فعالیت‌ها می‌توانند منجر به خسارات مختلفی شامل ضرر مالی، سرقت یا از بین بردن داده و خرابی سابقه شوند. رایج‌ترین تهدیدهای سایبری شامل هک کردن، فیشینگ، سرقت هویت و نرم‌افزارهای مخرب هستند.

حمله سایبری نوع خاصی از جرم سایبری است که شامل تلاش عمدی یک شخص سوم برای اختلال در یک سیستم یا شبکه یا ورود غیرمجاز به آن است.

امنیت سایبری دفاع از سیستم‌ها، شبکه‌ها و دستگاه‌های مختلف در برابر حملات مخرب است. یک عنصر حیاتی در سیستم‌های امنیت سایبری، پایش زمان واقعی همه منابع الکترونیکی است. شرکت‌های نرم‌افزاری بزرگ مانند IBM از فناوری‌های قدرتمند AI برای بهبود راهکارهای امنیت سایبری خود استفاده می‌کنند.

مزایای تشخیص جرائم با هوش مصنوعی:

1.  دقت بهبود یافته: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم بزرگی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و الگوها و ناهنجاری‌هایی را که برای انسان‌ها سخت قابل تشخیص است، شناسایی کنند. حتی الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و با گذر زمان دقت خود را افزایش دهند.
2.  پایش زمان واقعی: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند تراکنش‌ها را به صورت زمان واقعی پایش کنند و به سرعت به تلاش‌های تقلبی واکنش نشان دهند.
3.  کاهش نتایج مثبت نادرست: یکی از چالش‌های تشخیص تقلب، وقوع نتایج مثبت نادرست است که در آن تراکنش‌های مشروع به طور اشتباه به عنوان تقلبی مشخص می‌شوند. قابلیت یادگیری الگوریتم‌های هوش مصنوعی تعداد نتایج مثبت نادرست را کاهش می‌دهد.
4.  افزایش کارایی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند وظایف تکراری مانند بررسی تراکنش‌ها یا تأیید هویت را به صورت خودکار انجام دهند و نیاز به دخالت دستی را کاهش دهند.
5.  کاهش هزینه: فعالیت‌های تقلبی می‌توانند عواقب مالی و شهرتی قابل توجهی برای سازمان‌ها داشته باشد. با کاهش تعداد موارد تقلبی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به سازمان‌ها در صرفه‌جویی هزینه کمک کرده و شهرت آن‌ها را حفظ کنند.

ریسک های تشخیص جرائم با هوش مصنوعی:

1.  الگوریتم‌های تعصبی : الگوریتم‌های هوش مصنوعی به داده‌های آموزشی وابسته هستند که ممکن است دارای تعصب باشند. اگر داده‌های آموزشی تعصباتی داشته باشند، الگوریتم ممکن است نتایج نادقیقی تولید کند.
2.  نتایج مثبت یا منفی نادرست: سیستم‌های خودکار ممکن است نتایج مثبت یا منفی نادرستی تولید کنند. نتایج مثبت نادرست به معنای برچسب زدن یک تراکنش به عنوان فعالیت مخرب اشتباه است، در حالی که در نتیجه منفی نادرست، فعالیت تقلبی نادیده گرفته می‌شود.
3.  کمبود شفافیت: برخی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است سخت باشند برای تفسیر، که باعث می‌شود سختی در درک دلیل مشخص شدن یک تراکنش خاص یا فعالیت ممکن تقلبی باشد.

هوش مصنوعی (AI) کاربردهای ارزشمندی در تحقیقات جنایی دارد و در پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده به کمک می‌آید. این قابلیت دارد که الگوها را در انواع مختلفی از داده‌ها، مانند خطشناسی، اثر انگشت، چهره‌ها، متون، تصاویر و ویدیوها، شناسایی کند و از طریق آن تشخیص اشیاء، افراد و رویدادها را آسان‌تر کند. همچنین AI می‌تواند به تحقیق و اقدامات قضایی در برابر جنایتکاران با استفاده از مدل‌سازی پیش‌بینی مبتنی بر داده‌های جنایی تاریخی برای پیش‌بینی و جلوگیری از جرایم آینده کمک کند. الگوریتم‌های پیش‌بینی قانونی می‌توانند به بخش‌های پلیس کمک کنند تا منابع خود را به طور موثر تخصیص دهند و با افراد در معرض خطر ارتکاب جرم مداخله کنند.

نظرتان را درباره‌ی مقاله «هوش مصنوعی چگونه در تشخیص و پیشگیری از تقلب کمک می‌کند؟» با ما درمیان بگذارید.