人工智能可以通過檢測數據異常、識別欺詐行為模式和自動化欺詐檢測流程來促進欺詐管理。
如果犯罪已經發生，AI 能做什麼？
高效數據處理和模式識別的特徵也可以成為人工智能在法醫調查中的寶貴特徵。
法醫偵查是研究刑事案件的科學方法。它涉及收集和分析各種與案件相關的數據和證據。數據的性質通常是複雜的，以文本、圖像或視頻的形式出現。人工智能可以幫助有效處理數據並在調查期間進行元分析。
可以訓練AI 算法來識別數據中的模式，例如手寫、指紋或面部。它們可用於分析書面或口頭語言，例如電子郵件和短信，以及圖像和視頻，以識別物體、人物和事件。
此外，人工智能可以幫助調查和起訴肇事者。例如，預測建模——一種人工智能技術——可以使用歷史犯罪數據來創建預測模型，以幫助執法部門預測和預防未來的犯罪。
為了評估犯罪數據並查明更有可能發生犯罪活動的地區，一些城市的警察部門可以使用預測性警務算法。這使他們能夠更巧妙地分配資源並阻止犯罪活動。預測建模還可用於識別有犯罪風險的個人，允許執法部門在任何犯罪活動發生之前進行干預。
人工智能在預防犯罪中的作用是什麼？
在基於人工智能的技術的幫助下，有幾種現有的預防犯罪解決方案； 然而，其中一些引起了倫理問題。
通過分析可能表明犯罪活動的數據，人工智能可用於預防犯罪。現有解決方案的一個例子是PredPol 系統，它使用機器學習算法來分析歷史犯罪數據並識別犯罪時間和地點的模式。基於這些模式，系統會生成“預測熱點”，指示未來最有可能發生犯罪的地方。
區塊鏈交易中預防欺詐的一個著名例子是Chainalysis。該公司應用機器學習算法來監控和分析跨各種區塊鍊網絡的加密貨幣交易流。通過分析這些交易的模式，專家可以識別可疑活動並跟踪資金在不同地址和賬戶之間的流動。
中國的犯罪預防系統是基於人工智能的解決方案的一個有爭議的例子。該系統依賴於三大支柱：面部識別工具幫助當局識別犯罪嫌疑人，大數據工具允許警方分析行為數據以檢測犯罪活動，機器學習工具支持創建涉及每個公民的數據庫。結果是一個廣泛的數據驅動的評級系統，可以根據背景和行為信號識別可疑個人。
值得一提的是，人工智能在預防犯罪方面有一些局限性，並引發了嚴重的道德和隱私問題。關於其中一些系統的準確性和偏差存在許多爭論。確保它們的設計和使用是負責任的，並有適當的保障措施來保護個人權利和防止濫用，這一點至關重要。
犯罪分子如何利用人工智能？
使AI 對合法目的有價值的相同功能也可以使其成為網絡犯罪分子的強大工具。
以下是犯罪分子利用AI 時可能發生的一些攻擊示例：
對抗性攻擊：對抗性攻擊是欺詐者試圖欺騙或操縱人工智能係統的一種攻擊。例如，欺詐者可能會修改或操縱數據以逃避檢測或欺騙算法將欺詐活動歸類為合法活動。惡意軟件：AI 可用於創建和分發旨在逃避安全系統檢測的惡意軟件。惡意軟件可用於竊取敏感數據、破壞關鍵系統或對其他目標發起攻擊。社會工程：AI 可以生成複雜的網絡釣魚攻擊，旨在誘騙用戶洩露敏感信息或在其設備上安裝惡意軟件。人工智能還可用於創建令人信服的假身份和社交媒體資料，可用於欺騙受害者並獲得對他們賬戶的訪問權限。殭屍網絡：人工智能可用於構建和管理殭屍網絡，殭屍網絡是受感染設備的網絡，可用於對目標發起協同攻擊。殭屍網絡可用於發起分佈式拒絕服務攻擊和傳播惡意軟件。
在欺詐檢測中使用人工智能有哪些潛在風險？
使用AI 驅動的技術也有一定的風險因素，這些風險因素可以通過可解釋的AI 解決方案來部分解決。
人工智能在欺詐檢測中的潛在風險討論如下：
有偏見的算法：人工智能算法依賴於可能有偏見的訓練數據。如果訓練數據包含偏差，算法可能會產生不准確的結果。假優勢或假陰性結果：自動化系統可能導致假優勢或假陰性病例。誤報意味著交易被錯誤地標記為惡意活動，而在誤報的情況下忽略了欺詐活動。缺乏透明度：某些人工智能算法可能難以解釋，因此很難理解為什麼特定交易被標記為潛在欺詐。
可解釋的人工智能可以幫助部分克服合併的風險因素。該術語指的是開發能夠以人類可以理解的方式解釋其決策過程的人工智能係統。在欺詐檢測的背景下，可解釋的人工智能可以為特定交易或活動被識別為潛在欺詐的原因提供清晰且可解釋的解釋。
例如，《人工智能負責任發展蒙特利爾宣言》概述了人工智能發展的倫理原則，包括透明度和可解釋性。
在欺詐檢測中使用AI 的主要好處是什麼？
在欺詐檢測中使用AI 可以在不影響客戶體驗的情況下實現更快、更準確和更高效的流程。
主要好處討論如下：
提高準確性：人工智能算法可以分析大量數據並識別人類難以檢測的模式和異常。人工智能算法甚至可以從數據中學習並隨著時間的推移進行改進，從而提高準確性。實時監控：借助AI 算法，組織可以監控實時交易，從而可以立即檢測和響應潛在的欺詐企圖。減少誤報：欺詐檢測的挑戰之一是誤報的發生，即合法交易被錯誤地標記為欺詐。人工智能算法的學習特性減少了誤報。提高效率：人工智能算法可以自動執行重複性任務，例如審查交易或驗證身份，從而減少人工干預的需要。降低成本：欺詐活動會給組織帶來重大的財務和聲譽後果。通過減少欺詐案件的數量，人工智能算法可以為組織節省資金並保護他們的聲譽。
人工智能如何改善網絡安全？
人工智能技術通過增強最常用的網絡安全系統，在打擊網絡犯罪方面發揮著至關重要的作用。
人工智能和機器學習在在線欺詐檢測中起著至關重要的作用，其中算法檢測在線交易中的欺詐活動，例如信用卡、網上銀行或電子商務交易。可以實時應用這些算法來識別和標記可疑活動。
網絡安全威脅是指任何可能對計算機系統、網絡或數據造成損害的活動、事件或情況。根據2022 年全球經濟犯罪和欺詐調查，在客戶欺詐之後，金融服務面臨的第二大常見威脅類型是網絡犯罪。
網絡犯罪是指涉及計算機、網絡或互聯網等技術的犯罪活動。這些活動可能導致各種傷害，包括財務損失、數據盜竊或破壞以及聲譽受損。最常見的網絡威脅包括黑客攻擊、網絡釣魚、身份盜用和惡意軟件。
網絡攻擊是一種特定類型的網絡犯罪，涉及第三方故意破壞或獲得對系統或網絡的未授權訪問。
網絡安全正在保護不同的系統、網絡和設備免受惡意攻擊。網絡安全系統的一個關鍵要素是對所有電子資源的實時監控。 IBM 等最大的軟件公司已經在使用人工智能技術來增強其網絡安全解決方案。
機器學習算法如何幫助欺詐檢測和預防？
機器學習算法旨在識別基於大量數據的模式，這些模式可用於識別欺詐活動。
人工智能是指可以執行需要人類智能的任務的技術，例如分析數據或理解和響應人類語言。它們旨在識別模式並實時做出預測。 AI 算法通常是不同ML 模型的組合。
機器學習是人工智能的一個子集； 它使用算法來分析大量數據，使系統能夠自主學習。 ML 算法接觸的數據越多，隨著時間的推移它們的性能就越好。 ML 的兩種主要方法是監督機器學習(SML) 和無監督機器學習(UML)。 SML 算法使用標記數據來幫助預測結果，而UML 算法發現數據中隱藏的模式。
例如，SML 算法使用標記為欺詐或非欺詐的歷史交易數據，這些數據將用於訓練受監督的機器學習模型。 UML 將使用異常檢測算法來識別與基於給定特徵的規範顯著不同的事務。雖然UML 模型需要較少的人為乾預，但它們往往不如SML 準確。
人工智能如何幫助檢測欺詐？
人工智能可以通過檢測和預防欺詐活動在欺詐管理中發揮關鍵作用。
過去二十年全球因欺詐造成的平均損失率佔國內生產總值的6.05%。此外，公司報告說，網絡漏洞造成的經濟損失相當於其收入的3% 到10%。此外，2023 年至2027 年間，全球數字欺詐損失預計將超過3430 億美元。
鑑於估計數額，建立有效的欺詐管理系統對於任何組織來說都是一個至關重要的問題。欺詐管理是識別、預防、檢測和應對組織內的欺詐活動。
人工智能(AI) 在欺詐管理中發揮著重要作用。人工智能技術，例如機器學習(ML) 算法，可以分析大量數據並檢測可能表明欺詐活動的模式和異常情況。人工智能驅動的欺詐管理系統可以識別和預防各種類型的欺詐，例如支付欺詐、身份盜用或網絡釣魚攻擊。他們還可以適應新的欺詐模式和趨勢並從中學習，隨著時間的推移改進檢測。
基於人工智能的解決方案還可以與身份驗證和生物特徵認證等其他安全系統集成，以提供更全面的欺詐預防方法。
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0X簡體中文版：人工智能如何用於欺詐檢測？
