لا توجد صناعة محصنة ضد الاحتيال ، حيث ترتفع الحالات في برامج التمويل والتجزئة والولاء. من الفواتير المزيفة والإيصالات المزيفة إلى الاحتيال في الهوية والحسابات الاصطناعية ، تكافح أساليب اكتشاف الاحتيال التقليدية من أجل مواكبة ذلك.
لا تزال العديد من الشركات تعتمد على المراجعات اليدوية ، والتي تكون بطيئة ومعرضة للخطأ ، وغالبًا ما تكتشف الاحتيال فقط بعد انتهاء الضرر. مع نمو تكتيكات الاحتيال أكثر تطوراً ، تحتاج المنظمات إلى نهج أكثر ذكاءً. يوفر اكتشاف الاحتيال الآلي للوثيقة التي تعمل بها الذكاء الاصطناعي حلاً استباقيًا ، مما يتيح للشركات التحقق من المستندات في الوقت الفعلي ، واكتشاف الحالات الشاذة ، ومنع الاحتيال قبل حدوثها.
فيما يلي حيث تقوم معالجة المستندات الذكية التي تعمل بالنيابة (IDP) بتغيير اللعبة. من خلال الجمع بين التعلم الآلي ، والتعرف على الأحرف البصرية (OCR) ، والتحقق من البيانات في الوقت الفعلي ، يمكن لـ AI تحليل المستندات الاحتيالية والتوثيق تلقائيًا في ثوانٍ. على عكس الأساليب التقليدية ، يكون اكتشاف الاحتيال الذي يحركه الذكاء الاصطناعي أسرع وأكثر دقة ويتحسن بشكل مستمر ، مما يساعد الشركات على اكتشاف أنماط الاحتيال قبل أن تسبب أضرارًا مالية وسمعة.
في هذه المدونة ، سنستكشف ماهية النازحين ، وكيف يتم اكتشاف الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي ، والصناعات التي يمكن تطبيقها فيها.
ما هي معالجة المستندات الذكية وكيف تعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين الكشف عن الاحتيال؟
ارتفعت كمية المستندات والفواتير والإيصالات وسجلات الهوية. ومع ذلك ، تكافح معالجة المستندات اليدوية وطرق الكشف عن الاحتيال التقليدية لمواكبة الحجم المتزايد وتعقيد محاولات الاحتيال. هذا هو المكان الذي تأتي فيه معالجة المستندات الذكية.
ما هي معالجة الوثائق الذكية؟
معالجة المستندات الذكية هي تقنية تعمل بالطاقة الذكاء الاصطناعى تتم أتمتة استخراج البيانات والتصنيف والتحقق من المستندات. يستخدم التعلم الآلي (ML) ، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، والتعرف على الأحرف البصرية (OCR) لقراءة وتحليل المستندات المنظمة وغير المنظمة ، مع قدرات تتجاوز بكثير الأنظمة التقليدية القائمة على القواعد.
بدلاً من الاعتماد على المراجعات اليدوية أو المطابقة القائمة على الكلمات الرئيسية ، يفهم IDP السياق والأنماط والشذوذ ، مما يجعلها أداة لا تقدر بثمن للكشف عن النشاط الاحتيالي.
كيف يعزز الذكاء الاصطناعى اكتشاف الاحتيال مع IdP
يحسن IDP الذي يعمل بنظام الذكاء الاصطناعي اكتشاف الاحتيال من خلال تمكين الشركات من:
- اكتشف الحالات الشاذة على الفور: تقوم الذكاء الاصطناعي بمسح الآلاف من الوثائق في الوقت الفعلي ، وتحديد المخالفات في الفواتير والإيصالات وسجلات الهوية التي قد يتجاهلها البشر.
- تحقق من صحة الوثيقة: من خلال البيانات المتبادلة عبر مصادر متعددة ، يمكن لمنظمة العفو الدولية اكتشاف النص المعالج ، والتوقيعات المزورة ، والوثائق المزيفة.
- تحديد التقديمات المكررة أو المعدلة: غالبًا ما يقوم المحتالون بتعديل إيصالات حقيقية أو يقدمون مطالبات مكررة. يمكن لمنظمة العفو الدولية مقارنة التقديمات والتناقضات.
- تقليل الإيجابيات الخاطئة: على عكس الأنظمة التقليدية القائمة على القواعد التي تشير إلى المعاملات المشروعة كاحتيال ، تتعلم الذكاء الاصطناعى باستمرار ويحسن الدقة بمرور الوقت.
- مقياس الاحتيال على نطاق واسع: يمكن لمنظمة العفو الدولية معالجة ملايين المستندات ، مما يسمح للشركات بالكشف عن الاحتيال دون زيادة عبء العمل البشري.
لماذا تقصر اكتشاف الاحتيال التقليدي
تعتمد معظم طرق اكتشاف الاحتيال على عمليات التدقيق اليدوية ، والقواعد الثابتة ، وتقنيات مطابقة الأنماط ، وهي:
- يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا: شيكات المستند اليدوي تتطلب موارد كبيرة.
- عرضة للخطأ البشري: المحتالون يستغلون الفجوات التي قد يفوتها البشر.
- محدودة في النطاق: تكافح الأنظمة القائمة على القواعد للكشف عن تكتيكات الاحتيال الجديدة والمتطورة.
باستخدام AI و IDP ، تكتسب الشركات نظامًا أسرع وأكثر موثوقية وقابل للتطوير يتكيف مع التهديدات المتطورة. في القسم التالي ، سنستكشف كيف يتم تطبيق اكتشاف الاحتيال الذي يحركه الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات مثل برامج التمويل والتجزئة والولاء.
اكتشاف الاحتيال الذي يعمل بمنظمة العفو الدولية في الصناعات
يؤثر الاحتيال على الشركات بطرق عديدة ، من إساءة استخدام برنامج الولاء إلى الفاتورة الاحتيالية وسرقة الهوية. غالبًا ما تقصر طرق الكشف عن الاحتيال التقليدية ، حيث يتطور المحتالون باستمرار تكتيكاتهم لتهرب من التدابير الأمنية. تقوم IDP التي تعمل من الذكاء الاصطناعى بمواد العمل إلى تحويل كيفية تحليل الأعمال والتحقق منها والاكتشاف في مختلف الصناعات. إليكم كيف تعالج الذكاء الاصطناعي الاحتيال في القطاعات الرئيسية.
منع احتيال الولاء في برامج المكافآت
تم تصميم برامج الولاء لمكافأة العملاء الحقيقيين ، لكن المحتالين وجدوا طرقًا لمعالجة هذه الأنظمة لتحقيق مكاسب شخصية. تشمل تقنيات الاحتيال الشائعة:
- إنشاء حسابات متعددة للمطالبة بمكافآت التسجيل عدة مرات.
- تقديم إيصالات مزيفة أو تم تغييرها لكسب المكافآت دون إجراء عمليات شراء حقيقية.
- إساءة استخدام سياسات الاسترداد والإرجاع للاحتفاظ بنقاط الولاء بعد عكس المعاملة.
- قرصنة حسابات لسرقة واسترداد نقاط ولاء شخص آخر.
يساعد اكتشاف الاحتيال الذي يعمل بذات AI على منع هذه التكتيكات من خلال:
- التحقق من الإيصالات: منظمة العفو الدولية التي تم إرسالها إلى إيصالات واكتشاف التزوير ، التكرارات ، والمعلومات المتغيرة.
- تحديد الأنماط المشبوهة: تحتفظ خوارزميات التعلم الآلي بسلوكيات المعاملة غير العادية ، مثل مطالبات متعددة من نفس المستخدم مع هويات مختلفة.
- أتمتة مصادقة الحساب: يستخدم الذكاء الاصطناعى التحقق من الهوية لضمان استفادة العملاء الحقيقيين من المكافآت ، ومنع سوء المعاملة التي يحركها الروبوت.
مع اكتشاف الاحتيال في الوقت الفعلي ، يمكن للشركات أن تقلل من الخسائر الناتجة عن احتيال الولاء مع ضمان أن تذهب المكافآت إلى العملاء الشرعيين.
إيقاف الفاتورة والاحتيال في النفقات في التمويل والمحاسبة
يستهدف المحتالون أنظمة إدارة الفاتورة والنفقات بشكل متكرر من خلال تقديم مطالبات مزيفة أو مضخمة أو مكررة. تشمل بعض تقنيات الاحتيال الشائعة على الفاتورة:
- تلاعب فاتورة: يقوم المحتالون بتعديل مبالغ الفاتورة أو تغيير تفاصيل البائع لإعادة توجيه المدفوعات.
- مطالبات مكررة: يقدم الموظفون أو البائعون نفس الفاتورة عدة مرات للسداد.
- إيصالات مزيفة: المحتالون يولدون إيصالات مزيفة لتبرير النفقات الاحتيالية.
تساعد تقنية AI وتكنولوجيا التعرف على الأحرف البصرية (OCR) في اكتشاف هذه الأنشطة الاحتيالية بواسطة:
- استخراج بيانات الفاتورة والتحقق منها: منظمة العفو الدولية يقوم بمسح الفواتير وتوصيلها مقابل السجلات الحالية وتفاصيل البائع والمدفوعات السابقة للكشف عن التكرار أو التعديلات.
- اكتشاف أنماط غير منتظمة: يحدد التعلم الآلي التناقضات مثل المبالغ المفرطة ، والتواريخ غير المتطابقة ، وسلوك البائع المشبوه.
- أتمتة اختبارات الامتثال: تضمن الذكاء الاصطناعي أن تلبي الفواتير سياسات نفقات الشركة واللوائح الضريبية ، مما يقلل من الأخطاء البشرية في عمليات التدقيق المالية.
من خلال دمج معالجة المستندات التي تحركها AI-AI ، يمكن لفرق التمويل تسريع التحقق من الفاتورة ، ومنع الدفعات الاحتيالية ، والقضاء على اختناقات المراجعة اليدوية.
الاحتيال المصرفي: احتيال القرض والرهن العقاري
غالبًا ما يستهدف المحتالون البنوك والمؤسسات المالية من خلال التلاعب بطلبات القروض والرهن العقاري. يستخدمون المستندات المزيفة أو الهويات المسروقة أو الهويات الاصطناعية لتأمين الأموال التي ليس لديهم نية لسداد. تشمل بعض تقنيات الاحتيال الشائعة:
- سرقة الهوية: يتم استخدام المعلومات الشخصية المسروقة للتقدم للحصول على القروض أو الرهون العقارية تحت هوية مزيفة.
- الاحتيال على الهوية الاصطناعية: يتم استخدام مزيج من المعلومات الحقيقية والمزيفة لإنشاء هوية جديدة مع درجة ائتمان عالية لتأمين القروض الاحتيالية.
- مخططات مقترض القش: يتقدم طرف ثالث للحصول على قرض نيابة عن شخص لا يتأهل ، وإخفاء المخاطر المالية للمقترض الحقيقي.
يساعد اكتشاف الاحتيال في الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية على منع الاحتيال في القروض والرهن العقاري من خلال:
- التحقق من المستند المتقدم: تم تقديم تحليلات الذكاء الاصطناعى المستندات المالية للتناقضات والنص المتغير وعلامات التزوير.
- التحقق من الهوية والمطابقة البيومترية: يضمن التعرف على الوجه المدعوم من الذكاء الاصطناعي ومصادقة المعرف أن المتقدمين هم الذين يدعون أنهم.
- البيانات المالية المرجعية: يقوم AI بمسح مصادر بيانات متعددة ، مثل تاريخ الائتمان والسجلات المصرفية ، للكشف عن الأنماط أو عدم التطابق غير العادية.
- تقييم المخاطر في الوقت الحقيقي: تقوم نماذج التعلم الآلي بتقييم طلبات القروض للمؤشرات الاحتيالية ، مما يقلل من خطر منح قروض عالية الخطورة.
من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الاحتيال المصرفي ، يمكن للمؤسسات المالية تعزيز أمنها ، وتقليل التخلف عن سداد القروض ، وضمان الامتثال للمعايير التنظيمية.
يعيد اكتشاف الاحتيال الذي يحركه الذكاء الاصطناعي تعريف معايير الأمان عبر الصناعات من خلال أتمتة التحقق ، واكتشاف الحالات الشاذة ، وتقليل مخاطر الاحتيال في الوقت الفعلي. في القسم التالي ، سنستكشف سبب كون الذكاء الاصطناعى مستقبل الوقاية من الاحتيال وكيف تتكيف باستمرار مع تكتيكات الاحتيال الناشئة.
لماذا الذكاء الاصطناعى هو مستقبل الوقاية من الاحتيال
تتطور تكتيكات الاحتيال باستمرار ، مما يجعل طرق الكشف التقليدية أقل فعالية مع مرور الوقت. المراجعات اليدوية والأنظمة القائمة على القواعد جامدة للغاية لمواكبة مخططات الاحتيال المتطورة بشكل متزايد. من ناحية أخرى ، تقدم الذكاء الاصطناعي نهجًا ديناميكيًا للتعلم الذاتي يتكيف باستمرار مع تهديدات جديدة.
على عكس نماذج الكشف عن الاحتيال الثابت ، يحلل الذكاء الاصطناعى أنماط في الوقت الفعلي ، ويكتشف الحالات الشاذة ، ويحسن دقتها بمرور الوقت. من خلال أتمتة مصادقة المستندات ، والتحقق من الهويات ، والمعاملات المشبوهة ، يقلل الذكاء الاصطناعي من الخطأ البشري ويعزز الوقاية من الاحتيال عبر الصناعات. تضمن قدرتها على معالجة ملايين المستندات على الفور اكتشاف الاحتيال قبل حدوث الأضرار المالية ، وليس بعد ذلك.
الخلاصة: مستقبل اكتشاف الاحتيال يحركه AI
لم تعد الشركات قادرة على الاعتماد على استراتيجيات الوقاية من الاحتيال التي عفا عليها الزمن. توفر معالجة المستندات الذكية التي تعمل بالنيابة طريقة قابلة للتطوير وفعالة ودقيقة للغاية للكشف عن الاحتيال ومنعها ، وتقليل الخسائر المالية ومخاطر الامتثال. باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن للشركات أتمتة اكتشاف الاحتيال ، وتحسين الأمن ، والبقاء في صدارة التهديدات الناشئة.
مع استمرار تطور الاحتيال ، يجب أن تتطور الشركات معها. منظمة العفو الدولية لم تعد مستقبل الوقاية من الاحتيال ، إنه الحاضر. والسؤال هو: هل عملك مستعد لاحتضانه؟
(مصدر الصورة: UNSPLASH)