الذكاء الاصطناعي في كشف الاحتيال

It matters because fraud losses run into the tens of billions annually, and rules alone can't keep up with adaptive criminals.

تعتمد أنظمة الاحتيال التقليدية على قواعد مكتوبة بخط اليد مثل "الإبلاغ عن أي عملية شراء تزيد قيمتها عن 5000 دولار في بلد أجنبي". يتعلم المجرمون بسرعة ويلتفون حول هذه القواعد. بدلاً من ذلك، تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة الأنماط من ملايين المعاملات السابقة، وتسجل كل واحدة جديدة من خلال مدى انحرافها عن السلوك الطبيعي لحامل البطاقة، والجهاز، والموقع، وإيقاع الإنفاق. تتدرب النماذج الخاضعة للإشراف على أمثلة الاحتيال المسمى، بينما يكشف اكتشاف الحالات الشاذة غير الخاضعة للإشراف عن هجمات جديدة لم يسبق لأحد رؤيتها من قبل. يتم تحليل شبكات الحسابات باستخدام تقنيات الرسم البياني لكشف حلقات المحتالين المتواطئين. ومن الأهمية بمكان أن تعمل هذه الأنظمة على الموازنة بين اكتشاف عمليات الاحتيال والإيجابيات الكاذبة، التي تمنع العملاء الشرعيين وتؤدي إلى تآكل الثقة. وعادةً ما يتم تشغيلها بشكل مضمن، وتسجل المعاملة قبل إرجاع قرار التفويض.