Никакая отрасль не застрахована от мошенничества, а случаи растут в программах финансирования, розничной торговли и лояльности. От ложных счетов и контрафактных поступлений до идентичных мошенничества и синтетических счетов традиционные методы мошеннического обнаружения пытаются продолжить.
Многие компании по -прежнему зависят от ручных обзоров, которые являются медленными и неправильными, часто обнаруживая мошенничество только после того, как ущерб. По мере того, как мошенническая тактика становится все более сложной, организациям нужен более гибкий подход. Автоматическое обнаружение мошенничества с документами, основанное на ИИ, предлагает упреждающее решение, позволяющее предприятиям контролировать документы в режиме реального времени, обнаруживать аномалии и предотвращать мошенничество до его возникновения.
Именно здесь ИИ-мощное обработку документов (IDP) изменяет игру. Комбинируя машинное обучение, оптическое подтверждение персонажа (OCR) и разговор данных в реальном времени, ИИ может автоматически анализировать, аутентифицировать и мошеннические документы за секунды. В отличие от традиционных методов, обнаружение мошенничества, управляемого ИИ, является более быстрым, более точным и постоянно улучшающимся, помогая компаниям обнаружить мошеннические закономерности, прежде чем они нанесут финансовый и репутационный ущерб.
В этом блоге мы рассмотрим, что такое IDP, как это обнаруживает ИИ, и отрасли, в которых он может быть применен.
Что такое интеллектуальная обработка документального фильма и как улучшить обнаружение мошенничества?
Сумма документов, счетов, квитанций и записей личности компаний обрабатывались. Тем не менее, ручной документ об использовании документов и традиционных методов мошеннического обнаружения пытается поддержать растущий объем и сложность мошеннических испытаний. Здесь входит интеллектуальная документальная обработка.
Что такое интеллектуальная обработка документального фильма?
Интеллектуальная документальная обработка-это технология, которая автоматизирует извлечение, классификация и контроль данных из документов. Он использует машинное обучение (ML), обработку естественного языка (NLP) и оптическое поступление символов (OCR) для чтения и анализа структурированных и неструктурированных документов, причем навыки гораздо больше, чем традиционные системы на основе правил.
Вместо того, чтобы полагаться на обзоры рук или совпадения с ключевыми словами, IDP понимает контекст, шаблоны и аномалии, что делает его бесполезным инструментом для обнаружения мошеннической деятельности.
Как ИИ улучшает мошенническое обнаружение с помощью IDP
IDP с AI улучшает мошенническое обнаружение, позволяющее компаниям:
- Для обнаружения аномалий без промедления: ИИ сканирует тысячи документов в режиме реального времени, выявляя нарушения в счетах, квитанциях и записях идентификации, которые люди могли бы пропустить.
- Проверьте подлинность документального фильма: С помощью данных перекрестных ссылок через несколько источников ИИ может обнаружить манипулируемый текст, кованые подписи и поддельные документы.
- Определите дубликаты или измененные поставки: Мошенники часто изменяют подлинные квитанции или отправляют дубликаты претензий. ИИ может сравнивать поставки и помечать несоответствия.
- Уменьшить ложные срабатывания: В отличие от традиционных систем, основанных на правилах, которые мерцают юридические транзакции, такие как мошенничество, ИИ постоянно учится и повышает точность с течением времени.
- Обнаружение мошенничества в масштабе без колебаний: ИИ может обрабатывать миллионы документов, позволяя компаниям обнаружить мошенничество без увеличения рабочей нагрузки человека.
Почему традиционное мошенническое обнаружение уменьшается
Большинство мошеннических методов обнаружения зависят от ручных аудиторов, фиксированных правил и методов совместимых с шаблонами, которые являются:
- Потребление времени и дорого: Ручные проверки документов требуют значительных ресурсов.
- Подвержен человеческой ошибке: Мошенники используют недостатки, которые люди могут пропустить.
- Ограничен в сфере охвата: Регулярные системы изо всех сил пытаются обнаружить новую и развивающуюся мошенническую тактику.
Используя AI и IDP, компании становятся более быстрой, более надежной и масштабируемой системой мошеннического обнаружения, которая адаптируется к разработке угроз. В следующем разделе мы рассмотрим, как обнаружение мошенничества, основанное на ИИ, применяется через такие отрасли, как финансы, розничная торговля и лояльные программы.
A-Operated мошенническое обнаружение в отраслях промышленности
Мошенничество влияет на сделки во многих отношениях, от злоупотребления лояльностью до мошенничества и кражи личности. Традиционные методы обнаружения мошенничества часто уменьшаются, поскольку мошенники постоянно разрабатывают свою тактику, чтобы избежать мер безопасности. ИИ-мощный IDP трансформируется, поскольку компании анализируют, контролируют и обнаруживают мошенничество в различных отраслях. Вот как ИИ относится к мошенничеству в ключевых секторах.
Предотвратить мошенничество с лояльностью в программах вознаграждения
Верные программы предназначены для вознаграждения подлинных клиентов, но мошенники нашли способы обработки этих систем для личной выгоды. Общие мошеннические методы включают:
- Создайте несколько учетных записей, чтобы потребовать подписных бонусов несколько раз.
- Отправьте поддельные или измененные квитанции, чтобы заработать вознаграждения, не совершая реальных покупок.
- Насилие по возврату и политике возврата, чтобы сохранить точки лояльности после того, как транзакция будет изменена.
- Взломные учетные записи, чтобы украсть и выкупить чужие верные очки.
Обнаружение мошенничества с AI помогает предотвратить эту тактику с помощью:
- Подтверждение квитанции: AI -Scanners представили квитанции и обнаружили подделки, дубликаты и измененную информацию.
- Определите подозрительные закономерности: Алгоритмы машинного обучения заметите необычное поведение транзакций, такие как множественные претензии одного и того же пользователя с разными идентификаторами.
- Автоматическое уход за учетной записью: Аутентификация: ИИ использует проверку личности, чтобы обеспечить, чтобы реальные клиенты воспользовались вознаграждениями, предотвращая нарушения, управляемые ботами.
Благодаря обнаружению мошенничества в режиме реального времени компании могут сократить убытки от лояльного мошенничества в то же время, обеспечивая, чтобы вознаграждения были законными клиентами.
Прекратите мошенничество с выставлением счетов и расходов на финансы и бухгалтерский учет
Мошенники часто стремятся к системам управления выставлением счетов и расходов, представляя ложные, раздутые или дублирующие претензии. Некоторые общие мошеннические методы выставления счетов включают в себя:
- Факультирование счетов: Мошенники изменяют суммы счетов или изменяют данные продавца, чтобы перенаправить платежи.
- Дублировать претензии: Сотрудники или продавцы отправляют один и тот же счет много раз за возврат средств.
- Ложные квитанции: Мошенники генерируют ложные квитанции, чтобы оправдать мошеннические расходы.
Ай и оптическая характер -распознание (OCR) помогает обнаружить эти мошеннические действия с помощью:
- Извлекать и контролировать данные выставления счетов: ИИ сканирует счета и пересекает их с существующими записями, деталями продавца и предыдущих платежей для обнаружения дубликатов или изменений.
- Спомогательские нерегулярные паттерны: Машинное обучение идентифицирует несоответствия, такие как чрезмерные количества, печально известные даты и подозрительное поведение продавцов.
- Автоматизация исполнительного контроля: ИИ гарантирует, что законопроекты соответствуют корпоративным политикам расходов и налоговым нормам, уменьшая человеческие ошибки в финансовых аудиторах.
Благодаря интеграции обработки документов, управляемой искусственным интеллектом, финансовое оборудование может ускорить контроль счетов, предотвратить мошеннические платежи и удалить бутылки с проверкой рук.
Банковское мошенничество: мошенничество с кредитом и ипотекой
Мошенники часто нацелены на банки и финансовые учреждения, манипулируя кредитами и заявками на ипотеку. Они используют поддельные документы, украденные идентичности или синтетическую идентичность для обеспечения средств, которые они не собираются погасить. Некоторые общие мошеннические методы включают:
- Кража личных данных: Украденная личная информация используется для подачи заявки на кредиты или ипотеку под ложной личностью.
- Синтетическое идентичное мошенничество: Сочетание реальной и ложной информации используется для создания новой личности с высоким кредитным рейтингом для обеспечения мошеннических кредитов.
- Схемы соломенной борзанки: Третья сторона призывает к ссуду от имени кого -то, кто не подал бы заявку, скрывая финансовый риск истинного заемщика.
Обнаружение мошенничества с AI в банковском деле помогает предотвратить мошенничество с кредитами и ипотекой с помощью:
- Усовершенствованное подтверждение документа: Анализ ИИ представил финансовые документы для несоответствий, измененного текста и признаков фальсификации.
- Проверка личности и биометрическая совместимость: Аутентификация по признанию лиц и идентификации AI-операции гарантирует, что кандидаты являются тем, кем они утверждают.
- Финансовые данные перекрестной ссылки: ИИ сканирует несколько источников данных, таких как кредитная история и банковские записи, чтобы обнаружить необычные закономерности или недопонимание.
- Оценка риска реального времени: Модель обучающих моделей оценивают заявки на кредит на мошеннические показатели, снижая риск предоставления кредитов высокого риска.
Благодаря интеграции ИИ в обнаружение банковских мошенничества, финансовые учреждения могут укрепить свою безопасность, сократить по умолчанию по умолчанию и обеспечить соответствие нормативным стандартам.
Обнаружение мошенничества с ИИ переопределяет стандарты безопасности через отрасли, автоматизируя контроль, обнаружая аномалии и снижая мошеннические риски в режиме реального времени. В следующем разделе мы рассмотрим, почему ИИ является будущим профилактики мошенничества и как он постоянно адаптируется к появлению мошеннической тактики.
Почему ИИ является будущим предотвращения мошенничества
Тактика мошенничества постоянно развивается, что делает традиционные методы обнаружения менее эффективными с течением времени. Ручные обзоры и системы, основанные на правилах, слишком жесткие, чтобы продолжать все более сложные мошеннические схемы. ИИ, с другой стороны, предлагает динамичный подход самообучения, который постоянно адаптируется к новым угрозам.
В отличие от статических моделей мошеннических обнаружений, ИИ анализирует реальные паттерны, обнаруживает аномалии и уточняет ее точность с течением времени. Автоматизация документальной аутентификации, контроля идентичности и мерцающих подозрительных транзакций, ИИ сводит к минимуму человеческую ошибку и усиливает мошенническую профилактику через отрасли. Его способность обрабатывать миллионы документов незамедлительно гарантирует, что мошенничество обнаружено до того, как произойдет финансовый ущерб, а не позже.
Заключение: будущее обнаружения мошенничества, управляемое ИИ
Трейдеры больше не могут позволить себе полагаться на устаревшие стратегии мошеннической предотвращения. Обработка интеллектуальных документов с помощью AI обеспечивает масштабируемый, эффективный и очень точный способ обнаружения и предотвращения мошенничества, снижая финансовые потери и исполнительные риски. Используя ИИ, компании могут автоматизировать мошенническое обнаружение, повысить безопасность и оставаться до появления угроз.
Поскольку мошенничество продолжает развиваться, компании должны развиваться с ним. Это больше не будущее профилактики мошенничества, это сегодня. Вопрос в том, готова ли ваша компания принять это?
(Биллинг: Unsplash)
