没有一个行业可以免受欺诈行为，并且在金融计划，零售和忠诚度中案件正在增长。从伪造的帐户和伪造的收据到具有身份证明和合成帐户的欺诈，检测欺诈的传统方法正在试图跟上他们的所有力量。
许多企业仍在依靠手动审查，这些评论很慢并且会出现错误，通常只会在损坏后发现欺诈。随着欺诈策略变得越来越复杂，组织需要一种更聪明的方法。基于AI的文档对欺诈的自动检测提出了一种主动解决方案，该解决方案允许企业实时检查文档，检测异常并防止欺诈发生之前。
这是文档的智力处理（IDP）对AI做出贡献的地方。 AI可以将机器学习，识别光学符号（OCR）识别（OCR）和数据验证，AI可以自动分析，在几秒钟内对标志的欺诈文档进行身份验证。与传统方法不同，AI控制的欺诈检测速度更快，更准确，不断改进，帮助企业在造成财务和声誉损失之前先检测欺诈模式。
在此博客中，我们将考虑哪些IDP是什么，因为使用AI及其可以使用的行业发现欺诈。
文档的智力处理是什么？AI如何改善欺诈的检测？
关于个人的文件，帐户，收据和报告的数量，企业的数量已增加。然而，手动处理文档和传统的检测欺诈方法正在试图跟上欺诈尝试的日益增长的量和复杂性。有文档的智力处理。
什么是文档的智力处理？
文档的智力处理是一项具有AI的技术，它可以自动化文档中数据的提取，分类和验证。他使用机器学习（ML），自然语言的处理（NLP）以及符号（OCR）的光学识别（OCR）来阅读和分析结构化和非结构化文档，其能力基于规则的能力大大超过了传统系统。
IDP不依靠手动评论或基于关键字的比较，而是了解上下文，模板和异常，这使其成为检测欺诈活动的宝贵工具。
AI如何使用IDP增强欺诈的检测
使用AI的IDP改善了欺诈的检测，允许企业：
- 立即检测异常： AI实时扫描数千份文件，确定人们可能会忽视的帐户，收据和标识记录中的违规行为。
- 检查文档的真实性： 多亏了几个来源的交叉引用，AI可以检测到操纵文本，伪造的签名和虚假文件。
- 确定重复或更改的表示形式： 欺诈者通常会更改真实收据或文件重复索赔。 AI可以比较国旗的材料和不一致。
- 减少虚假作品： 与传统系统基于将法律交易嫁给欺诈的规则不同，人工智能不断研究并随着时间的推移而提高准确性。
- 无需努力的欺诈检测： AI可以处理数百万个文件，从而使企业可以检测欺诈行为而不会增加人的工作量。
为什么传统发现欺诈失败
检测欺诈的大多数方法都是基于手动审核，固定的规则和比较模型的方法：
- 费力且昂贵： 手动验证文件需要大量资源。
- 受人为错误的约束： 欺诈者使用人们可以跳过的空白。
- 在覆盖范围内有限： 基于规则的系统正在为发现一种新的欺诈策略而战。
使用AI和IDP，企业将获得更快，更可靠和可扩展的欺诈检测系统，以适应发展威胁。在下一节中，我们将考虑如何在金融计划，零售贸易和忠诚度等领域使用基于AI的欺诈检测。
在行业中发现AI欺诈
从滥用忠诚度计划到分数和盗窃个性的欺诈行为，欺诈会影响许多方面的业务。检测欺诈的传统方法通常会失败，因为骗子不断发展其战术以逃避安全措施。 IDP与AI，改变了企业如何分析，检查和查找各个行业的欺诈行为。这就是II在关键部门与欺诈的战斗方式。
在奖励计划中预防欺诈和忠诚度
忠诚度计划旨在奖励真正的客户，但是骗子已经找到了操纵这些系统以获得个人利益的方法。一般欺诈方法包括：
- 创建几次注册奖金的索赔的账户。
- 伪造或更改收入的离开，以便在不进行真实购买的情况下赚取奖励。
- 退货和退货政策的暴力行为在更改交易后保持忠诚度点。
- 破坏了窃取和赎回他人的忠诚点的帐户。
使用AI检测欺诈有助于防止这种策略：
- 检查收据： 他的扫描提出了收据，并发现了假货，重复和更改的信息。
- 可疑模式的确定： 机器学习算法确定了交易的异常行为，例如，一个用户具有不同标识符的用户的索赔。
- 帐户的身份验证自动化： AI使用个性测试来确保真正的客户从薪酬中受益，从而防止滥用机器人。
由于发现了真实的 – 时间欺诈，企业可以以忠诚度减少欺诈的损失，从而确保收到薪酬给合法客户。
在财务和会计中停止欺诈和费用
欺诈者通常针对账户和成本管理系统，代表伪造，肿或重复的索赔。展览中欺诈的一些一般方法包括：
- 帐户学院： 欺诈者更改帐户数量或将供应商的数据更改为重定向付款。
- 重复主张： 员工或供应商代表同一帐户 – 工厂多次以偿还。
- 假收据： 欺诈者会产生假收据，以证明欺诈费用是合理的。
人工智能的技术和对角色（OCR）的光学识别的技术有助于使用以下方式检测这些欺诈行为：
- 删除和检查这些帐户： AI扫描发票并在现有记录，供应商的详细信息以及以前的付款中进行双重评估，以检测重复或更改。
- 检测不规则模型： 机器训练确定了不一致之处，例如超过数量，不适当的日期和供应商的可疑行为。
- 合格验证的自动化： AI保证该发票与公司的支出和税收规则一致，从而减少人类财务审计中的错误。
整合由AI控制的文档的处理，金融团队可以加快帐户的支票，防止欺诈性付款并手动消除狭窄的地方。
银行欺诈：信贷和抵押欺诈
欺诈者通常用于银行和金融机构，操纵贷款和抵押申请。他们使用伪造的文件被身份或合成身份偷走的文件来获取他们不打算熄灭的资金。一些一般欺诈方法包括：
- 盗窃个人数据： 被盗的个人信息用于在虚假身份下申请贷款或抵押。
- 合成身份欺诈： 真实和虚假信息的结合用于创建具有高信用评级的新个性，以确保欺诈性贷款。
- 稻草的示意图方案： 第三方代表某人提交贷款，他们将不符合资格，隐藏了真正的借款人的财务风险。
通过银行业务中AI的欺诈发现有助于防止通过贷款和抵押的欺诈：
- 检查扩展的文档： 对AI提交的财务文件的分析，是否有矛盾，更改了文本和伪造的迹象。
- 人格检查和生物识别通信： AI-BAT，人员认可和ID身份验证为他们所说的人提供了申请人。
- 交叉链接上的财务数据： AI扫描了几个数据源，例如信用记录和银行记录，以发现异常模式或不一致。
- 实时评估风险评估： 机器培训模型评估欺诈指标的应用，从而降低了高风险贷款的风险。
通过将AI集成到银行欺诈中，金融机构可以加强其安全性，默认减少违约并确保遵守监管标准。
通过自动验证，检测异常和降低实际时间欺诈风险，使用AI检测欺诈将在不同部门重新调整安全标准。在下一节中，我们将考虑为什么AI是防止欺诈的未来以及如何不断适应新的欺诈策略。
为什么AI是防止欺诈的未来
欺诈策略正在不断发展，这会使传统的检测方法随着时间的推移效率降低。基于规则的手动审查和系统太难了，无法跟上越来越复杂的欺诈计划。另一方面，AI为自我训练提供了动态的方法，该方法不断地适应新的威胁。
与静态检测欺诈模型不同，AI实时分析模式，检测异常并阐明其准确性随着时间的流逝。对文件的身份验证的自动化，对标识符的验证和可疑交易前提，AI最小化了人类的错误并增强了不同部门欺诈的预防。他处理数百万个文件的能力可以立即确保在财务损失发生之前发现欺诈行为，而不是之后。
结论：AI控制的欺诈检测的未来
企业不再能够依靠过时的策略来防止欺诈。使用AI对智力文档进行智力处理提供了一种可扩展，有效且非常准确的方法来检测和防止欺诈，从而减少了财务损失和遵守风险。使用AI，公司可以自动化欺诈检测，提高安全性并保持威胁。
由于欺诈行为继续发展，因此企业应随之发展。 AI不再是防止欺诈的未来，这就是现在。问题是，您的业务准备好接受吗？
（图像来源：Unplash）
