Pertempuran untuk Mendeteksi Penipuan: Mengapa AI adalah Rekrut Baru Layanan Keuangan

Pada tahun 2023, penipuan dan skema penipuan diperkirakan menghasilkan kerugian sebesar $485,6 miliar secara global, sementara diperkirakan ^$3,1 triliun dana ilegal mengalir melalui sistem keuangan global. Dengan meningkatnya kecanggihan taktik penipuan, metode tradisional untuk mendeteksi dan mencegah penipuan semakin tidak mampu menyaingi dan terlampaui. Menggunakan kecerdasan buatan (AI) dalam manajemen penipuan dapat menawarkan peningkatan signifikan terhadap kekuatan pencegahan penipuan Anda. Dalam artikel ini, kami akan melihat lima cara AI digunakan untuk mendeteksi penipuan dan mempercepat strategi pencegahan.

1. Saat Terjadi: Pemantauan Transaksi Dalam Waktu Nyata

Metode tradisional dalam pencegahan penipuan sering kali bergantung pada tinjauan manual dan analisis pasca transaksi, yang menyebabkan keterlambatan dalam mengidentifikasi aktivitas penipuan. Pemantauan transaksi dalam waktu nyata merevolusi proses ini. Ini memungkinkan organisasi untuk mendeteksi pola atau anomali yang tidak biasa yang mungkin menandakan aktivitas penipuan—dan mengambil tindakan segera.

Mari kita lihat bagaimana pemantauan transaksi dalam waktu nyata beroperasi:

• Sebuah transaksi terjadi dan data segera ditangkap dan dikirim ke sistem pemantauan.
• Algoritma kemudian menganalisis data ini secara langsung dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti jumlah transaksi, lokasi, dan perilaku historis pelanggan.
  
  
• Sistem membandingkan transaksi saat ini dengan basis data besar pola penipuan yang dikenal dan menggunakan teknik machine learning untuk mengidentifikasi tren penipuan baru dan yang sedang muncul.
  
  
• Jika sistem mengidentifikasi transaksi yang berpotensi penipuan, sistem akan memicu peringatan kepada tim deteksi penipuan organisasi.
  
  
• Tim ini meninjau detail transaksi dan membuat keputusan yang tepat tentang apakah akan memblokir transaksi atau membiarkannya dilanjutkan.

Seluruh proses ini terjadi dalam hitungan detik, memastikan bahwa kegiatan penipuan terdeteksi dan ditangani dengan cepat. Dengan mendeteksi dan menghentikan kegiatan penipuan secara cepat, bisnis dapat mempertahankan kepercayaan pelanggan dan mitra mereka.

2. Lihat Masa Depan: Analitik Prediktif

Analitik prediktif adalah teknik mutakhir yang berbasis data, menggunakan data historis, algoritma, dan machine learning untuk meramalkan hasil di masa depan. Dengan menganalisis sejumlah besar data—transaksional, perilaku, dan kontekstual—organisasi dapat mengidentifikasi pola yang menandakan penipuan.

Pendekatan proaktif ini membantu menciptakan sistem peringatan dini, mencegah ancaman, mengurangi kerugian finansial, dan mempertahankan kepercayaan pelanggan. Analitik prediktif menggunakan beragam alat teknik dan metodologi untuk mengubah data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti:

• Machine Learning fokus pada pengembangan algoritma yang dapat belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Algoritma ini menganalisis dataset yang sangat besar untuk mendeteksi pola atau perilaku yang tidak biasa yang mungkin menandakan penipuan, terus meningkatkan akurasinya seiring waktu.
  
  
• Peramalan dan analisis deret waktu memeriksa data historis untuk mengungkap pola dan memahami tren yang mendasarinya. Teknik statistik diterapkan untuk memprediksi hasil masa depan berdasarkan tren yang teramati dan variasi musiman.
  
  
• Analitik teks dan pemrosesan bahasa alami (NLP) mengevaluasi data teks, seperti email, posting blog, atau konten media sosial, untuk mendeteksi tanda peringatan potensial dari kegiatan penipuan. Teknik seperti analisis sentimen, pemodelan topik, dan ekstraksi entitas digunakan untuk mengidentifikasi pola dan asosiasi dalam data teks tidak terstruktur.
  
  
• Analitik geospasial dan lokasi memprofil pola transaksi berdasarkan data geografis seperti alamat IP atau koordinat GPS, dengan cepat mendeteksi anomali (seperti beberapa login dari lokasi yang berbeda atau transaksi yang dimulai dari lokasi berisiko tinggi).

3. Dapatkan Gambaran Besar: Analisis Tautan

AI dapat menganalisis koneksi data antara entitas yang berbeda untuk mendeteksi penipuan dalam skema dan jaringan yang kompleks, mengungkap hubungan yang ada antara berbagai entitas dalam data. Ia kemudian dapat mengidentifikasi akun yang memiliki rincian mencurigakan, melacak akun yang terhubung dengan penipu yang dikenal, dan mengungkap tautan yang menghubungkan mereka dengan yang lain.

Ada tiga tujuan utama dalam menggunakan analisis tautan:

• Mengidentifikasi pola yang dikenal: Setelah jaringan dipetakan, koneksi-koneksinya sering membentuk pola yang dapat dikenali. Jika Anda tahu seperti apa pola-pola ini, analisis tautan dapat membantu Anda menemukannya dalam skala besar. Misalnya, ketika pengguna baru bergabung dengan platform media sosial, mereka biasanya mulai dengan menghubungi teman dekat dan keluarga sebelum memperluas ke kenalan bersama. Mengenali pola ini membantu memahami perilaku pengguna normal.
  
  
• Mendeteksi anomali: Karena hubungan jaringan biasanya mengikuti pola yang dapat diprediksi, analisis tautan juga efektif untuk menemukan anomali atau penyimpangan dari pola-pola tersebut. Misalnya, jika pengguna media sosial baru dengan cepat terhubung dengan banyak orang yang tidak memiliki koneksi bersama, perilaku yang tidak biasa ini mungkin menunjukkan aktivitas mencurigakan.
  
  
• Menemukan pola baru: Jaringan bersifat dinamis dan terus berkembang, yang berarti pola baru dapat muncul seiring waktu. Analisis tautan membantu dalam mengidentifikasi pola-pola yang muncul ini, memberikan wawasan berharga tentang bagaimana perilaku jaringan berubah.

4. Peningkatan Penilaian Risiko: Kepatuhan AML dan Penyaringan

Kecerdasan buatan meningkatkan kepatuhan AML dan penyaringan dengan mengotomatiskan analisis data, meningkatkan penilaian risiko, mendeteksi pola kompleks, dan mengurangi positif palsu.

Ini dapat membantu dalam menilai profil risiko pelanggan dengan menganalisis berbagai titik data termasuk riwayat transaksi, lokasi geografis, dan pola perilaku. Dengan terus memperbarui profil risiko, sistem AI memastikan bahwa pelanggan berisiko tinggi mendapatkan perhatian lebih, mengurangi kemungkinan pencucian uang.

Penyaringan transaksi terhadap daftar pemantauan global, daftar sanksi, dan daftar orang yang terpapar politik (PEPs) juga dapat diotomatisasi. Teknik NLP dapat meningkatkan akurasi pencocokan nama dan entitas, mengurangi positif palsu dan memastikan bahwa transaksi yang sah tidak ditandai secara tidak perlu.

Untuk pelanggan berisiko tinggi, AI dapat melakukan uji tuntas yang lebih ketat dengan mengumpulkan dan menganalisis informasi dari berbagai sumber seperti media sosial, artikel berita, dan catatan publik. Pendekatan komprehensif ini memastikan bahwa tidak ada informasi kritis yang terlewat selama proses kepatuhan.

Jejak audit yang terperinci dari semua aktivitas kepatuhan juga dapat dibuat, memberikan catatan yang jelas tentang tindakan yang diambil selama proses penyaringan. Transparansi ini sangat penting untuk pelaporan regulasi dan audit internal, memastikan bahwa organisasi tetap mematuhi peraturan AML.

5. Jaga Percakapan: Bagaimana Chatbot Melawan Penipuan

Chatbot bertenaga AI menawarkan cara yang cepat dan efisien untuk mendeteksi penipuan di industri perbankan dan pasar terus tumbuh, diperkirakan mencapai $15,5 miliar pada tahun ^2028. Ini adalah situasi menguntungkan bagi pelanggan dan lembaga keuangan juga, karena chatbot bertenaga AI memberikan pengalaman pelanggan yang lebih ^baik—dengan 62% orang lebih memilih chatbot daripada menunggu penasihat manusia—serta menyediakan garis depan melawan penipuan.

• Mengatur Peringatan: Sistem bertenaga AI dapat dengan cepat mendeteksi upaya peretasan kartu atau akun. Ketika ini terjadi, pesan verifikasi cepat dari chatbot dapat membantu mencegah kerugian dengan mengonfirmasi aktivitas mencurigakan dengan pelanggan secara langsung.
  
  
• Menganalisis tren: AI menganalisis pola transaksi untuk mengidentifikasi kesamaan dengan aktivitas penipuan yang diketahui dan mengambil tindakan. AI juga dapat mendeteksi penyimpangan dalam gaya penulisan atau alamat IP yang tidak biasa.
  
  
• Resolusi Dini: Chatbot percakapan meminimalkan waktu tunggu bagi pelanggan yang melaporkan penipuan. Semakin cepat pertanyaan tentang penipuan dicatat, semakin cepat masalah tersebut dapat diselesaikan.
  
  
• Dukungan dan analisis waktu nyata: Chatbot AI menawarkan pemantauan dan dukungan 24/7 untuk menandai dan sementara memblokir aktivitas yang mencurigakan, memberi tahu pengguna untuk memverifikasi transaksi.
  
  
• Pengalaman yang dipersonalisasi: Dengan menganalisis riwayat transaksi, chatbot menyesuaikan interaksinya dengan pelanggan individu, memberikan pengalaman yang aman dan disesuaikan yang menambahkan lapisan perlindungan tambahan terhadap penipuan.
  
  
• Autentikasi biometrik: Pengenalan suara dan wajah menawarkan keamanan tambahan. Misalnya, jika suara pengguna tidak sesuai dengan cetak suara yang disimpan, chatbot dapat segera memberi tahu pengguna dan bank, semuanya secara real-time

Dari pemantauan transaksi waktu nyata hingga chatbot, dengan memanfaatkan teknologi AI untuk mendeteksi penipuan, institusi keuangan dapat tetap unggul dari para penipu, melindungi pelanggan mereka, dan mempertahankan kepatuhan terhadap persyaratan regulasi. Untuk mendalami lebih dalam, unduh kertas putih kami untuk belajar bagaimana AI dapat memberdayakan manajemen penipuan Anda.