“ในปี 2023 การฉ้อโกงและการหลอกลวงทางการเงินมีมูลค่ารวม 485.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในความสูญเสียที่คาดการณ์ไว้ทั่วโลก ในขณะที่มีการประมาณการว่ามีเงินทุนผิดกฎหมาย 3.1 ล้านล้านดอลลาร์ในการดำเนินการผ่านระบบการเงินทั่วโลก ด้วยความซับซ้อนที่มากขึ้นของวิธีการฉ้อโกง วิธีการดั้งเดิมในการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงจึงไม่สามารถใช้งานได้
การนำ AI มาใช้ในด้านการจัดการการฉ้อโกงสามารถช่วยเพิ่มความสามารถในการป้องกันการฉ้อโกงของคุณ
ในบทความนี้เราจะมาดูห้าประการที่ AI ถูกใช้เพื่อช่วยในการตรวจจับการฉ้อโกงและเร่งกลยุทธ์การป้องกัน”
1. เกิดขึ้นเมื่อ: การตรวจสอบธุรกรรมแบบเรียลไทม์
วิธีการดั้งเดิมของการป้องกันการฉ้อโกงมักจะขึ้นอยู่กับการตรวจสอบแบบแมนนวลและการวิเคราะห์หลังธุรกรรม ซึ่งทั้งสองสิ่งนี้นำไปสู่ความล่าช้าในการระบุการฉ้อโกง การตรวจสอบธุรกรรมแบบเรียลไทม์ทำให้กระบวนการนี้เปลี่ยนแปลงไป มันช่วยให้องค์กรสามารถสังเกตเห็นรูปแบบหรือความผิดปกติที่ผิดปกติซึ่งอาจส่งสัญญาณถึงกิจกรรมการฉ้อโกง—และดำเนินการทันที
มาดูกันว่า การตรวจสอบธุรกรรมแบบเรียลไทม์ทำงานอย่างไร:
- ธุรกรรมเกิดขึ้นและข้อมูลจะถูกจับทันทีและส่งไปยังระบบตรวจสอบ
- อัลกอริธึมจะวิเคราะห์ข้อมูลนี้แบบเรียลไทม์ โดยคำนึงถึงปัจจัยต่างๆ เช่น จำนวนธุรกรรม สถานที่ และพฤติกรรมในอดีตของลูกค้า
- ระบบเปรียบเทียบธุรกรรมปัจจุบันกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของรูปแบบการฉ้อโกงที่รู้จักและใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุแนวโน้มการฉ้อโกงใหม่และที่เกิดขึ้น
- หากระบบระบุให้เห็นว่าธุรกรรมอาจเป็นการฉ้อโกง ระบบจะส่งการแจ้งเตือนไปยังทีมตรวจจับการฉ้อโกงขององค์กร
- ทีมนี้ตรวจสอบรายละเอียดการทำธุรกรรมและตัดสินใจอย่างมีข้อมูลว่าจะบล็อกธุรกรรมหรือให้ดำเนินการต่อไป
กระบวนการทั้งหมดนี้เกิดขึ้นในไม่กี่วินาที ทำให้แน่ใจว่ากิจกรรมที่ฉ้อโกงถูกจับและจัดการอย่างรวดเร็ว โดยการตรวจจับและหยุดกิจกรรมที่ฉ้อโกงอย่างรวดเร็ว ธุรกิจสามารถรักษาความไว้วางใจจากลูกค้าและพันธมิตรของตนได้
2. ดูอนาคต: การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นเทคนิคที่ทันสมัยและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งใช้ข้อมูลในอดีตอัลกอริธึมและการเรียนรู้ของเครื่องในการคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก—ข้อมูลธุรกรรม พฤติกรรม และบริบท—องค์กรสามารถระบุรูปแบบที่สัญญาณถึงการฉ้อโกง
วิธีการเชิงรุกนี้ช่วยสร้างระบบเตือนภัยล่วงหน้า ป้องกันภัยคุกคาม ลดการสูญเสียทางการเงิน และรักษาความไว้วางใจของลูกค้า การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้เครื่องมือและวิธีการที่หลากหลายในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้:
- การเรียนรู้ของเครื่องมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมโดยตรง อัลกอริธึมเหล่านี้วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อตรวจจับรูปแบบหรือพฤติกรรมที่ไม่ปกติที่อาจบ่งชี้ถึงการฉ้อโกง โดยมีการปรับปรุงความแม่นยำอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป
- การพยากรณ์และการวิเคราะห์อนุกรมเวลา ตรวจสอบข้อมูลในอดีตเพื่อค้นหารูปแบบและทำความเข้าใจแนวโน้มที่แฝงอยู่ เทคนิคทางสถิติถูกนำมาใช้ในการคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตบนพื้นฐานของแนวโน้มที่สังเกตและความแปรผันตามฤดูกาล
- การวิเคราะห์ข้อความและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ประเมินข้อมูลข้อความ เช่น อีเมล โพสต์ในบล็อก หรือเนื้อหาบนโซเชียลมีเดียเพื่อตรวจหาสัญญาณเตือนที่อาจเกิดขึ้นจากกิจกรรมที่ฉ้อโกง เทคนิคต่างๆ เช่น การวิเคราะห์อารมณ์ การสร้างแบบจำลองหัวข้อ และการดึงข้อมูลเอนตีสามารถใช้ในการระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง
- การวิเคราะห์ทางภูมิศาสตร์และสถานที่ จำแนกแพทเทิร์นในการทำธุรกรรมตามข้อมูลทางภูมิศาสตร์ เช่น ที่อยู่ IP หรือพิกัด GPS การตรวจจับความผิดปกติได้อย่างรวดเร็ว (เช่น การเข้าสู่ระบบหลายครั้งจากสถานที่ต่างๆ หรือการทำธุรกรรมที่เริ่มต้นจากสถานที่มีความเสี่ยงสูง)
3. ภาพรวม: การวิเคราะห์ความเชื่อมโยง
AI สามารถวิเคราะห์การเชื่อมต่อข้อมูลระหว่างเอนทิตีต่างๆ เพื่อตรวจจับการฉ้อโกงในโครงการและเครือข่ายที่ซับซ้อน ค้นพบความสัมพันธ์ที่มีอยู่ระหว่างเอนทิตีต่างๆ ในข้อมูล จากนั้นสามารถระบุบัญชีที่มีรายละเอียดที่น่าสงสัย จับตามองบัญชีที่เชื่อมต่อกับผู้ฉ้อโกงที่รู้จัก และเปิดเผยลิงก์ที่เชื่อมโยงพวกเขากับผู้อื่นได้
มีวัตถุประสงค์หลักสามประการในการใช้การวิเคราะห์ลิงก์:
- การระบุรูปแบบที่รู้จัก: เมื่อสร้างแผนที่เครือข่ายแล้ว การเชื่อมต่อจะมักจะก่อให้เกิดรูปแบบที่สามารถรับรู้ได้ หากคุณรู้ว่ารูปแบบเหล่านี้มีลักษณะอย่างไร การวิเคราะห์ลิงก์สามารถช่วยให้คุณค้นหาพวกมันในขนาดที่ใหญ่ได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้ใหม่เข้าร่วมแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย พวกเขามักจะเริ่มต้นด้วยการเชื่อมโยงกับเพื่อนสนิทและครอบครัวก่อนที่จะขยายไปยังคนรู้จักที่มีความสัมพันธ์ร่วมกัน การรู้จักรูปแบบนี้ช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมผู้ใช้ปกติ
- การตรวจจับข้อผิดปกติ: เนื่องจากความสัมพันธ์ในเครือข่ายมักเป็นไปตามรูปแบบที่คาดการณ์ได้ การวิเคราะห์ลิงก์จึงมีประสิทธิภาพในการตรวจจับข้อผิดปกติหรือการเบี่ยงเบนจากรูปแบบเหล่านั้น เช่น หากผู้ใช้โซเชียลมีเดียใหม่เชื่อมโยงกับคนจำนวนมากอย่างรวดเร็วซึ่งไม่มีความเชื่อมโยงร่วมกัน พฤติกรรมที่ผิดปกตินี้อาจบ่งบอกถึงกิจกรรมที่น่าสงสัย
- การค้นพบรูปแบบใหม่: เครือข่ายมีการเปลี่ยนแปลงและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ซึ่งหมายความว่ารูปแบบใหม่สามารถปรากฏขึ้นได้ตลอดเวลา การวิเคราะห์ลิงก์ช่วยในการระบุรูปแบบที่เกิดขึ้นใหม่เหล่านี้ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมในเครือข่าย
4. การประเมินความเสี่ยงที่ดีขึ้น: การปฏิบัติตาม AML และการคัดกรอง
ปัญญาประดิษฐ์ช่วยเสริมการปฏิบัติตาม AML และการคัดกรองโดยการทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นอัตโนมัติ ปรับปรุงการประเมินความเสี่ยง ตรวจจับรูปแบบที่ซับซ้อน และลดผลบวกเท็จ
ระบบสามารถช่วยในการประเมินโปรไฟล์ความเสี่ยงของลูกค้าโดยการวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ รวมถึงประวัติการทำธุรกรรม สถานที่ทางภูมิศาสตร์ และรูปแบบพฤติกรรม โดยการอัปเดตโปรไฟล์ความเสี่ยงอย่างต่อเนื่อง ระบบ AI จะช่วยให้ลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงได้รับการตรวจสอบอย่างเข้มงวดมากขึ้น ลดโอกาสในการฟอกเงิน
การคัดกรองธุรกรรมกับรายชื่อเฝ้าระวังระดับโลก รายการคว่ำบาตร และรายชื่อบุคคลที่เปิดเผยทางการเมือง (PEPs) ยังสามารถทำให้อัตโนมัติได้ เทคนิค NLP สามารถเพิ่มความแม่นยำในการจับคู่ชื่อและเอนทิตีเพื่อลดผลลัพธ์ที่เป็นบวกเท็จและมั่นใจได้ว่าธุรกรรมที่ถูกต้องตามกฎหมายจะไม่ถูกติดธงอย่างไม่จำเป็น
สำหรับลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูง ปัญญาประดิษฐ์สามารถดำเนินการตรวจสอบความถูกต้องสูงขึ้น โดยการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งที่มาหลายแห่ง เช่น โซเชียลมีเดีย บทความข่าว และบันทึกสาธารณะ วิธีการแบบองค์รวมนี้ช่วยให้แน่ใจว่าไม่มีข้อมูลที่สำคัญถูกมองข้ามในระหว่างกระบวนการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
สามารถสร้างแผนภูมิการตรวจสอบอย่างละเอียดสำหรับกิจกรรมการปฏิบัติตามได้อีกด้วย ซึ่งจะให้บันทึกที่ชัดเจนเกี่ยวกับการดำเนินการที่ทำในระหว่างกระบวนการคัดกรอง ความโปร่งใสนั้นมีความสำคัญต่อการรายงานทางกฎระเบียบและการตรวจสอบภายใน ทำให้มั่นใจว่าองค์กรจะยังคงปฏิบัติตามข้อกำหนด AML
5. ทำให้มันเป็นการสนทนา: แชทบอทต่อสู้กับการฉ้อโกงอย่างไร
แชทบอทที่ใช้ AI เสนอโซลูชันที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพในการตรวจจับการฉ้อโกงในอุตสาหกรรมธนาคาร และตลาดยังคงเติบโต โดยคาดว่าจะถึง 15.5 พันล้านดอลลาร์ในปี 2028 นี่เป็นสถานการณ์ที่เป็นประโยชน์ทั้งสำหรับลูกค้าและสถาบันการเงิน เนื่องจากแชทบอทที่ใช้ AI มอบประสบการณ์ลูกค้าที่ดียิ่งขึ้น—โดย 62% ของผู้คนชอบแชทบอทมากกว่าการรอที่ปรึกษามนุษย์—รวมถึงให้แนวหน้าต่อสู้กับการฉ้อโกงด้วย
- ตั้งค่าเตือนภัย: ระบบที่ใช้ AI สามารถตรวจจับความพยายามในการแฮ็กการ์ดหรือบัญชีได้อย่างรวดเร็ว เมื่อต้องเกิดเหตุการณ์นี้ ข้อความตรวจสอบที่รวดเร็วจากแชทบอทสามารถช่วยป้องกันการสูญเสียโดยการยืนยันกิจกรรมที่น่าสงสัยกับลูกค้าในทันที
- วิเคราะห์แนวโน้ม: AI วิเคราะห์รูปแบบการทำธุรกรรมเพื่อระบุความเหมือนกับกิจกรรมที่ฉ้อโกงที่ทราบและดำเนินการ นอกจากนี้ AI ยังสามารถตรวจจับการเบี่ยงเบนในสไตล์การเขียนหรือที่อยู่ IP ที่แปลกประหลาดได้
- การแก้ไขเบื้องต้น: แชทบอทในการสนทนาช่วยลดเวลารอคอยสำหรับลูกค้าที่รายงานการฉ้อโกง ยิ่งคำถามเกี่ยวกับการฉ้อโกงถูกบันทึกไว้เร็วเท่าไร ความเร็วในการแก้ไขปัญหาจะยิ่งเพิ่มขึ้น
- การสนับสนุนและการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์: แชทบอท AI เสนอการตรวจสอบและสนับสนุนตลอด 24 ชั่วโมงเพื่อทำเครื่องหมายและบล็อกกิจกรรมที่น่าสงสัยชั่วคราว โดยแจ้งผู้ใช้ให้ตรวจสอบธุรกรรม
- ประสบการณ์ที่ปรับให้เข้ากับแต่ละบุคคล: โดยการวิเคราะห์ประวัติการทำธุรกรรม แชทบอทจะปรับการโต้ตอบให้เข้ากับลูกค้าแต่ละรายเพื่อให้ประสบการณ์ที่ปลอดภัยและกำหนดเองที่เพิ่มชั้นการป้องกันอีกชั้นหนึ่งต่อการทุจริต
- การยืนยันตัวตนด้วยข้อมูลทางชีวภาพ: การระบุตัวตนด้วยเสียงและใบหน้ามอบความปลอดภัยเพิ่มเติม ตัวอย่างเช่น หากเสียงของผู้ใช้ไม่ตรงกับลายนิ้วมือเสียงที่เก็บไว้ แชทบอทสามารถแจ้งเตือนผู้ใช้และธนาคารได้ทันที ทุกอย่างนี้เกิดขึ้นทันที
ตั้งแต่การติดตามธุรกรรมแบบเรียลไทม์ไปจนถึงแชทบอท โดยการใช้เทคโนโลยี AI เพื่อตรวจจับการฉ้อโกง สถาบันการเงินสามารถก้าวนำหน้าผู้ฉ้อโกง ปกป้องลูกค้าของตน และรักษาความสอดคล้องกับข้อกำหนดทางกฎหมาย สำหรับข้อมูลเชิงลึก ดาวน์โหลดเอกสารไวท์เปเปอร์ของเราเพื่อเรียนรู้ว่า AI สามารถขับเคลื่อนการจัดการการฉ้อโกงของคุณได้อย่างไร
