Kunstmatige intelligentie als wapen tegen fraude
Hoe kunstmatige intelligentie fraude kan tegengaan
In de zakenwereld verloopt vandaag zo goed als alles via internet, logisch dus dat financiële instellingen er een prioriteit van maken om fraude snel op te sporen, te voorkomen en onmogelijk te maken. Vaak zijn dat echter nog manuele processen op basis van gedateerde methodes met vaste regeltjes die afhankelijk zijn van menselijke analyses en mogelijke fraude door medewerkers. Deze manier om issues op te sporen kost niet alleen veel tijd en geld en laat bovendien veel kans op fouten, ook levert het veel valse waarschuwingen op die telkens onderzocht moeten worden en zo het hele detectieproces nog verder vertragen.
Dankzij big data, gecompliceerde algoritmes en rekenkracht zijn zelflerende systemen in staat een groot deel van deze issues op te lossen en kunnen risicovolle transacties in een fractie van een seconde worden opgespoord en verwerkt. Dergelijke zelflerende systemen kunnen al dan niet door mensen gecontroleerd worden; financiële instellingen maken in een allesomvattende strategie voor fraudepreventie en -detectie best gebruik van beide. Enkel zo kunnen ze op lange termijn gelijke voet houden met hackers en fraudeurs aangezien deze steeds beter, sneller en technologischer te werk gaan.
De voordelen van AI en zelflerende systemen in fraudebestrijding
Anders dan het geval is bij manuele opsporingsmethodes zullen kunstmatige intelligentie en zelflerende systemen steeds beter worden. Hun algoritmes zijn namelijk in staat om schadeloze gebeurtenissen (waarbij een menselijke expert vereist is) te leren onderscheiden van valse alarmen. Software op basis van kunstmatige intelligentie is in staat om op enorm korte tijd verschillende terabytes aan data te verwerken, en om op een paar seconden tijd afwijkende patronen en mogelijke gevaren te herkennen en zo op ongeziene schaal gegevens te behandelen. Menselijke experts zullen we uiteraard nooit kunnen vervangen door kunstmatige intelligentie, al kunnen ze er in hun dagelijkse werking wel gebruik van maken om efficiënter en preciezer te werk te gaan.
Bovendien kan artificiële intelligentie er bij fraudepreventie voor zorgen dat bepaalde afwijkingen, die buiten de standaardregels vallen, niet door de mazen van het net glippen. Zelflerende systemen zijn namelijk ‘slim genoeg’ om in de verkregen data ook onvoorspelbare en onverwachte patronen op te sporen. De bestaande vooropgestelde regels en manuele processen zijn hier amper toe in staat, met als gevolg dat complexere pogingen om fraudedetectie te ontlopen vandaag zo goed als niet vallen op te sporen.
Zelflerende en AI-toepassingen om financiële fraude op te sporen
Fraudedetectie-software op basis van kunstmatige intelligentie wordt steeds completer en gebruiksvriendelijker. Het resultaat is dat het vandaag zijn opwachting maakt in quasi alle bedrijfstakken, processen en transactie waar het risico op fraude ook maar enigszins groot is. Voor de controle van financiële transacties kan men naast artificiële intelligentie ook van blockchain-technologie inschakelen om een extra veiligheidslevel in te bouwen. De combinatie van beide vormt een perfect haalbaar alternatief voor bankinstellingen die willen inzetten op de laatste technologieën op het vlak van fraudedetectie en -preventie.
Opsporing van betalingsfraude
Zelflerende systemen kunnen van groot nut zijn om op eenvoudige manier ongeautoriseerde betalingen, gestolen persoonsgegevens, ontoereikende saldo’s of andere fraudevormen op te sporen. Handig dus, niet alleen voor dagelijkse betalingen op webshops, maar ook voor financiële transacties op online marketplaces. Het spreekt namelijk voor zich dat het goedkoper en efficiënter is om verdachte activiteiten vóór de transactie op te sporen dan om achteraf te proberen de transactie ongedaan te maken.
Kunstmatige intelligentie en bankfraude
De meeste bankverrichtingen gebeuren vandaag online, zowel tussen consumenten als tussen bedrijven, wat ze natuurlijk des te interessanter maakt voor fraudeurs en oplichters. Om de grote hoeveelheden transacties die per seconde gebeuren te doorspitten, is zelflerende software de meest betrouwbare techniek; mogelijk gevaarlijke transacties kunnen in een mum van tijd gescheiden worden van de schadeloze transacties.
Kunstmatige intelligentie en financiële fraude
E-tailers, e-wallets, cryptomunt-wallets en bankinstellingen met online dienstverlening: allemaal delen ze een aantal gemeenschappelijke zorgen: onderzoek van online transacties, identiteitsherkenning en de bescherming van persoonlijke gegevens. AI-software laat hen toe een groot aantal controles op betrouwbare wijze uit te voeren en zo marketplaces vlot en veilig te laten werken.
AI in de strijd tegen belastingfraude
Wereldwijd groeit het aantal antiwitwaswetten en wordt het financiële toezicht almaar groter. Belastingontduikers worden dus steeds vindingrijker en vallen steeds moeilijker op te sporen. De voorbije jaren hebben overheden en belastingdiensten over de hele wereld enorme stappen gezet in de strijd tegen belastingontduiking en -fraude. Doordat een aantal jurisdicties door banken en financiële instellingen uit de hele wereld op een zwarte lijst zijn gezet, wordt het steeds moeilijker om bedragen via offshore-rechtsvormen en -bankrekeningen door de sluizen naar Caribische belastingparadijzen.
Maar er zijn evengoed nog steeds personen en bedrijven die zo min mogelijk belastingen willen betalen, en ook zij worden steeds vindingrijker en slagen erin elk achterpoortje te benutten. Dit maakt het voor belastingcontroleurs en auditoren zeer moeilijk om subtiele pogingen te herkennen om de officiële winstcijfers te beperken, bijvoorbeeld door fictieve uitgaves of opgeblazen facturen. Uiteraard kunnen deze bij een belastingcontrole worden uitgespit, maar dat is uiteraard een zeer arbeids- en tijdsintensief proces dat onmogelijk op grote schaal kan worden toegepast – met als gevolg dat veel pogingen tot belastingontduiking onopgemerkt blijven.
De nood aan zelflerende systemen en kunstmatige intelligentie staat dus buiten kijf. Dankzij big data en gesofisticeerde algoritmes die deze big data aankunnen, zijn grote accountancybureaus, die vaak in overheidsopdracht audits uitvoeren, voortaan in staat om bepaalde verdachte gebeurtenissen en vennootschappen op te sporen en in detail te laten onderzoeken. Een voorbeeld: kunstmatige intelligentie kan gebruikt worden om afwijkingen op te sporen tussen hoeveelheden aangekochte producten en de verkochte hoeveelheden. De mogelijkheden zijn eindeloos, de op dit moment gekende en gebruikte toepassingen op het vlak van fraudepreventie via artificiële intelligentie zijn nog maar het begin.
Denk je er zelf ook aan om een fraudedetectiesysteem te ontwikkelen op basis van kunstmatige intelligentie? Geef een seintje zodat we je advies kunnen geven over de beste optie voor jouw bedrijf.
Copywriter inadanova.com