組織可以採用人工智慧技術來加強欺詐檢測。
人工智慧(AI)的強大功能及其潛力在科技行業中不斷進行探討和分析。這項技術不斷地融入各種垂直領域，並出現在人們意想不到的地方。在2019年，醫療保健和汽車等垂直行業採用人工智慧來推動該行業的進一步創新。特別是零售部門已經推出了許多基於人工智慧的產品，例如超市使用人工智慧技術為貨物配送系統提供幫助，以幫助跟蹤他們的商店和倉庫周圍的產品的價格和地點。
人們看到的一項發展是在欺詐檢測中增加了人工智慧技術，可幫助企業發現欺詐行為。欺詐行為和網絡釣魚詐騙並不是組織願意討論的問題，但是，網絡欺詐者變得越來越聰明並且更有創造力，網絡欺詐可能導致企業每年損失高達年收入的5%。5%的收入似乎只佔其年收入的一小部分，但對於全球性的企業而言，這可能達到數百萬美元，而從企業的經營角度來看，這也意味著聲譽受損和用戶信任度下降。
人們對欺詐有哪些了解?
顯然，似乎有些企業試圖通過舉報欺詐行為來做正確的事情。但是，從逐漸消失的收入中可以看出，很多企業並沒有採取有效措施。
2018年發布的《聯合國職業欺詐和濫用問題全球研究報告》發現，企業內部控制措施不利佔到所有欺詐案件的近50%。
中小型企業自然會受到影響，因為它們通常面臨一些欺詐行為和更普遍的勒索問題，但是，規模較大的企業為欺詐者提供了更大的回報。因此，重要的是尋求解決這種問題的解決方法以及企業應該採取什麼措施以提高警惕。
舉報是迄今為止識別欺詐的最常見方式，而內部審計和管理層審核分別只佔到識別欺詐的15%和13%。大多數舉報來自企業內部員工(53%)，但也來自客戶(21%)，供應商(8%)，競爭對手(2%)和其他來源(21%)。
為什麼大多數打擊欺詐的方法都已失敗
由於故意欺詐和意外錯誤的渠道如此之多，而且很難區分兩者，企業如何制止對業務產生巨大負面影響的欺詐呢?
審計是一種常見的發現欺詐的方法，但是卻帶來了一個難題。一方面，企業可以審核每筆交易，從購買到發票再到支出費用。但是這種方法不能保證準確性，並且會佔用大量資源。另一方面，企業可以通過隨機審核這些交易的一定比例來節省時間，並希望發現任何欺詐性交易。無論採用哪種方式，其審計都是人工進行的，無論企業具有內部審計團隊還是將任務外包。
那麼，打擊欺詐的最佳策略是什麼?這可能超越人類具有的能力。
利用技術來發現欺詐並不是一個新的想法。數據分析已經用於發現重大的金融犯罪。實際上，與替代方案相比，數據監視和分析以及突擊審核與減少幅度最大(損失減少52%)和持續時間(發現速度加快58%)相關。以前的技術與現在的技術之間的區別在於，現在可以將這些工具帶入企業的流程中，以識別影響利潤率和股東價值的日常欺詐行為。人工智慧可以查看整個組織中用戶的支出以識別可疑活動。全面查找欺詐的能力很重要。
根據針對欺詐行為進行的研究，在職業欺詐的所有實例中，有77%來自會計、運營、銷售、行政/高層管理、客戶服務、行政支持、財務和採購。有了這些信息，將這些部門的所有支出(採購訂單、發票、合同、費用報告)集中在一個平臺上至關重要。只有這樣，企業才能通過控制可能在整個組織中欺詐的正在進行中的交易，以利用人工智慧來保護企業的資產。通過採用基於人工智慧的解決方案來發現欺詐性交易，企業可以在與竊取或破壞數據的犯罪分子的較量中佔據上風。
採用人工智慧審計解決欺詐問題
現在，在管理支出方面，打擊欺詐活動比以往任何時候都更加重要。藉助當今的技術，企業可以從檢測轉向預防，將組織的行為與規範進行細粒度的比較，並主動識別潛在的欺詐行為。
人工智慧已經發展到可以整合和分析全球企業的數十億筆交易，以編譯配置文件並了解什麼是構成「正常」行為的能力。然後，人工智慧系統可以將每筆交易與正常交易進行比較，並標記異常以供財務團隊進行審核。與傳統的審計流程相比，這種方法可以更有效地識別和阻止欺詐損失，同時釋放資源讓工作人員專注於更高價值的任務來推動企業業務發展。
企業需要對欺詐保持警惕。通過利用人工智慧驅動的解決方案，企業可以採用更有價值的工具來武裝自己，以防止欺詐和意外錯誤，並免受損失。