ИИ помогает предотвратить мошенничество с помощью интеллектуальной обработки документов

Ни одна отрасль не защищена от мошенничества, и случаи обмана растут в сферах финансов, розничной торговли и программ лояльности. От поддельных счетов и фальшивых чеков до кражи личных данных и создания фиктивных аккаунтов — традиционные методы обнаружения мошенничества не справляются с нагрузкой.

Многие компании до сих пор полагаются на ручную проверку, которая медленная и часто ошибочна, выявляя мошенничество только после того, как ущерб уже нанесен. По мере того как методы мошенничества становятся более изощренными, организациям нужен более умный подход. Автоматизированное обнаружение мошенничества в документах с использованием искусственного интеллекта (ИИ) предлагает активное решение, позволяющее компаниям проверять документы в реальном времени, находить аномалии и предотвращать мошенничество до его совершения.

Именно здесь интеллектуальная обработка документов (IDP) на основе ИИ меняет правила игры. Объединяя машинное обучение, оптическое распознавание символов (OCR) и проверку данных в реальном времени, ИИ может автоматически анализировать, проверять подлинность и отмечать подозрительные документы за секунды. В отличие от традиционных методов, обнаружение мошенничества с помощью ИИ быстрее, точнее и постоянно улучшается, помогая компаниям выявлять схемы мошенничества до того, как они нанесут финансовый и репутационный ущерб.

В этом блоге мы рассмотрим, что такое IDP, как ИИ помогает обнаруживать мошенничество и в каких отраслях это можно применять.

Что такое интеллектуальная обработка документов и как ИИ улучшает обнаружение мошенничества?

Объем документов, счетов, чеков и записей, которые обрабатывают компании, значительно вырос. Однако ручная обработка документов и традиционные методы обнаружения мошенничества не справляются с растущим объемом и сложностью попыток обмана. Здесь на помощь приходит интеллектуальная обработка документов.

Что такое интеллектуальная обработка документов?

Интеллектуальная обработка документов — это технология на основе ИИ, которая автоматизирует извлечение, классификацию и проверку данных из документов. Она использует машинное обучение (ML), обработку естественного языка (NLP) и оптическое распознавание символов (OCR) для чтения и анализа структурированных и неструктурированных документов, превосходя возможности традиционных систем, основанных на правилах.

Вместо ручной проверки или поиска по ключевым словам, IDP понимает контекст, шаблоны и аномалии, что делает его ценным инструментом для выявления мошенничества.

Как ИИ улучшает обнаружение мошенничества с помощью IDP

ИИ в IDP помогает компаниям:

• Мгновенно находить аномалии: ИИ анализирует тысячи документов в реальном времени, выявляя несоответствия в счетах, чеках и записях, которые люди могут пропустить.
• Проверять подлинность документов: Сравнивая данные из разных источников, ИИ может находить измененный текст, поддельные подписи и фальшивые документы.
• Обнаруживать дубликаты или измененные данные: Мошенники часто меняют настоящие чеки или отправляют одинаковые запросы несколько раз. ИИ может сравнивать данные и отмечать несоответствия.
• Снижать количество ложных срабатываний: В отличие от систем, основанных на правилах, которые могут ошибочно отмечать легальные операции как мошенничество, ИИ учится и со временем повышает точность.
• Масштабировать обнаружение мошенничества: ИИ может обрабатывать миллионы документов, позволяя компаниям выявлять мошенничество без увеличения нагрузки на сотрудников.

Почему традиционные методы обнаружения мошенничества устарели

Большинство методов обнаружения мошенничества полагаются на ручные проверки, фиксированные правила и поиск по шаблонам, которые:

• Требуют много времени и ресурсов: Ручная проверка документов занимает много сил.
• Подвержены ошибкам: Мошенники используют слабые места, которые люди могут не заметить.
• Ограничены в возможностях: Системы, основанные на правилах, не справляются с новыми и изменяющимися методами мошенничества.

Используя ИИ и IDP, компании получают более быструю, надежную и масштабируемую систему обнаружения мошенничества, которая адаптируется к новым угрозам. В следующем разделе мы рассмотрим, как ИИ применяется для обнаружения мошенничества в таких отраслях, как финансы, розничная торговля и программы лояльности.

Обнаружение мошенничества с помощью ИИ в различных отраслях

Мошенничество затрагивает бизнес по-разному: от злоупотреблений в программах лояльности до поддельных счетов и кражи личных данных. Традиционные методы часто не справляются, так как мошенники постоянно меняют свои методы, чтобы обойти защиту. IDP на основе ИИ меняет подход к анализу, проверке и обнаружению мошенничества в разных отраслях. Вот как ИИ борется с мошенничеством в ключевых секторах.

Предотвращение мошенничества в программах лояльности

Программы лояльности созданы для поощрения настоящих клиентов, но мошенники находят способы обмануть систему. Распространенные методы включают:

Проверь свои знания в наших бесплатных тестах по ИИ! Пройди тест и узнай, насколько хорошо ты разбираешься в технологиях искусственного интеллекта!

• Создание нескольких аккаунтов для получения бонусов за регистрацию несколько раз.
• Отправку поддельных или измененных чеков для получения наград без реальных покупок.
• Злоупотребление политикой возвратов, чтобы сохранить баллы после отмены транзакции.
• Взлом аккаунтов для кражи и использования чужих баллов.

ИИ помогает предотвратить эти действия:

• Проверяя чеки: ИИ анализирует отправленные чеки и находит подделки, дубликаты и измененные данные.
• Выявляя подозрительные действия: Алгоритмы машинного обучения замечают необычные транзакции, например, несколько запросов от одного пользователя под разными именами.
• Автоматизируя проверку аккаунтов: ИИ проверяет личность клиентов, предотвращая злоупотребления ботами.

С обнаружением мошенничества в реальном времени компании могут сократить потери и убедиться, что награды получают настоящие клиенты.

Борьба с мошенничеством в финансах и бухгалтерии

Мошенники часто атакуют системы управления счетами и расходами, отправляя поддельные, завышенные или дублирующие запросы. Распространенные методы включают:

• Изменение счетов: Мошенники меняют суммы или данные поставщиков, чтобы перенаправить платежи.
• Дублирующие запросы: Сотрудники или поставщики отправляют один и тот же счет несколько раз.
• Поддельные чеки: Мошенники создают фальшивые чеки для оправдания ложных расходов.

ИИ и OCR помогают обнаруживать эти действия:

• Извлекая и проверяя данные: ИИ анализирует счета и сравнивает их с существующими записями, данными поставщиков и предыдущими платежами.
• Находя несоответствия: Машинное обучение замечает завышенные суммы, неверные даты и подозрительные действия поставщиков.
• Автоматизируя проверку: ИИ проверяет, соответствуют ли счета политикам компании и налоговым требованиям, снижая ошибки в аудитах.

Используя IDP на основе ИИ, финансовые команды могут ускорить проверку счетов, предотвратить мошеннические выплаты и устранить задержки из-за ручной проверки.

Мошенничество в банковской сфере: кредиты и ипотека

Мошенники часто атакуют банки, используя поддельные документы, украденные или фиктивные данные для получения кредитов, которые они не планируют возвращать. Распространенные методы включают:

• Подделку документов: Мошенники изменяют выписки, справки о доходах или налоговые документы, чтобы скрыть долги или завысить доход.
• Кражу личных данных: Используют украденную информацию для получения кредитов.
• Создание фиктивных личностей: Смешивают настоящие и поддельные данные для создания нового лица с хорошей кредитной историей.
• Использование подставных лиц: Третьи лица оформляют кредиты на тех, кто не может получить их самостоятельно.

ИИ помогает предотвратить такие действия:

• Проверяя документы: ИИ анализирует финансовые документы на несоответствия, измененный текст и признаки подделки.
• Проверяя личность: Использует распознавание лиц и проверку документов, чтобы убедиться, что заявитель — это тот, за кого себя выдает.
• Сравнивая данные: ИИ проверяет кредитную историю и банковские записи, чтобы найти несоответствия.
• Оценивая риски: Машинное обучение анализирует заявки на кредиты, чтобы снизить риск выдачи сомнительных займов.

Используя ИИ, банки могут усилить безопасность, снизить количество невозвратов и соблюдать нормативные требования.

Почему ИИ — это будущее борьбы с мошенничеством

Методы мошенничества постоянно меняются, и традиционные способы борьбы с ними становятся менее эффективными. Ручные проверки и системы, основанные на правилах, слишком медленные и не могут справляться с новыми схемами. ИИ, напротив, предлагает гибкий и самообучающийся подход, который адаптируется к новым угрозам.

В отличие от статичных моделей, ИИ анализирует данные в реальном времени, находит аномалии и улучшает точность с течением времени. Автоматизируя проверку документов, подтверждение личностей и выявление подозрительных операций, ИИ снижает ошибки и укрепляет защиту от мошенничества. Его способность обрабатывать миллионы документов мгновенно позволяет находить мошенничество до того, как оно нанесет ущерб.

Будущее борьбы с мошенничеством за ИИ

Компании больше не могут полагаться на устаревшие методы борьбы с мошенничеством. IDP на основе ИИ предлагает масштабируемый, эффективный и точный способ выявлять и предотвращать мошенничество, снижая финансовые потери и риски. Используя ИИ, компании могут автоматизировать обнаружение мошенничества, улучшить безопасность и оставаться на шаг впереди угроз.

Мошенничество продолжает развиваться и бизнесу нужно развиваться вместе с ним. ИИ — это уже не будущее борьбы с мошенничеством, а настоящее. Вопрос в том: готов ли ваш бизнес использовать его?