Роль технологий в обнаружении и предотвращении мошенничества: по мере того, как мир становится все более цифровым, мошенники находят новые и изобретательные способы обмана отдельных лиц и организаций.
Становится как никогда важным опережать этих мошенников и принимать упреждающие меры для предотвращения мошенничества.
К счастью, технологии зарекомендовали себя как эффективный инструмент для обнаружения и предотвращения мошенничества. Благодаря достижениям в области машинного обучения и искусственного интеллекта системы обнаружения мошенничества стали более сложными и точными, чем когда-либо прежде.
Теперь эти системы могут анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени и выявлять мошеннические транзакции с высокой степенью точности. Мы рассмотрим различные типы технологий, которые используются для борьбы с мошенничеством, такие как биометрическая аутентификация, блокчейн и анализ данных.
В этом сообщении в блоге мы подробнее рассмотрим роль технологий в обнаружении и предотвращении мошенничества. Как организации могут эффективно использовать технологические решения для борьбы с мошеннической деятельностью?
Что такое предотвращение мошенничества CFE?
CFE Fraud Prevention and Deterrence — это сертификация, предлагаемая учреждениями профессионалам, специализирующимся на предотвращении мошенничества.
Сертификация фокусируется на принципах и практике предотвращения и выявления мошенничества, а также на расследовании инцидентов мошенничества.
Чтобы получить сертификат CFE по предотвращению мошенничества и сдерживанию, профессионалы должны сдать строгий экзамен, который охватывает такие темы, как финансовые операции и схемы мошенничества, предотвращение мошенничества, расследование мошенничества и юридические аспекты мошенничества.
Сертификация предназначена для профессионалов, работающих в таких областях, как аудит, бухгалтерский учет, финансы, правоохранительная деятельность и комплаенс.
Это особенно ценно для тех, кто работает на должностях, связанных с управлением рисками мошенничества, разработкой программ по борьбе с мошенничеством и расследованием предполагаемых случаев мошенничества.
Сертифицированные CFE специалисты признаны за их знания и навыки в области предотвращения и выявления мошенничества, и к ним часто обращаются работодатели и клиенты, стремящиеся снизить риски мошенничества.
Они играют важную роль в продвижении этичных методов ведения бизнеса и защите организаций от финансового, юридического и репутационного ущерба, причиняемого мошенничеством.
Какова роль технологий в обнаружении и предотвращении мошенничества?
Дополнительным риском, который страховщики берут на себя при обработке заявлений и оценке претензий, всегда было мошенничество. Кроме того, риск возрастает в результате того, что мошенники могут выявлять новые векторы атак и слабые места из-за цифровой трансформации.
Тем не менее, технологии также могут помочь страховщикам в выявлении незаконной деятельности и предотвращении убытков.
Итак, давайте обсудим некоторые технологии для обнаружения и предотвращения мошенничества в организациях:
Автоматическое обнаружение мошенничества:
Автоматическое обнаружение мошенничества — одна из наиболее важных функций технологий в предотвращении мошенничества.
Передовые программные приложения могут быстро выявлять схемы мошеннических действий и помечать их для дальнейшего расследования.
Автоматизированные системы обнаружения мошенничества могут отслеживать транзакции в режиме реального времени, анализировать данные и выявлять нарушения, которые могут указывать на мошенничество. Такие системы также могут интегрировать несколько источников данных, таких как кредитные отчеты, общедоступные записи и социальные сети, для создания более полной картины потенциальных мошеннических действий.
Аналитика больших данных:
Анализ больших данных — это мощная технология, которая может помочь обнаружить мошенничество путем выявления закономерностей в больших наборах данных. Анализ больших данных может помочь выявить тенденции и аномалии, которые могут указывать на мошеннические действия.
Это также может помочь выявить мошенническое поведение по нескольким каналам, таким как социальные сети, электронная почта и просмотр веб-страниц.
Интегрируя анализ больших данных с другими технологиями, такими как машинное обучение и биометрическая аутентификация, организации могут создать более комплексную систему обнаружения и предотвращения мошенничества.
Биометрическая аутентификация:
Биометрическая аутентификация, такая как отпечаток пальца и распознавание лиц, является еще одной технологией, которая может помочь предотвратить мошенничество.
BA более безопасен, чем традиционные методы аутентификации по паролю, поскольку биометрические данные уникальны для отдельного человека и не могут быть легко воспроизведены.
Биометрическая аутентификация также может использоваться в сочетании с другими методами аутентификации для создания более надежной системы безопасности.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект (ИИ) — еще одна технология, которая произвела революцию в обнаружении и предотвращении мошенничества. Системы на базе ИИ могут анализировать большие объемы данных, обнаруживать мошеннические действия и принимать меры по предотвращению мошенничества в режиме реального времени.
Блокчейн:
Перспективы технологии блокчейн еще не реализованы в полной мере. Тем не менее, в каждой отрасли и области существует множество интересных вариантов использования, и страховая отрасль не исключение.
Полезность блокчейна заключается в его способности генерировать надежные и неизменяемые записи.
Это потому, что технология децентрализована. В конце концов, в ней используются распределенные бухгалтерские книги. Другими словами, существует только одна версия истины, поскольку знаниями нельзя манипулировать для личной выгоды.
Чтобы предоставить страховщикам согласованные и достоверные данные, каждая важная транзакция и запись в сети будут защищены от несанкционированного доступа и поддаваться проверке. От предложений до претензий блокчейн может повысить доверие и точность на протяжении всего жизненного цикла страхования.
Они устраняют различные пробелы в безопасности, которыми обычно пользуются мошенники при представлении политик и предъявлении претензий.
Обогащение данных:
Страхование зависит от надежных, своевременных и точных данных. Страховщикам проще оценивать риски, когда у них есть доступ к большему количеству точек данных. Здесь обогащение данных может существенно способствовать предотвращению мошенничества.
Благодаря цифровизации страховые компании теперь могут получать и фильтровать данные из различных источников, которые в противном случае было бы сложно получить в режиме реального времени без подключения к Интернету.
Более точную и детальную картину страхового риска и потенциала мошеннических действий можно составить, используя общедоступную информацию и данные частных организаций.
Страховые компании могут проверять информацию заявителя на этапе составления предложения, используя автоматизацию и интеграцию. Путем перекрестных ссылок на различные наборы данных, включая списки наблюдения, социальные сети, общедоступные базы данных, имена и адреса, кредитную информацию и историю претензий. Более того, страховщики также могут использовать гораздо больше источников для подтверждения претензий.
Машинное обучение:
Подмножеством искусственного интеллекта является машинное обучение (ИИ). машинное обучение для выявления мошенничества. Это самообучающаяся технология, которая может адаптироваться к новым трудностям без необходимости дополнительного программирования.
Машинное обучение является гибким и динамичным, в отличие от традиционных систем обнаружения мошенничества, которые полагаются на красные флажки или признаки мошенничества для выявления подозрительной информации в заранее определенных рамках.
Невидимые для человеческого взгляда связи могут быть выявлены с помощью машинного обучения. Которое также может анализировать огромные объемы организованных и неструктурированных данных в поисках нерегулярных закономерностей и выявлять тенденции.
Одним из методов машинного обучения, который особенно эффективен в предотвращении мошенничества с претензиями, является глубокое обнаружение аномалий (DAD). Для обнаружения аномалий DAD проверяет законные претензии и строит модель, которую можно сравнить с большими наборами данных.
Компьютерное зрение:
В оценке рисков и предотвращении мошенничества компьютерное зрение приобретает все большее значение, особенно когда оно интегрировано с искусственным интеллектом.
Например, компьютерное зрение обеспечивает точное и объективное доказательство повреждения транспортных средств, конструкций и других объектов, покрываемых страхованием имущества и от несчастных случаев, устраняя завышенные требования и снижая вероятность манипулирования данными мошенниками. Это также может помочь страховщикам в оценке рисков и проверке точности при подготовке политик.
Технология имеет различные применения как в страховании жизни и здоровья, так и в страховании имущества и ответственности.
По мере того, как они становятся все более совершенными, чему способствуют достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Компьютерное зрение будет все чаще использоваться для повышения точности информации, предоставляемой страховщиками и их клиентами.
Поскольку они могут проверять подлинность документов и удостоверений личности, а также материальный ущерб и медицинские проблемы.
Прогнозная аналитика:
Чтобы делать предположения (или прогнозы) о рисках и вероятности того, что что-то произойдет, predictive analytics анализирует и интерпретирует огромные массивы данных.
Например, анализ данных может генерировать киберсигналы, указывающие на подверженность риску и прогнозирующие кибер-катастрофу.
Данные о поведении клиентов часто используются для выявления сомнительных потребительских привычек. Которые указывают на потенциальное мошенничество или повышают риск его совершения.
Анализ активности клиента в социальных сетях и на других платформах может подпадать под эту категорию.
Прогнозная аналитика, как и обнаружение аномалий, использует искусственный интеллект и машинное обучение для выявления тенденций. Привлекайте внимание к опасностям и несоответствиям, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными. Это дает страховщикам возможность заблаговременно выявлять высокие риски мошенничества, предотвращать прием ненадежных клиентов и устанавливать обоснованность претензии.
Заключение:
Мошенничество представляет серьезную угрозу как для предприятий, финансовых учреждений, так и для частных лиц. По мере развития технологий меняются и методы мошенников, стремящихся использовать уязвимости в системах и процессах.
Роль технологий в обнаружении и предотвращении мошенничества трудно переоценить.
С ростом изощренности мошенников необходимы передовые технологии, чтобы опережать события.
Автоматическое обнаружение мошенничества, машинное обучение, биометрическая аутентификация и анализ больших данных.
Вот лишь несколько примеров того, как технологии используются для предотвращения мошенничества.
Используя эти технологии, организации могут создать надежную систему обнаружения и предотвращения мошенничества. Система для защиты себя и своих клиентов от разрушительных последствий мошенничества.
В ответ на это многие предприятия и организации обратились к технологиям как средству обнаружения и предотвращения мошенничества.
Согласно исследованию, CFE привел к появлению широкого спектра технологий обнаружения и предотвращения мошенничества.
Такие, как алгоритмы машинного обучения, искусственный интеллект, блокчейн и методы биометрической аутентификации.
Хотя эти технологии показали большие перспективы в обнаружении и предотвращении мошенничества. Чтобы узнать больше об этих технологиях и инструментах, запишитесь на курс Академии внутреннего аудита CFE по доступной цене.