تقنيات متقدمة لكشف الاحتيال ومنعه
ارتفعت حوادث الاحتيال عبر الإنترنت خلال الوباء. في الواقع، أبلغت لجنة التجارة الفيدرالية (FTC) عن زيادة مذهلة بنسبة 2920٪ في حالات سرقة الهوية – وكان ذلك مجرد مجموعة فرعية واحدة من مشهد الاحتيال.
ربما تكون الحالات قد تضاءلت منذ ذروتها، لكن أهمية تقنيات الكشف عن الاحتيال ومنعه لم تتضاءل. ومع التقدم في التكنولوجيا الاستهلاكية والاعتماد المتزايد على إدارة الأعمال بالكامل في الفضاء الرقمي، لا تزال نقاط الضعف التي تم استغلالها أثناء الوباء بحاجة إلى مواجهة.
إن اعتماد أحدث إجراءات منع الاحتيال واستراتيجيات إدارة المخاطر وأكثرها فعالية يمكن أن يحمي المؤسسات من الخسائر المالية والمضاعفات القانونية والإضرار بالسمعة.
تقنيات الكشف عن الاحتيال الرئيسية
يتم الاستفادة بشكل تدريجي من الذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي (ML)، وغيرها من التطورات التكنولوجية لارتكاب جرائم إلكترونية أكثر سرية وأكثر كارثية. ولكنها تُستخدم أيضًا بشكل متزايد لمنع الجرائم المالية ومكافحة الجهود الشائنة الأخرى.
ومن خلال أحدث النماذج والتقنيات المتطورة، أصبحت المؤسسات مجهزة بشكل أفضل من أي وقت مضى للإبلاغ عن أي عملية احتيال قد تؤثر عليها وعلى عملائها وإيقافها والرد عليها.
ومع ذلك، لا يتعلق الأمر ببساطة بالاستفادة من التكنولوجيا لبناء دفاع هائل وكشف الاحتيال؛ يجب على الشركات الجمع بين هذا الجهد مع:
- تدريب الموظفين والتعاون
- الضوابط الداخلية
- أنظمة المراقبة الآلية
ومن خلال إنشاء ضمانة شاملة، يمكن للشركات الحفاظ على مصداقيتها وثقة عملائها وحماية أصولها.
حتى الآن، تشمل أدوات ووظائف منع الاحتيال الأكثر فعالية والتي تستحق النظر فيها ما يلي.
تحليل البيانات والكشف عن الشذوذ
تتيح تحليلات البيانات للمؤسسات المالية والكيانات الأخرى جمع وتقييم كميات هائلة من البيانات واكتشاف الحالات الشاذة التي قد تشير إلى معاملات احتيالية محتملة، سواء كانت سرقة الهوية أو هجوم الاستيلاء على الحساب.
يعد هذا أمرًا ضروريًا للشركات: توضح الأبحاث أن المؤسسات التي تستخدم تحليلات البيانات لديها معدل حدوث احتيال أقل بنسبة 47% من تلك التي لا تستخدمها.
إن سرعة خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي – والكم الهائل من البيانات التي يمكن لهذه الأنظمة تحليلها – تتجاوز القدرة البشرية. ومع ذلك، فإن تحليلات البيانات عرضة لعدم الدقة التي قد تصل مع بيانات غير ذات صلة أو متحيزة. وهذا يؤكد الحاجة إلى دمج الذكاء الاصطناعي في منع الاحتيال مع الذكاء البشري لتقييم الحالات الشاذة ومخاطرها وما إذا كان ينبغي اتخاذ إجراء أم لا.
التعرف على الأنماط والتحليل السلوكي
يشير التعرف على الأنماط والتحليل السلوكي إلى علم تحليل البيانات – مثل سجل الشراء وعادات التصفح – في الوقت الفعلي لتحديد الأنماط في سلوك المستخدم واستخدام الحساب. وهذا يمكّن الشركات والمؤسسات المالية من التصرف عندما تقع الأنشطة خارج نطاق القاعدة، مثل الودائع المختلطة في حساب خامل أو موجة من المشتريات الكبيرة.
في حين أن التعرف على الأنماط يمكن أن يوقف الاحتيال – أو يمنعه من الاستمرار – إلا أنه ليس خاليًا من العيوب. اثنين من أهم العيوب هي:
- الإيجابيات الكاذبة: تشير عبارة “الإيجابيات الكاذبة” إلى الأنشطة التي تم تصنيفها بشكل غير صحيح على أنها مشبوهة. وهذا قد يقلل من ثقة المستهلك ويؤدي إلى خسائر في المعاملات المالية نتيجة لتعطيل رحلة الشراء لدى المستهلكين.
- جودة البيانات: تعتمد فعالية التعرف على الأنماط على جودة البيانات التي يتم تحليلها. إذا كانت البيانات قديمة أو جديدة جدًا بحيث لا يمكنها الكشف عن السياق التاريخي للمستخدم، فقد تتغاضى عن النشاط الاحتيالي أو تؤدي إلى نتيجة إيجابية كاذبة أخرى.
المراقبة والتنبيهات في الوقت الحقيقي
تعمل المراقبة والتنبيهات في الوقت الفعلي مع تحليلات البيانات والتعرف على الأنماط والتحليلات السلوكية لاكتشاف الأنشطة الاحتيالية وإيقافها في غضون ثوانٍ.
على سبيل المثال، إذا تلقى المستهلك تنبيهًا يؤكد إجراء تحويل أموال لم يبدأه، فيمكنه إخطار مؤسسته المالية على الفور – والعكس صحيح. وهذا يضمن إجراء المعاملات الآمنة عبر الإنترنت فقط.
التحقق البيومتري
يعتبر التحقق البيومتري ، وهو إحدى الميزات الموجودة في أنظمة الكشف عن الاحتيال في الهوية وبرامج الوقاية، أحد أكثر العوائق التي يواجهها المحتالون صعوبة في التوسع – وأحد أكثر إجراءات منع الاحتيال المتوفرة ذكاءً.
تعتمد العملية على سمات بيولوجية متميزة يكاد يكون من المستحيل تكرارها لتأكيد هوية الفرد ، مثل:
- بصمات الأصابع
- فحص شبكية العين
- التعرف على الوجه
ما هو العيب السائد في تقنية التحقق من الهوية هذه؟ إمكانية اختراق البيانات: على عكس كلمة المرور أو رقم التعريف الشخصي، لا يمكن تغيير الخصائص البيولوجية الفريدة. وبالتالي، يجب أن يقترن هذا الحل بتدابير الأمن السيبراني الشاملة الأخرى.
دور التكنولوجيا في تعزيز كشف الاحتيال
لقد ولت الأيام التي كانت يتم فيها تنفيذ تقنيات الكشف عن الاحتيال ومنعه من خلال المراجعات والتقييمات اليدوية. لقد أحدثت التكتيكات الآلية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ثورة في ساحة معركة مكافحة الاحتيال، مما ساعد المؤسسات المالية والشركات على مواكبة الأنشطة المشبوهة والحد من مخاطر الاحتيال قبل حدوثها.
Microblink موجود في الخطوط الأمامية. باعتبارها واحدة من الشركات الرائدة في مجال توفير برامج التحقق من هوية العميل ، تستفيد Microblink الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي للتأكد من أن الأشخاص هم الأشخاص الذين يؤكدون أنهم من خلال ميزات الالتقاط والاستخراج والتحقق الحديثة لدينا.
ومن هناك، تعمل الوظائف الإضافية – بما في ذلك منطق التحقق المدمج والتصنيف التلقائي – على تبسيط عملية تحديد الهوية بشكل آمن ودقيق.
تنفيذ حلول Microblink لتعزيز الأمان
من الاحتيال على بطاقات الائتمان إلى سرقة الهوية الرقمية، لا يزال الاحتيال يؤثر سلبًا على المؤسسات المالية والشركات والمستهلكين، ويمتد إلى ما هو أبعد من الخسائر الاقتصادية. وقد أدى هذا إلى جعل الحاجة إلى تعزيز الأمن أكثر إلحاحا من أي وقت مضى.
تم تصميم عرض Microblink لمنتجات التحقق من وثائق الهوية ليكون بمثابة جزء أساسي من هذا الحل. يساعد BlinkID Verify المؤسسات على تقليل عمليات الاحتيال بنسبة تصل إلى 50% فقط. جرّب العرض التوضيحي الخاص بنا لفهم مدى تصميمنا على التفوق على المحتالين في التفكير، ومساعدة المستهلكين والمؤسسات على تحقيق الفوز.
