人工智能如何用于欺诈检测？

人工智能可以通过检测数据异常、识别欺诈行为模式和自动化欺诈检测流程来促进欺诈管理。

如果犯罪已经发生，AI 能做什么？

高效数据处理和模式识别的特徵也可以成为人工智能在法医调查中的宝贵特徵。

法医侦查是研究刑事案件的科学方法。它涉及收集和分析各种与案件相关的数据和证据。数据的性质通常是複杂的，以文本、图像或视频的形式出现。人工智能可以帮助有效处理数据并在调查期间进行元分析。

可以训练AI 算法来识别数据中的模式，例如手写、指纹或面部。它们可用于分析书面或口头语言，例如电子邮件和短信，以及图像和视频，以识别物体、人物和事件。

此外，人工智能可以帮助调查和起诉肇事者。例如，预测建模——一种人工智能技术——可以使用历史犯罪数据来创建预测模型，以帮助执法部门预测和预防未来的犯罪。

为了评估犯罪数据并查明更有可能发生犯罪活动的地区，一些城市的警察部门可以使用预测性警务算法。这使他们能够更巧妙地分配资源并阻止犯罪活动。预测建模还可用于识别有犯罪风险的个人，允许执法部门在任何犯罪活动发生之前进行干预。

人工智能在预防犯罪中的作用是什么？

在基于人工智能的技术的帮助下，有几种现有的预防犯罪解决方案； 然而，其中一些引起了伦理问题。

通过分析可能表明犯罪活动的数据，人工智能可用于预防犯罪。现有解决方案的一个例子是PredPol 系统，它使用机器学习算法来分析历史犯罪数据并识别犯罪时间和地点的模式。基于这些模式，系统会生成“预测热点”，指示未来最有可能发生犯罪的地方。

区块链交易中预防欺诈的一个着名例子是Chainalysis。该公司应用机器学习算法来监控和分析跨各种区块鍊网络的加密货币交易流。通过分析这些交易的模式，专家可以识别可疑活动并跟踪资金在不同地址和账户之间的流动。

中国的犯罪预防系统是基于人工智能的解决方案的一个有争议的例子。该系统依赖于三大支柱：面部识别工具帮助当局识别犯罪嫌疑人，大数据工具允许警方分析行为数据以检测犯罪活动，机器学习工具支持创建涉及每个公民的数据库。结果是一个广泛的数据驱动的评级系统，可以根据背景和行为信号识别可疑个人。

值得一提的是，人工智能在预防犯罪方面有一些局限性，并引发了严重的道德和隐私问题。关于其中一些系统的準确性和偏差存在许多争论。确保它们的设计和使用是负责任的，并有适当的保障措施来保护个人权利和防止滥用，这一点至关重要。

犯罪分子如何利用人工智能？

使AI 对合法目的有价值的相同功能也可以使其成为网络犯罪分子的强大工具。

以下是犯罪分子利用AI 时可能发生的一些攻击示例：

对抗性攻击：对抗性攻击是欺诈者试图欺骗或操纵人工智能係统的一种攻击。例如，欺诈者可能会修改或操纵数据以逃避检测或欺骗算法将欺诈活动归类为合法活动。恶意软件：AI 可用于创建和分发旨在逃避安全系统检测的恶意软件。恶意软件可用于窃取敏感数据、破坏关键系统或对其他目标发起攻击。社会工程：AI 可以生成複杂的网络钓鱼攻击，旨在诱骗用户洩露敏感信息或在其设备上安装恶意软件。人工智能还可用于创建令人信服的假身份和社交媒体资料，可用于欺骗受害者并获得对他们账户的访问权限。殭尸网络：人工智能可用于构建和管理殭尸网络，殭尸网络是受感染设备的网络，可用于对目标发起协同攻击。殭尸网络可用于发起分布式拒绝服务攻击和传播恶意软件。

在欺诈检测中使用人工智能有哪些潜在风险？

使用AI 驱动的技术也有一定的风险因素，这些风险因素可以通过可解释的AI 解决方案来部分解决。

人工智能在欺诈检测中的潜在风险讨论如下：

有偏见的算法：人工智能算法依赖于可能有偏见的训练数据。如果训练数据包含偏差，算法可能会产生不准确的结果。假优势或假阴性结果：自动化系统可能导致假优势或假阴性病例。误报意味着交易被错误地标记为恶意活动，而在误报的情况下忽略了欺诈活动。缺乏透明度：某些人工智能算法可能难以解释，因此很难理解为什么特定交易被标记为潜在欺诈。

可解释的人工智能可以帮助部分克服合併的风险因素。该术语指的是开发能够以人类可以理解的方式解释其决策过程的人工智能係统。在欺诈检测的背景下，可解释的人工智能可以为特定交易或活动被识别为潜在欺诈的原因提供清晰且可解释的解释。

例如，《人工智能负责任发展蒙特利尔宣言》概述了人工智能发展的伦理原则，包括透明度和可解释性。

在欺诈检测中使用AI 的主要好处是什么？

在欺诈检测中使用AI 可以在不影响客户体验的情况下实现更快、更準确和更高效的流程。

主要好处讨论如下：

提高準确性：人工智能算法可以分析大量数据并识别人类难以检测的模式和异常。人工智能算法甚至可以从数据中学习并随着时间的推移进行改进，从而提高準确性。实时监控：借助AI 算法，组织可以监控实时交易，从而可以立即检测和响应潜在的欺诈企图。减少误报：欺诈检测的挑战之一是误报的发生，即合法交易被错误地标记为欺诈。人工智能算法的学习特性减少了误报。提高效率：人工智能算法可以自动执行重複性任务，例如审查交易或验证身份，从而减少人工干预的需要。降低成本：欺诈活动会给组织带来重大的财务和声誉后果。通过减少欺诈案件的数量，人工智能算法可以为组织节省资金并保护他们的声誉。

人工智能如何改善网络安全？

人工智能技术通过增强最常用的网络安全系统，在打击网络犯罪方面发挥着至关重要的作用。

人工智能和机器学习在在线欺诈检测中起着至关重要的作用，其中算法检测在线交易中的欺诈活动，例如信用卡、网上银行或电子商务交易。可以实时应用这些算法来识别和标记可疑活动。

网络安全威胁是指任何可能对计算机系统、网络或数据造成损害的活动、事件或情况。根据2022 年全球经济犯罪和欺诈调查，在客户欺诈之后，金融服务面临的第二大常见威胁类型是网络犯罪。

网络犯罪是指涉及计算机、网络或互联网等技术的犯罪活动。这些活动可能导致各种伤害，包括财务损失、数据盗窃或破坏以及声誉受损。最常见的网络威胁包括黑客攻击、网络钓鱼、身份盗用和恶意软件。

网络攻击是一种特定类型的网络犯罪，涉及第三方故意破坏或获得对系统或网络的未授权访问。

网络安全正在保护不同的系统、网络和设备免受恶意攻击。网络安全系统的一个关键要素是对所有电子资源的实时监控。 IBM 等最大的软件公司已经在使用人工智能技术来增强其网络安全解决方案。

机器学习算法如何帮助欺诈检测和预防？

机器学习算法旨在识别基于大量数据的模式，这些模式可用于识别欺诈活动。

人工智能是指可以执行需要人类智能的任务的技术，例如分析数据或理解和响应人类语言。它们旨在识别模式并实时做出预测。 AI 算法通常是不同ML 模型的组合。

机器学习是人工智能的一个子集； 它使用算法来分析大量数据，使系统能够自主学习。 ML 算法接触的数据越多，随着时间的推移它们的性能就越好。 ML 的两种主要方法是监督机器学习(SML) 和无监督机器学习(UML)。 SML 算法使用标记数据来帮助预测结果，而UML 算法发现数据中隐藏的模式。

例如，SML 算法使用标记为欺诈或非欺诈的历史交易数据，这些数据将用于训练受监督的机器学习模型。 UML 将使用异常检测算法来识别与基于给定特徵的规範显着不同的事务。虽然UML 模型需要较少的人为乾预，但它们往往不如SML 準确。

人工智能如何帮助检测欺诈？

人工智能可以通过检测和预防欺诈活动在欺诈管理中发挥关键作用。

过去二十年全球因欺诈造成的平均损失率佔国内生产总值的6.05%。此外，公司报告说，网络漏洞造成的经济损失相当于其收入的3% 到10%。此外，2023 年至2027 年间，全球数字欺诈损失预计将超过3430 亿美元。

鉴于估计数额，建立有效的欺诈管理系统对于任何组织来说都是一个至关重要的问题。欺诈管理是识别、预防、检测和应对组织内的欺诈活动。

人工智能(AI) 在欺诈管理中发挥着重要作用。人工智能技术，例如机器学习(ML) 算法，可以分析大量数据并检测可能表明欺诈活动的模式和异常情况。人工智能驱动的欺诈管理系统可以识别和预防各种类型的欺诈，例如支付欺诈、身份盗用或网络钓鱼攻击。他们还可以适应新的欺诈模式和趋势并从中学习，随着时间的推移改进检测。

基于人工智能的解决方案还可以与身份验证和生物特徵认证等其他安全系统集成，以提供更全面的欺诈预防方法。

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