Професіонали з боротьби з шахрайством попереджають про швидке зростання обману за допомогою штучного інтелекту, оскільки нові результати опитування підкреслюють як масштаб, так і складність шахрайських схем, керованих ШІ, які впливають на компанії та споживачів у всьому світі.

Deepfake surge

Опитування, проведене серед членів Асоціації сертифікованих дослідників шахрайства (ACFE), показало, що 77% респондентів помітили прискорення інцидентів із глибокою фейковою соціальною інженерією протягом останніх двох років. Заглядаючи вперед, 83% очікують подальшого зростання, а 55% очікують значного зростання такої шахрайської діяльності протягом наступних двадцяти чотирьох місяців.

Ці висновки з’явилися на тлі зростання занепокоєння щодо появи передових тактик, які використовуються для скоєння фінансових злочинів і злочинів, пов’язаних із даними, за допомогою штучного інтелекту, який дозволяє шахраям створювати більш правдоподібні та ефективні схеми з більшою швидкістю та масштабом. Джон Гілл, президент ACFE, сказав:

«Штучний інтелект став одним із найпотужніших інструментів у бізнесі та однією з його найпотужніших загроз. Поінформованість є нашим найкращим захистом, оскільки нові ризики продовжують розвиватися. Навчання професіоналів, оснащення уряду та промисловості та розширення можливостей громадськості розпізнавати загрози, керовані штучним інтелектом, які невидимо поширюються, є життєво важливими для збереження довіри та зміцнення впевненості щодо того, що чекає попереду».

Проблеми готовності

Дані опитування вказують на те, що менше ніж один із десяти фахівців із боротьби з шахрайством наразі відчуває себе добре готовим до боротьби з шахрайством за допомогою ШІ. Стю Бредлі, старший віце-президент з питань ризиків, шахрайства та відповідності вимогам SAS, прокоментував:

«Штучний інтелект стирає межу між правдою та імітацією, ставлячи на карту незліченні мільярди. Навіть коли штучний інтелект рухає, здавалося б, безмежний прогрес, він перевіряє самі межі правди. Ми повинні інформувати громадськість про те, що поставлено на карту, і підготувати уряд і промисловість до шахрайства, звинуваченого штучним інтелектом, у той час, коли менше одного з 10 спеціалістів із боротьби з шахрайством відчувають себе добре підготовленими, згідно з нашим нещодавнім опитуванням членів ACFE».

Відповіді сектору

Організації банківського сектору, страхування, державних послуг і цифрової ідентифікації все більше покладаються на засоби захисту на основі ШІ, щоб не відставати від мінливих загроз. У Норвегії BankID, національний постачальник цифрової ідентифікації, інтегрує свої сигнали автентифікації в системи оцінки шахрайства SAS у реальному часі та прийняття рішень. Девід Селе, менеджер із продуктів BankID Anti-Fraud, сказав:

«BankID виходить за рамки захисту ідентифікаційних даних – він забезпечує інтелектуальне запобігання шахрайству. Поєднавши наші ідентифікаційні сигнали з аналітикою шахрайства на основі штучного інтелекту SAS, ми перейшли від реакції на шахрайство до його передбачення. Результатом є ефективніше виявлення в реальному часі та менше помилкових спрацьовувань, що дозволяє приймати швидші та впевненіші рішення, які захищають як користувачів, так і довіру в національному масштабі».

В Об’єднаних Арабських Еміратах Ajman Bank запровадив платформу SAS для боротьби з шахрайством у режимі реального часу для моніторингу поведінки клієнтів і виявлення загроз у платіжних каналах. Абхішек Шарма, головний спеціаліст з ризиків Ajman Bank, сказав:

«Наше партнерство з SAS і DataScience ME відображає наше прагнення впроваджувати технології світового класу, які захищають наших клієнтів і гарантують цілісність наших банківських операцій. Завдяки аналітиці в реальному часі та спеціальним моделям ми надаємо розумніші та безпечніші банківські послуги для нашої спільноти».

Страхування та державний сектор

Компанія DB Insurance у Південній Кореї розгорнула мережеву аналітику для виявлення та відстеження шахрайських мереж, пов’язаних із взаємопов’язаними ремонтними майстернями, клініками та брокерами. За словами старшого керівника операцій із збитків у DB Insurance:

«Ми ввімкнули його, і просто так з’явилися десятки випадків, які виявляють невидимі зв’язки з шахрайством. Ми могли бачити 10 мільйонів клієнтів, кожну претензію, кожне з’єднання. Ми перестали реагувати на шахрайство та почали запобігати його поширенню».

У південному штаті США використано машинне навчання, щоб покращити розслідування шахрайства та час обробки в рамках програми додаткової допомоги в харчуванні (SNAP). Високопоставлений чиновник, відповідальний за нагляд за цілісністю державних програм, сказав:

«Ми спостерігали скорочення часу обробки наших розслідувань на 50%, і ми перейшли з 12-місячного часу обробки до шести місяців. Це було величезним для нас, тому що ми також зіткнулися з бюджетними обмеженнями і не могли додати більше ресурсів».