Tradycyjne metody wykrywania oszustw, takie jak systemy oparte na zasadach, modelowanie statystyczne czy manualna weryfikacja, często nie nadążają za dynamicznym wzrostem skali problemu. Systemy regułowe generują liczne fałszywe alarmy, modele statystyczne wymagają znacznych zasobów obliczeniowych, a ręczna analiza danych jest czasochłonna i niemożliwa do przeprowadzenia na szeroką skalę.
Zaawansowane technologie AI pozwalają skutecznie przeciwdziałać tym zagrożeniom. Firmy ubezpieczeniowe mogą analizować wzorce zachowań i wykrywać anomalie na poziomie pacjenta lub dostawcy usług. Systemy monitorowania w czasie rzeczywistym pomagają identyfikować podejrzane zachowania na etapie ich występowania, a automatyzacja przetwarzania wniosków o zwrot kosztów redukuje ryzyko błędów ludzkich i nadużyć.
Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w wykrywaniu i zapobieganiu oszustwom w sektorze finansowym, publicznym i medycznym. Automatyzacja analizy danych, wykrywanie anomalii oraz zdolność do przetwarzania ogromnych zbiorów informacji w czasie rzeczywistym pozwalają chronić instytucje i konsumentów przed przestępstwami na niespotykaną dotąd skalę.
Firmy wdrażające zaawansowane rozwiązania AI do wykrywania oszustw osiągnęły nawet 40-procentową poprawę skuteczności identyfikacji podejrzanych transakcji. Dzięki temu instytucje finansowe i przedsiębiorstwa mogą minimalizować straty, a także chronić swoją reputację.
Równocześnie przestępcy sami zaczynają wykorzystywać zaawansowane technologie, w tym modele językowe (LLM), aby skuteczniej oszukiwać ofiary, skłaniając je do inwestowania w fałszywe schematy, podawania danych bankowych czy zakupu kryptowalut. Na szczęście rozwój sztucznej inteligencji oraz systemów obliczeniowych o wysokiej wydajności pozwala na bieżąco reagować na zagrożenia i znacząco podnosić skuteczność wykrywania oszustw.
Zastosowanie AI w wykrywaniu oszustw finansowych
Zaawansowane rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc zaoszczędzić miliardy dolarów, tworząc skuteczniejsze mechanizmy bezpieczeństwa i zapobiegając stratom. Wdrażając te technologie, przedsiębiorstwa i instytucje publiczne mogą efektywniej identyfikować i zwalczać oszustwa, zabezpieczając finanse swoich klientów oraz obywateli.
W dobie rosnącej cyfryzacji przedsiębiorstwa i instytucje na całym świecie coraz częściej sięgają po sztuczną inteligencję (AI), aby chronić swoich klientów oraz skutecznie przeciwdziałać działalności oszustów. Zaawansowane technologie pozwalają na skuteczniejsze wykrywanie prób oszustwa, minimalizację strat finansowych oraz redukcję ryzyka związanego z kradzieżą tożsamości.
Charakterystycznym problemem dla sektora medycznego jest jego złożona struktura – obejmuje on szpitale, firmy ubezpieczeniowe, apteki, niezależne praktyki medyczne i wiele innych podmiotów. To sprawia, że oszuści mogą działać zarówno po stronie pacjentów, jak i usługodawców.
AI w walce z oszustwami w sektorze publicznym
Banki i instytucje finansowe zaczynają wykorzystywać technologie AI do poprawy bezpieczeństwa swoich klientów i przeciwdziałania przestępczości finansowej. Nowoczesne narzędzia, takie jak NVIDIA RAPIDS Accelerator for Apache Spark, umożliwiają błyskawiczne przetwarzanie ogromnych zbiorów danych transakcyjnych. Połączenie AI z modelami uczenia maszynowego – takimi jak XGBoost czy sieci neuronowe do analizy grafów (GNN) – pozwala jeszcze skuteczniej wykrywać podejrzane schematy i ograniczać liczbę fałszywych alarmów.
Podobne inicjatywy podejmuje również Urząd Skarbowy Stanów Zjednoczonych (IRS), który testuje zaawansowane algorytmy do identyfikacji nieprawidłowości w deklaracjach podatkowych. Wykorzystując narzędzia NVIDIA, takie jak RAPIDS i Morpheus, IRS może analizować wzorce oszustw i wychwytywać przypadki odbiegające od normy, co pomaga minimalizować straty budżetowe.
Skala problemu jest ogromna. Jak wynika z badań firmy Hiya, w 2023 roku tygodniowo wykonywano aż 550 milionów oszukańczych połączeń telefonicznych. INTERPOL szacuje, że straty poniesione przez ofiary oszustw w tym okresie sięgnęły astronomicznej kwoty 1 biliona dolarów. W samych Stanach Zjednoczonych jedna na cztery rozmowy telefoniczne spoza listy kontaktów była oznaczona jako potencjalne oszustwo, w tym wyłudzenia związane z płatnościami Venmo czy fałszywe oferty rozszerzonej gwarancji.
Sztuczna inteligencja w wykrywaniu oszustw w służbie zdrowia
Straty wynikające z oszustw dotykają również administrację publiczną. Rząd Stanów Zjednoczonych szacuje, że w latach 2018-2022 straty z tytułu oszustw i niewłaściwych płatności mogły sięgnąć 521 miliardów dolarów. Problem ten obejmuje m.in. oszustwa podatkowe, fałszerstwa czeków oraz niewłaściwe wypłaty świadczeń z programów takich jak Social Security czy Medicare.
Aby przeciwdziałać tym problemom, amerykańskie instytucje federalne sięgają po AI i zaawansowane systemy obliczeniowe. Na przykład Departament Skarbu USA wdrożył algorytmy uczenia maszynowego do analizy ogromnych zbiorów danych, co pozwoliło uniknąć lub odzyskać ponad 4 miliardy dolarów w okresie budżetowym 2024 roku.
Przestępczość finansowa dotyka również branży medycznej. Według Departamentu Sprawiedliwości USA oszustwa, marnotrawstwo i nadużycia mogą odpowiadać za nawet 10% całkowitych wydatków na opiekę zdrowotną. Inne źródła szacują, że straty mogą sięgać 100 miliardów dolarów rocznie.
- Fałszywe lub zawyżone rachunki za usługi
- Kodowanie usług jako droższych niż faktycznie wykonane
- Podwójne fakturowanie za tę samą usługę
- Fałszowanie dokumentacji medycznej
- Nieuprawnione wykorzystanie czyjejś polisy ubezpieczeniowej
- Fałszywe recepty
Najczęstsze typy oszustw w służbie zdrowia obejmują:
Przyszłość walki z oszustwami dzięki AI
Branża finansowa to jeden z kluczowych sektorów walczących z oszustwami, takimi jak kradzież tożsamości, przejęcia kont bankowych, fałszywe transakcje oraz wyłudzenia czekowe. Prognozy wskazują, że globalne straty wynikające z oszustw kartami płatniczymi do 2026 roku mogą osiągnąć wartość 43 miliardów dolarów.
Wprowadzenie rozwiązań AI daje wymierne efekty. Bank BNY poprawił skuteczność wykrywania oszustw o 20% dzięki zastosowaniu systemów NVIDIA DGX. PayPal z kolei zredukował liczbę fałszywie pozytywnych wykryć o 10%, jednocześnie zmniejszając zapotrzebowanie na moc obliczeniową niemal ośmiokrotnie. Swedbank wykorzystał generatywne sieci przeciwstawne do skuteczniejszej identyfikacji podejrzanych działań.
