组织可以采用人工智能技术来加强欺诈检测。
人工智能(AI)的强大功能及其潜力在科技行业中不断进行探讨和分析。这项技术不断地融入各种垂直领域，并出现在人们意想不到的地方。在2019年，医疗保健和汽车等垂直行业采用人工智能来推动该行业的进一步创新。特别是零售部门已经推出了许多基于人工智能的产品，例如超市使用人工智能技术为货物配送系统提供帮助，以帮助跟踪他们的商店和仓库周围的产品的价格和地点。
人们看到的一项发展是在欺诈检测中增加了人工智能技术，可帮助企业发现欺诈行为。欺诈行为和网络钓鱼诈骗并不是组织愿意讨论的问题，但是，网络欺诈者变得越来越聪明并且更有创造力，网络欺诈可能导致企业每年损失高达年收入的5%。5%的收入似乎只占其年收入的一小部分，但对于全球性的企业而言，这可能达到数百万美元，而从企业的经营角度来看，这也意味着声誉受损和用户信任度下降。
人们对欺诈有哪些了解?
显然，似乎有些企业试图通过举报欺诈行为来做正确的事情。但是，从逐渐消失的收入中可以看出，很多企业并没有采取有效措施。
2018年发布的《联合国职业欺诈和滥用问题全球研究报告》发现，企业内部控制措施不利占到所有欺诈案件的近50%。
中小型企业自然会受到影响，因为它们通常面临一些欺诈行为和更普遍的勒索问题，但是，规模较大的企业为欺诈者提供了更大的回报。因此，重要的是寻求解决这种问题的解决方法以及企业应该采取什么措施以提高警惕。
举报是迄今为止识别欺诈的最常见方式，而内部审计和管理层审核分别只占到识别欺诈的15%和13%。大多数举报来自企业内部员工(53%)，但也来自客户(21%)，供应商(8%)，竞争对手(2%)和其他来源(21%)。
为什么大多数打击欺诈的方法都已失败
由于故意欺诈和意外错误的渠道如此之多，而且很难区分两者，企业如何制止对业务产生巨大负面影响的欺诈呢?
审计是一种常见的发现欺诈的方法，但是却带来了一个难题。一方面，企业可以审核每笔交易，从购买到发票再到支出费用。但是这种方法不能保证准确性，并且会占用大量资源。另一方面，企业可以通过随机审核这些交易的一定比例来节省时间，并希望发现任何欺诈性交易。无论采用哪种方式，其审计都是人工进行的，无论企业具有内部审计团队还是将任务外包。
那么，打击欺诈的最佳策略是什么?这可能超越人类具有的能力。
利用技术来发现欺诈并不是一个新的想法。数据分析已经用于发现重大的金融犯罪。实际上，与替代方案相比，数据监视和分析以及突击审核与减少幅度最大(损失减少52%)和持续时间(发现速度加快58%)相关。以前的技术与现在的技术之间的区别在于，现在可以将这些工具带入企业的流程中，以识别影响利润率和股东价值的日常欺诈行为。人工智能可以查看整个组织中用户的支出以识别可疑活动。全面查找欺诈的能力很重要。
根据针对欺诈行为进行的研究，在职业欺诈的所有实例中，有77%来自会计、运营、销售、行政/高层管理、客户服务、行政支持、财务和采购。有了这些信息，将这些部门的所有支出(采购订单、发票、合同、费用报告)集中在一个平台上至关重要。只有这样，企业才能通过控制可能在整个组织中欺诈的正在进行中的交易，以利用人工智能来保护企业的资产。通过采用基于人工智能的解决方案来发现欺诈性交易，企业可以在与窃取或破坏数据的犯罪分子的较量中占据上风。
采用人工智能审计解决欺诈问题
现在，在管理支出方面，打击欺诈活动比以往任何时候都更加重要。借助当今的技术，企业可以从检测转向预防，将组织的行为与规范进行细粒度的比较，并主动识别潜在的欺诈行为。
人工智能已经发展到可以整合和分析全球企业的数十亿笔交易，以编译配置文件并了解什么是构成“正常”行为的能力。然后，人工智能系统可以将每笔交易与正常交易进行比较，并标记异常以供财务团队进行审核。与传统的审计流程相比，这种方法可以更有效地识别和阻止欺诈损失，同时释放资源让工作人员专注于更高价值的任务来推动企业业务发展。
企业需要对欺诈保持警惕。通过利用人工智能驱动的解决方案，企业可以采用更有价值的工具来武装自己，以防止欺诈和意外错误，并免受损失。
