Обнаружение мошенничества с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения
автор Нихил Капур, 16 апреля 2025 года
Слишком длинно; не прочитал
ИИ и МЛ трансформируют обнаружение мошенничества с помощью адаптивных, масштабируемых и моделей в реальном времени. От контролируемого обучения до глубоких нейронных сетей, эти инструменты улучшают точность и помогают выявлять сложные схемы мошенничества. Несмотря на их обещания, такие вызовы, как дисбаланс данных, объяснимость и соблюдение норм, по-прежнему влияют на широкое внедрение.
Упомянутые люди
«обнаружение мошенничества с помощью ИИ» Изображение создано HackerNoon AI Image Generator
Введение
Одной из насущных задач для таких отраслей, как электронная коммерция, финансы и страхование, является обнаружение мошенничества. Для этих отраслей безопасность транзакций имеет первостепенное значение. Ещё десять лет назад организации полагались на предопределенные правила и пороги, которые часто не были достаточными для обнаружения мошеннической деятельности. С появлением искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ) организации начинают внедрять автоматизированные, адаптивные и оперативные технологии обнаружения аномалий для выявления мошенничества.
В этой статье мы подробно рассмотрим методологии ИИ и МЛ в обнаружении мошенничества, включая контролируемые, неконтролируемые и методы глубокого обучения. Кроме того, эта статья также затрагивает проблемы использования ИИ в обнаружении мошенничества.
Традиционные методы обнаружения мошенничества
Обнаружение мошенничества традиционно полагается на следующие механизмы :
- Предопределенные правила: Организации устанавливают предопределенные правила и пороги, такие как лимиты транзакций, проверки частоты и схемы для обнаружения мошенничества. Например, финансовые организации часто используют системы на основе правил для пометки транзакций, превышающих определенный денежный порог.
- Ручная проверка: Аудит также является неотъемлемой частью традиционных методов обнаружения мошенничества. Многие организации нанимают опытных специалистов для проверки помеченных транзакций или поведения и определения наличия мошеннической активности.
Однако эти традиционные методы обнаружения мошенничества имеют несколько ограничений:
- Высокая доля ложных срабатываний: Системы на основе предопределенных правил часто приводят к множеству ложных срабатываний, что может привести к ненужному friction для клиентов и операционным неэффективностям для организаций.
- Ограниченная адаптивность: Мошенники часто разрабатывают новые методы, чтобы обойти предопределенные правила. Обновление правил и порогов часто требует ручного вмешательства и увеличивает эксплуатационные расходы для компаний.
- Проблемы масштабируемости: С ростом объема данных ручные и основанные на правилах методы становятся неэффективными и трудными для управления.
- Невозможность обнаружения сложных схем мошенничества: Поскольку для обнаружения мошенничества использовались предопределенные правила, эти методы не могут обнаружить сложные или новые мошеннические схемы, поскольку они не соответствуют предопределенным правилам.
- Ресурсоемкость: Процессы ручной проверки требуют квалифицированного персонала и времени, что может увеличить эксплуатационные расходы для организаций.
Методы ИИ и МЛ в обнаружении мошенничества
Многие организации строят системы обнаружения мошенничества. Они используют такие методы, как контролируемое, неконтролируемое и глубокое обучение, чтобы разработать систему обнаружения мошенничества. Они также обучают модели на исторических данных для выявления мошеннических паттернов. В следующем разделе описаны различные алгоритмы для этих методов и их преимущества и недостатки.
Контролируемое обучение для обнаружения мошенничества
Метод контролируемого обучения использует размеченные наборы данных, которые включают как мошеннические, так и немошеннические транзакции, для обучения моделей, которые могут идентифицировать и предсказывать мошенническую активность. Анализируя особенности транзакций, эти модели классифицируют транзакции и помечают подозрительное поведение. Общепринятые контролируемые алгоритмы перечислены в таблице ниже :
|
Алгоритмы |
Описание |
|---|---|
|
Логистическая регрессия |
Это простой и интерпретируемый алгоритм. Он идеален для обнаружения мошенничества в банковской сфере и страховании, где достаточно линейных зависимостей. |
|
Деревья решений |
Этот алгоритм хорош, когда данные являются категориальными и простыми для интерпретации. Он обычно используется в электронной коммерции и онлайн-мошенничестве. |
|
Методы опорных векторов (SVM) |
Алгоритм SVM используется, когда у организаций есть данные с высоким измерением. Этот алгоритм может быть использован в здравоохранении для обнаружения мошенничества и проверки личности. |
|
Градиентный бустинг (GBM) |
Этот алгоритм хорош для сложных взаимосвязей, обычно применяется в финансовых транзакциях и мошенничестве с кредитными картами, где бухгалтерские данные являются сложными. Он обеспечивает высокую точность. |
|
Случайные леса |
Устойчив к переобучению и эффективен с большими наборами данных. Используется для обнаружения мошенничества по страховым заявлениям и налоговым преступлениям. |
|
Глубокие нейронные сети (DNN) |
Этот алгоритм подходит для сложных паттернов мошенничества. Лучше всего подходит для широкомасштабного мошенничества в банковской сфере и кибербезопасности. |
В следующем разделе перечислены плюсы и минусы контролируемого обучения для обнаружения мошенничества.
Плюсы
- Высокая точность: Точность методов контролируемого обучения высока для обнаружения мошеннических транзакций, когда они обучаются на высококачественных размеченных наборах данных.
- Разнообразие алгоритмов: Контролируемое обучение поддерживает множество алгоритмов, таких как логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса, нейронные сети, которые могут быть использованы для различных сценариев мошенничества.
- Эффективность для известных паттернов: Обучаясь на исторических данных, контролируемое обучение обеспечивает отличные результаты при обнаружении известных паттернов мошенничества.
- Улучшенная прозрачность: Технологии объяснимого ИИ (XAI), такие как SHAP и LIME, помогают прояснить процесс принятия решений, улучшая прозрачность модели и доверие заинтересованных сторон.
Минусы
- Зависимость от данных: Методы контролируемого обучения требуют больших объемов размеченных данных, которые могут быть сложными для организаций в получении, особенно для мошеннических случаев.
- Ограниченная адаптивность: Контролируемые модели могут испытывать трудности с новыми или развивающимися тактиками мошенничества, которые значительно отличаются от исторических паттернов.
- Вычислительные затраты: Модели, такие как градиентный бустинг (GBM) и глубокие нейронные сети (DNN), могут быть ресурсоемкими, требуя значительных вычислительных мощностей и времени. Многие организации могут не иметь возможности позволить себе создание дата-центров для поддержки.
- Риски переобучения: Алгоритмы, такие как деревья решений, склонны к переобучению, особенно с шумными данными, что может потенциально уменьшить обобщаемость на новых данных.
Неконтролируемое обучение для обнаружения мошенничества
Методы неконтролируемого обучения анализируют входные данные для поиска скрытых структур, корреляций и аномалий. Эта техника очень полезна в таких организациях, как электронная коммерция и финансы, где мошенническое поведение встречается редко и постоянно меняется. Ниже приведены некоторые методы, которые организации могут использовать при проектировании системы обнаружения мошенничества :
|
Методы |
Описание |
|---|---|
|
Обнаружение аномалий |
Организации могут использовать такие методы, как кластеризация и автокодировщики, которые очень эффективны для выявления выбросов в наборах данных. Эти выбросы часто представляют собой мошенническую активность. |
|
Методы кластеризации |
Алгоритмы, такие как K-Means, DBSCAN и иерархическая кластеризация, группируют данные с похожими характеристиками. Данные, которые выходят за пределы этих хорошо определенных кластеров, можно считать мошеннической активностью. |
|
Снижение размерности |
Методы, такие как анализ главных компонент (PCA) и разделение стохастических соседей (t-SNE), снижают сложность наборов данных, сохраняя их дисперсию. Это помогает визуализировать и выявлять потенциальные мошеннические действия, подчеркивая аномалии в пространстве с меньшей размерностью. |
|
Анализ ассоциативных правил |
Алгоритмы, такие как Apriori и FP-Growth, могут выявлять скрытые взаимосвязи между данными. В обнаружении мошенничества это может помочь выявить схемы мошеннического поведения путем анализа транзакционных данных. |
|
Автокодировщики и нейронные сети |
Эти модели глубокого обучения могут научиться воссоздавать нормальное транзакционное поведение. Когда они сталкиваются с мошеннической транзакцией, ошибка реконструкции часто оказывается выше, указывая на потенциальное мошенничество. |
В следующем разделе перечислены плюсы и минусы неконтролируемого обучения для обнаружения мошенничества.
Плюсы
- Не требуется размеченные данные: Уменьшает зависимость от исторических данных о мошенничестве.
- Адаптивность: Способно выявлять новые и развивающиеся паттерны мошенничества.
- Проактивный подход: Неконтролируемое обучение может выявлять подозрительное поведение еще до того, как оно будет подтверждено как мошенничество.
Минусы
- Ложные срабатывания: Аномалии, выявленные неконтролируемыми моделями, могут не всегда быть мошенническими, требуя дальнейшего человеческого расследования.
- Интерпретируемость модели: Некоторые неконтролируемые методы, особенно глубокие модели обучения, могут быть сложными для интерпретации и объяснения.
Глубокое обучение для обнаружения мошенничества
Методы глубокого обучения, включая CNN, RNN, трансформеры и GNN, предлагают возможности для обнаружения мошенничества путем анализа больших и сложных транзакционных наборов данных. Организации могут использовать любую из моделей ниже в зависимости от их конкретных случаев применения.
|
Модели |
Описание |
|---|---|
|
Сверточные нейронные сети (CNN) |
CNN могут быть использованы для обнаружения мошенничества в первую очередь из-за их способности выявлять сложные паттерны в данных. Они часто используются в гибридных моделях, где обрабатываются структуры данных в виде решетки или вносят вклад в извлечение признаков в сочетании с другими методами. Их можно использовать для обнаружения мошенничества с кредитными картами. |
|
Рекуррентные нейронные сети (RNN) |
RNN могут захватывать последовательные зависимости. Это позволяет им анализировать последовательности транзакций и выявлять неправильные паттерны с течением времени. |
|
Трансформеры (например, BERT, GPT) |
Эти алгоритмы используют механизмы самовнимания для выявления сложных и последовательных мошеннических действий в реальном времени, особенно эффективно с долгосрочными зависимостями. Они отлично подходят для анализа последовательностей транзакций или сценариев, где данные о транзакциях рассматриваются как форма естественного языка. |
|
Графовые нейронные сети (GNN) |
Этот алгоритм используется для обнаружения мошенничества на основе сети, где транзакции формируют сложные взаимосвязи. Техники передачи сообщений в GNN выявляют скрытые связи, улучшая точность обнаружения в сценариях, таких как организованные схемы мошенничества. |
|
Автокодировщики и VAE |
Используются в неконтролируемом обучении для восстановления нормального транзакционного поведения и выявления отклонений, которые могут указывать на мошенничество. Эти модели эффективны в сценариях обнаружения аномалий, особенно когда размеченные данные недостаточны. |
|
Обучение с подкреплением (например, Q-learning, DDPG) |
В основном используется для адаптации стратегий обнаружения в динамических средах, помогая системам учиться реагировать на развивающиеся тактики мошенничества. Хотя обещающее, обучение с подкреплением менее распространено в производственных средах из-за сложности и проблем с интерпретируемостью. |
В следующем разделе перечислены плюсы и минусы глубокого обучения для обнаружения мошенничества.
Плюсы
- Высокая точность: Модели глубокого обучения могут обрабатывать большие наборы данных и выявлять паттерны, которые часто упускаются традиционными методами.
- Обнаружение в реальном времени: Эти модели могут анализировать потоки данных в реальном времени.
- Адаптивность: Подходы в обучении с подкреплением позволяют моделям учиться и адаптироваться к новым видам мошенничества.
- Углубленные данные: Гибридные модели и GNN предоставляют более глубокие сведения о сложных транзакционных сетях.
Минусы
- Проблемы с интерпретируемостью: Модели глубокого обучения часто рассматриваются как черные ящики, что затрудняет понимание процессов принятия решений.
- Уязвимость к атакующим действиям: Мошенники могут использовать слабые места в модели, чтобы избежать обнаружения.
- Высокие вычислительные затраты: Обучение и развертывание моделей глубокого обучения требуют значительных вычислительных ресурсов.
- Проблемы масштабируемости: Модели глубокого обучения имеют проблемы масштабируемости, особенно в системах реального времени.
Проблемы в обнаружении мошенничества на основе ИИ и МЛ
Хотя обнаружение мошенничества на основе ИИ и МЛ помогает организациям выявлять мошенничество и спасать операционные потери, все еще существуют несколько проблем:
- Дисбаланс данных: Мошеннические транзакции составляют только небольшую часть набора данных. Модели могут давать предвзятые мошеннические прогнозы, поскольку они обучались на недостаточно качественных данных. Чтобы решить эту проблему, организации могут использовать такие методы, как метод синтетического увеличения выборки меньшинств (SMOTE), чтобы устранить класс дисбаланса в наборах данных.
- Атакующие действия: Мошенники часто манипулируют входными данными, чтобы избежать обнаружения. Организации могут использовать противодействующие меры, такие как тренировочные действия противников, генеративные соперничающие сети (GAN) и надежная инженерия признаков, которые исследуются для повышения безопасности модели.
- Объяснимость модели: Многие модели ИИ и глубокого обучения функционируют как черные ящики. У пользователей нет понимания того, как было принято решение. Технологии объяснимого ИИ (XAI), включая SHAP (SHapley Additive exPlanations) и LIME (Locally Interpretable Model-Agnostic Explanations), улучшают прозрачность и помогают организациям понять, какие признаки влияют на предсказания мошенничества.
- Соблюдение норм: Организациям необходимо соблюдать нормы, такие как GDPR и CCPA, которые ограничивают сбор данных и развертывание моделей. Методы сохранения конфиденциальности, такие как дифференциальная конфиденциальность, гомоморфное шифрование и федеративное обучение все еще находятся на ранней стадии исследований. Эти методы, когда будут разработаны, могут быть полезными в обнаружении мошенничества.
- Сложность вычислений и масштабируемость: Модели ИИ требуют значительных вычислительных ресурсов. Организациям приходится нести большие затраты на создание дата-центров.
Заключение
ИИ и МЛ революционизируют системы обнаружения мошенничества, предлагая адаптивные, масштабируемые и эффективные решения. Контролируемые, неконтролируемые и глубокие методы обучения демонстрируют потенциал ИИ в борьбе с мошенническими действиями. Это очевидно, поскольку множество организаций создали свои системы обнаружения мошенничества с использованием ИИ и МЛ. Однако проблемы, такие как дисбаланс данных, мошеннические тактики и нормативные аспекты, продолжают оставаться узким местом для полного внедрения ИИ и МЛ в обнаружение мошенничества.
