Mở khóa sức mạnh của AI và công nghệ đồ thị cho phát hiện gian lận | Mastech InfoTrellis

Pittsburgh, Pennsylvania, ngày 28 tháng 8 năm 2024 – Mastech InfoTrellis – Mastech InfoTrellis hợp tác với các doanh nghiệp để khai thác giá trị dữ liệu của họ nhằm đạt được mục tiêu kinh doanh. 

Trong một thế giới ngày càng kỹ thuật số, sự phức tạp của tội phạm tài chính đã leo thang, khiến các phương pháp phát hiện gian lận truyền thống kém hiệu quả hơn. Kết quả là, các tổ chức đang chuyển sang các công nghệ tiên tiến như Trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ đồ thị để chống lại gian lận hiệu quả hơn. Những công nghệ này, đặc biệt là khi kết hợp với nhau, mang đến khả năng chưa từng có trong việc phát hiện và ngăn chặn các hoạt động gian lận.

Giới thiệu về Công nghệ Đồ thị và AI trong Phát hiện Gian lận

Công nghệ đồ thị là một công cụ mạnh mẽ cho phép mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể, chẳng hạn như giao dịch, tài khoản và người dùng. Khi được tích hợp với AI, nó cung cấp một khung mạnh mẽ để xác định các mẫu và bất thường cho thấy hành vi gian lận. Sự kết hợp giữa công nghệ đồ thị và AI đang biến đổi việc phát hiện gian lận bằng cách cung cấp thông tin chi tiết sâu sắc hơn và dự đoán chính xác hơn.

Bối cảnh và Xu hướng Thị trường

Việc áp dụng công nghệ đồ thị để phát hiện gian lận đã tăng lên đều đặn. Theo một báo cáo của , việc sử dụng công nghệ đồ thị trong phân tích dữ liệu dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép (CAGR) hơn 20% đến năm 2027. Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi khả năng của công nghệ trong việc quản lý và phân tích các tập dữ liệu phức tạp, liên kết với nhau, điều này rất cần thiết để xác định gian lận trong các mạng lưới tài chính phức tạp ngày nay.

Trong lịch sử, phát hiện gian lận dựa vào các hệ thống dựa trên quy tắc có khả năng thích nghi với các loại gian lận mới hạn chế. Tuy nhiên, với sự ra đời của AI và công nghệ đồ thị, các tổ chức tài chính hiện có thể:

• Phát hiện các mẫu gian lận phức tạp: cho phép trực quan hóa các mối quan hệ và mẫu mà việc phát hiện bằng các phương pháp truyền thống là không thể.
• Nâng cao giám sát thời gian thực: Các mô hình AI có thể phân tích dữ liệu theo thời gian thực, xác định các hoạt động đáng ngờ khi chúng xảy ra.
• Giảm các phản hồi sai: Bằng cách hiểu ngữ cảnh của giao dịch và hành vi của người dùng, AI và công nghệ đồ thị có thể phân biệt giữa các hoạt động hợp pháp và gian lận chính xác hơn.

Phát triển hiện tại: Trường hợp sử dụng trong Phát hiện Gian lận

Việc áp dụng trong phát hiện gian lận không chỉ là lý thuyết; nó đang được triển khai trên nhiều lĩnh vực với thành công đáng kể. Một số trường hợp sử dụng chính bao gồm:

• Phát hiện Gian lận Giao dịch: Cơ sở dữ liệu đồ thị có thể mô hình hóa các mối quan hệ giữa các giao dịch, tài khoản và thực thể khác nhau, giúp dễ dàng xác định các mẫu bất thường cho thấy gian lận.
• Chống rửa tiền (AML): Bằng cách lập bản đồ luồng tiền giữa các tài khoản và xác định các kết nối bất thường, công nghệ đồ thị giúp phát hiện và ngăn chặn các hoạt động rửa tiền.
• Ngăn chặn trộm cắp danh tính: Các mô hình AI, kết hợp với công nghệ đồ thị, có thể phân tích các kết nối giữa tài khoản người dùng và thông tin cá nhân để phát hiện các bất thường có thể cho thấy trộm cắp danh tính.

Thông tin chi tiết Hội thảo trực tuyến: Chuyển đổi Phát hiện Tội phạm Tài chính của bạn với Phân tích Đồ thị

Để tìm hiểu sâu hơn về cách công nghệ đồ thị đang cách mạng hóa việc phát hiện gian lận, chúng tôi đã tổ chức một hội thảo trực tuyến có tiêu đề “.” Phiên bản này đã cung cấp tổng quan toàn diện về những tiến bộ mới nhất trong phân tích đồ thị và cách chúng được sử dụng để chống lại tội phạm tài chính. Các chuyên gia trong ngành đã chia sẻ thông tin chi tiết về các ứng dụng thực tế, cung cấp cho người tham dự các chiến lược khả thi để triển khai trong tổ chức của họ.

Triển vọng Tương lai và Dự báo

Tương lai của việc phát hiện gian lận nằm ở việc tích hợp liên tục AI và công nghệ đồ thị. Khi dữ liệu trở nên phức tạp và liên kết với nhau hơn, nhu cầu về các công cụ tinh vi để phân tích và giải thích dữ liệu này sẽ chỉ tăng lên. Theo , thị trường toàn cầu về AI trong phát hiện gian lận dự kiến sẽ đạt 38,2 tỷ đô la vào năm 2026, với một phần đáng kể sự tăng trưởng này được quy cho việc áp dụng công nghệ đồ thị.

Các dự báo chính bao gồm:

• Tăng cường Áp dụng: Nhiều tổ chức tài chính hơn sẽ áp dụng AI và công nghệ đồ thị như một phần trong các chiến lược phát hiện gian lận cốt lõi của họ.
• Nâng cao Khả năng Dự đoán: Khi các mô hình AI trở nên tinh vi hơn, chúng sẽ có thể dự đoán các hoạt động gian lận với độ chính xác cao hơn, cho phép thực hiện các biện pháp phòng ngừa.
• Tích hợp với Blockchain: Sự kết hợp giữa công nghệ blockchain với AI và cơ sở dữ liệu đồ thị sẽ cung cấp một khung bảo mật và minh bạch hơn cho việc phát hiện gian lận.

Kết luận

Việc tích hợp AI và công nghệ đồ thị đang cách mạng hóa cách các tổ chức tài chính phát hiện và ngăn chặn gian lận. Bằng cách cho phép phân tích các mối quan hệ và mẫu phức tạp, những công nghệ này cung cấp một cách tiếp cận hiệu quả và hiệu quả hơn để chống lại tội phạm tài chính. Khi việc áp dụng những công nghệ này tiếp tục phát triển, các tổ chức tận dụng AI và công nghệ đồ thị sẽ được trang bị tốt hơn để dẫn đầu các hoạt động gian lận ngày càng tinh vi hơn.

Bài viết được cung cấp bởi nhà cung cấp nội dung bên thứ ba. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) không đưa ra bảo đảm hoặc tuyên bố liên quan đến điều đó.

Lĩnh vực: Tin nổi bật, Tin tức hàng ngày

SeaPRwire cung cấp phát hành thông cáo báo chí thời gian thực cho các công ty và tổ chức, tiếp cận hơn 6.500 cửa hàng truyền thông, 86.000 biên tập viên và nhà báo, và 3,5 triệu máy tính để bàn chuyên nghiệp tại 90 quốc gia. SeaPRwire hỗ trợ phân phối thông cáo báo chí bằng tiếng Anh, tiếng Hàn, tiếng Nhật, tiếng Ả Rập, tiếng Trung Giản thể, tiếng Trung Truyền thống, tiếng Việt, tiếng Thái, tiếng Indonesia, tiếng Mã Lai, tiếng Đức, tiếng Nga, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Bồ Đào Nha và các ngôn ngữ khác.