本報訊近期,美國注冊反欺詐審查師協會(Association of Cer-tiffed Fraud Examiners,簡稱“ACFE”)與全球數據分析領域的領導者SAS合作進行的一項跨行業全球調查顯示,約有25%的組織有意向將在未來兩年內應用人工智能和機器學習來偵測欺詐行為,增幅已近200%,但是當前卻僅有13%的組織在欺詐偵測中真正采用了該項技術。因此,AI和機器學習必將成為未來反欺詐解決方案的技術發展方向。
在剛剛發布的反欺詐技術基準分析報告中,1000多名ACFE成員提供了有關其雇主使用前端技術打擊欺詐的相關數據,ACFE的審查師以及SAS的分析專家對此也進行深入審查。
值得注意的趨勢包括:生物識別技術的興起。約1/4的組織(26%)在反欺詐項目中使用生物識別技術;另有16%預計到2021年將正式部署生物識別技術。
不斷增加研發預算。超過一半的組織(55%)計劃在未來兩年內增加反欺詐技術的研發預算。
優化數據分析技術。到2021年,預計近3/4的組織(72%)將使用自動偵測、異常報告和異常偵測技術。大約一半的組織將使用預測分析及建模(從30%增加至52%)和可視化分析(從35%增加至47%)技術。
“隨著犯罪分子借用新技術實施欺詐并給受害者造成大量損失,反欺詐專業人士必須采用更先進的技術來阻止他們。”ACFE總裁兼CEO Bruce Dorris說道,“但究竟哪種技術能夠有效幫助組織,防范并阻止愈發頻繁的欺詐問題?若能解決這個問題對于成功實施新的反欺詐技術而言至關重要。”該項研究共吸引67個組織參與,占全球參與研究的組織總數的6%。反欺詐技術基準分析報告中有數據顯示,在所有亞太區參與研究的組織中,自動風險預測及商務規則技術最受關注,有超過60%的組織表示目前已經采用該項技術實現反欺詐。另外還有21%的組織表示會在未來2年內進行部署。此外,異常報告與偵測技術也是反欺詐的另一個技術主攻方向,超過半數(55%)的組織表示已經部署并實施該項技術來應對欺詐問題。