特别报告：使用AI进行欺诈检测.pptxVIP

;;

腐败感知指数(CPI)*1世界最广为人知的腐败排名。该排名评估每个国家的公共和私营部门被感知的腐败程度，基于专家和商业领袖的见解。东南亚地区约有80%的国家参与了这一评估。

各国的CPI得分低于全球平均水平。相比之下，

亚太地区的平均得分为45（满分为0至100），其中0表示严重腐败，100代表无腐败环境。;

职业欺诈——即个人对其雇主所犯的欺诈行为——在东南亚地区极为普遍。根据美国注册舞弊审查师协会（ACFE）的研究显示，该地区最常见的职业欺诈形式包括虚假发票、虚构开支以及篡改财务报表。*2;

1%

2%

2%

2%

2%

4%

4%

4%

4%

13%

16%

48%;

1.采购

常见的采购欺诈方案包括供应商共谋、围标、贿赂和虚假发票。人工智能可以通过分析来自各种来源的供应商数据，在法律文件、合同、电子邮件往来、历史交易和其他相关数据中发挥作用，从而在打击这些问题方面发挥关键作用。通过高级算法和机器学习，人工智能可以检测可能表明可疑活动或潜在共谋的模式和异常。这有助于早期发现欺诈行为，帮助组织降低风险并维护采购流程的完整性。

2.索赔和报销

欺诈经常发生在涉及伪造文件或虚构费用的索赔和报销中。手动验证支持文件的过程既耗时又劳动密集。人工智能提供了强大的解决方案，通过自动化索赔数据的分析和验证来解决问题。通过仔细审查每项索赔，人工智能可以检测到不规则或可疑的文件，并自动标记这些文件以进行进一步调查。这简化了验证过程，并显著提高了欺诈检测的准确性和效率。;

3.会计

传统会计中的欺诈检测通常依赖于手工审计，这一过程耗时且容易出现人为错误。

相比之下，人工智能可以快速分析大量的财务数据

更高的准确性。通过训练AI建立正常财务活动的基础模型，可以实时检测模式并识别异常。incoming交易持续监控并与已建立的基础模型进行比较，任何异常情况将被标记以供欺诈分析师进一步调查。这种方法显著提高了速度和准确性，并降低了疏忽的风险。

4.安全性和身份验证

网络钓鱼、恶意软件攻击和黑客行为是身份验证过程中最常???的威胁之一。人工智能可以在防止身份盗窃并减轻由诈骗引起的未经授权交易方面发挥关键作用。例如，AI模型可以训练跨多个平台或渠道比对数据，以验证交易的真实性并检测可能表明欺诈的异常模式。

一个实际案例是Singtel的解决方案——SingVerify，这是一种基于网络的身份验证系统，旨在防止欺诈。*3不同于传统的MFA（多因素认证）或2FA（双因素认证）方法，SingVerify在后台通过匹配用户设备数据与电信网络数据来实时验证身份，且无需人工干预。若数据不匹配，则自动拒绝交易。这一基于AI的过程降低了欺诈风险，同时为用户提供增强的安全性和无缝的体验。;

AI在欺诈检测中的作用

AI实施中的共同挑战

实施新的技术解决方案，尤其是人工智能，通常并非轻而易举。它往往伴随着各种挑战和风险，包括

技术问题和人为因素对外部变量的影响

组织的控制。尽早认识到这些潜在的障碍对于成功采用AI至关重要。;

实施新的技术解决方案，尤其是AI，通常都不是一个简单的过程。它往往伴随着各种挑战和风险，从技术问题和人为因素到超出组织控制范围的外部变量。尽早认识到这些潜在的障碍对于成功采用AI至关重要。

?数据质量和可用性:AI的效果依赖于高质量、结构化的数据。没有这些数据，AI的能力将无法充分发挥。

?与传统系统集成：将AI整合到现有企业系统中可能会因与遗留基础设施的兼容性问题而变得困难。需要进行详细的规划以确保顺利集成。

?数据隐私：人工智能系统处理大量数据，包括敏感或可识别个人身份的信息。这引发了关于数据隐私以及潜在泄露的重大担忧。

?伦理问题：如果管理不当，用于训练AI模型的数据可能会引入偏见，导致决策过程中出现刻板印象或歧视。

?法规遵从性:人工智能的监管框架仍在发展，特别是在东南亚地区。东盟组织已经制定了《东盟人工智能治理和伦理指南》（ASEANGuideonAIGovernanceandEthics）。,整个地区的人工智能政策成熟度各不相同，大多数国家都处于采用人工智能的早期阶段。;

通过考虑这些因素，组织可以缩小选择范围，并选择一个不仅有效而且符合业务需求和财务资源的人工智能解决方案。

本报告来源于三个皮匠报站(www.sgpjbg.com),由用户Id:349461