AI akıllı belge işleme ile sahtekarlığı önlemeye yardımcı olur

Hiçbir endüstri sahtekarlığa karşı bağışık değildir, finans, perakende ve sadakat programlarında vakalar yükselir. Sahte faturalardan ve tahrif edilmiş makbuzlardan kimlik sahtekarlığı ve sentetik hesaplara kadar, geleneksel sahtekarlık tespit yöntemleri devam etmek için mücadele eder.

Birçok işletme hala yavaş ve hataya eğilimli olan manuel incelemelere güveniyor, genellikle sahtekarlığı ancak hasar yapıldıktan sonra tespit ediyor. Sahtekarlık taktikleri daha sofistike büyüdükçe, kuruluşların daha akıllı bir yaklaşıma ihtiyacı vardır. Otomatik belge sahtekarlık tespiti AI tarafından desteklenen, işletmelerin belgeleri gerçek zamanlı olarak doğrulamasına, anormallikleri algılamalarına ve dolandırıcılığı gerçekleşmeden önce önlemelerine izin veren proaktif bir çözüm sunar.

Yapay zeka ile çalışan akıllı belge işleme (IDP) oyunu değiştiriyor. Makine öğrenimi, optik karakter tanıma (OCR) ve gerçek zamanlı veri doğrulamasını birleştirerek AI, saniyeler içinde hileli belgeleri otomatik olarak analiz edebilir, doğrulayabilir ve işaretleyebilir. Geleneksel yöntemlerden farklı olarak, yapay zeka odaklı sahtekarlık tespiti daha hızlı, daha doğru ve sürekli iyileştiricidir, bu da işletmelerin sahtekarlık kalıplarını finansal ve itibar hasarına neden olmadan tespit etmesine yardımcı olur.

Bu blogda, IDP’nin ne olduğunu, AI kullanılarak sahtekarlığın nasıl tespit edildiğini ve uygulanabileceği endüstrileri keşfedeceğiz.

Akıllı belge işleme nedir ve AI sahtekarlık tespitini nasıl geliştirir?

İşletme süreci belge, faturalar, makbuzlar ve kimlik kayıtları süreci miktarı arttı. Bununla birlikte, manuel belge işleme ve geleneksel sahtekarlık tespit yöntemleri, sahtekarlık girişimlerinin artan hacmini ve karmaşıklığını takip etmek için mücadele etmektedir. Akıllı belge işleme devreye giriyor.

Akıllı belge işleme nedir?

Akıllı belge işleme, belgelerden verilerin çıkarılmasını, sınıflandırılmasını ve doğrulanmasını otomatikleştiren AI destekli bir teknolojidir. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış belgeleri okumak ve analiz etmek için geleneksel kural tabanlı sistemlerin çok ötesinde yeteneklerle okumak ve analiz etmek için makine öğrenimi (ML), doğal dil işleme (NLP) ve optik karakter tanıma (OCR) kullanır.

IDP, manuel incelemelere veya anahtar kelime tabanlı eşleşmeye güvenmek yerine, bağlamı, kalıpları ve anormallikleri anlar, bu da onu hileli aktiviteyi tespit etmek için paha biçilmez bir araç haline getirir.

AI, IDP ile dolandırıcılık tespitini nasıl geliştirir

AI ile çalışan IDP, işletmelerin şunları yapmasını sağlayarak sahtekarlık tespitini geliştirir:

• Anomalileri anında tespit edin: AI, binlerce belgeyi gerçek zamanlı olarak tarar ve insanların göz ardı edebileceği faturalarda, makbuzlarda ve kimlik kayıtlarındaki düzensizlikleri belirler.

• Belgenin özgünlüğünü doğrulayın: Birden çok kaynakta verileri çapraz referans alarak AI, manipüle edilmiş metni, dövme imzalarını ve sahte belgeleri algılayabilir.

• Yinelenen veya değiştirilmiş gönderimleri tanımlayın: Dolandırıcılar genellikle gerçek makbuzları değiştirir veya yinelenen talepler gönderir. AI başvuruları karşılaştırabilir ve tutarsızlıkları işaretleyebilir.

• Yanlış pozitifleri azaltın: AI, meşru işlemleri sahtekarlık olarak işaretleyen geleneksel kural tabanlı sistemlerin aksine, AI zaman içinde sürekli olarak doğruluğu öğrenir ve geliştirir.

• Dolandırıcılık tespitini zahmetsizce ölçeklendirin: AI milyonlarca belgeyi işleyebilir ve işletmelerin insan iş yükünü artırmadan sahtekarlığı tespit etmesine izin verebilir.

Geleneksel dolandırıcılık tespiti neden yetersiz kalıyor

Dolandırıcılık tespit yöntemlerinin çoğu manuel denetimlere, sabit kurallara ve desen eşleştirme tekniklerine dayanır: bunlar:

• Zaman alıcı ve pahalı: Manuel belge kontrolleri önemli kaynaklar gerektirir.

• İnsan hatasına eğilimli: Dolandırıcılar, insanların kaçırabileceği boşluklardan yararlanır.

• Kapsamı sınırlı: Kural tabanlı sistemler yeni ve gelişen sahtekarlık taktiklerini tespit etmek için mücadele ediyor.

AI ve IDP kullanarak işletmeler, gelişen tehditlere uyum sağlayan daha hızlı, daha güvenilir ve ölçeklenebilir bir sahtekarlık tespit sistemi kazanırlar. Bir sonraki bölümde, finans, perakende ve sadakat programları gibi sektörlerde yapay zeka odaklı sahtekarlık tespitinin nasıl uygulandığını araştıracağız.

Endüstrilerde AI ile çalışan sahtekarlık tespiti

Sahtekarlık, sadakat programı istismarından sahtekarlık ve kimlik hırsızlığına kadar işletmeleri birçok yönden etkiler. Geleneksel sahtekarlık tespit yöntemleri genellikle yetersiz kalır, çünkü sahtekarlar güvenlik önlemlerinden kaçınmak için taktiklerini sürekli olarak geliştirir. AI ile çalışan IDP, işletmelerin çeşitli endüstrilerdeki sahtekarlığı nasıl analiz ettiğini, doğruladığını ve tespit ettiğini dönüştürmektedir. Yapay zeka kilit sektörlerde sahtekarlık ile mücadele ediyor.

Ödül programlarında sadakat sahtekarlığının önlenmesi

Sadakat programları gerçek müşterileri ödüllendirmek için tasarlanmıştır, ancak dolandırıcılar bu sistemleri kişisel kazanç için manipüle etmenin yollarını bulmuşlardır. Ortak dolandırıcılık teknikleri şunları içerir:

• Kayıt bonuslarını birden çok kez talep etmek için birden fazla hesap oluşturma.

• Gerçek alımlar yapmadan ödül kazanmak için sahte veya değiştirilmiş makbuzlar göndermek.

• Bir işlem tersine çevrildikten sonra geri ödeme ve iade politikalarının sadakat puanlarını korumak için kötüye kullanılması.

• Başkasının sadakat noktalarını çalmak ve kurtarmak için hesapları kesmek.

Yapay zeka ile çalışan sahtekarlık tespiti şu taktikleri önlemeye yardımcı olur:

• Makbuzların Doğrulama: AI gönderilen makbuzları tarar ve sahtecilik, kopyalar ve değiştirilmiş bilgileri algılar.

• Şüpheli Desenleri Tanımlama: Makine öğrenimi algoritmaları, farklı kimliklere sahip aynı kullanıcının birden fazla iddiası gibi olağandışı işlem davranışlarını gösterir.

• Hesap kimlik doğrulamasını otomatikleştirme: AI, gerçek müşterilerin ödüllerden yararlanmasını sağlamak için bot odaklı kötüye kullanımı önlemek için kimlik doğrulamasını kullanır.

Gerçek zamanlı sahtekarlık tespiti ile işletmeler, ödüllerin meşru müşterilere gitmesini sağlarken sadakat sahtekarlığından kaynaklanan kayıpları azaltabilir.

Finans ve Muhasebede Fatura ve Gider Sahtekarlığının Durdurulması

Dolandırıcılar, sahte, şişirilmiş veya yinelenen talepler göndererek sıklıkla fatura ve gider yönetim sistemlerini hedefler. Bazı yaygın fatura sahtekarlığı teknikleri şunları içerir:

• Fatura kurcalama: Dolandırıcılar fatura tutarlarını değiştirir veya ödemeleri yeniden yönlendirmek için satıcı ayrıntılarını değiştirir.

• Yinelenen İddialar: Çalışanlar veya satıcılar aynı faturayı geri ödeme için birden çok kez gönderir.

• Sahte makbuzlar: Dolandırıcılar, hileli masrafları haklı çıkarmak için sahte makbuzlar üretir.

Yapay zeka ve optik karakter tanıma (OCR) teknolojisi, bu hileli faaliyetleri aşağıdakilerle tespit etmeye yardımcı olur:

• Fatura verilerinin çıkarılması ve doğrulanması: Yapay zeka faturaları tarar ve bunları mevcut kayıtlara, satıcı detaylarına ve yinelenmeleri veya değişiklikleri tespit etmek için önceki ödemelere karşı çapraz kontrol eder.

• Düzensiz desenleri tespit etmek: Makine öğrenimi, aşırı şişirilmiş miktarlar, eşleşmeyen tarihler ve şüpheli satıcı davranışı gibi tutarsızlıkları tanımlar.

• Uyumluluk kontrollerini otomatikleştirme: AI, faturaların şirket gider politikalarını ve vergi düzenlemelerini karşılamasını ve finansal denetimlerdeki insan hatalarını azaltmasını sağlar.

AI odaklı belge işlemesini entegre ederek, finans ekipleri fatura doğrulamasını hızlandırabilir, hileli ödemeleri önleyebilir ve manuel inceleme darboğazlarını ortadan kaldırabilir.

Bankacılık Dolandırıcılığı: Kredi ve İpotek Sahtekarlığı

Dolandırıcılar, kredi ve ipotek başvurularını manipüle ederek sık sık bankaları ve finans kurumlarını hedefler. Geri ödeme niyetleri olmayan fonları güvence altına almak için tahrif edilmiş belgeler, çalıntı kimlikler veya sentetik kimlikler kullanırlar. Bazı yaygın sahtekarlık teknikleri şunları içerir:

• Kimlik Hırsızlığı: Çalıntı kişisel bilgiler, sahte bir kimlik altında krediler veya ipotek başvurusunda bulunmak için kullanılır.

• Sentetik kimlik sahtekarlığı: Gerçek ve sahte bilgilerin bir karışımı, hileli kredileri güvence altına almak için yüksek kredi puanına sahip yeni bir kimlik oluşturmak için kullanılır.

• Saman Borçlu Şemaları: Üçüncü bir taraf, gerçek borçlunun finansal riskini gizleyerek, kalifiye olmayacak biri adına bir kredi için geçerlidir.

Bankacılıkta AI ile çalışan sahtekarlık tespiti, kredi ve ipotek sahtekarlığının önlenmesine yardımcı olur:

• Gelişmiş belge doğrulaması: Yapay zeka analizleri tutarsızlıklar, değiştirilmiş metin ve sahtecilik belirtileri için finansal belgeler sunar.

• Kimlik doğrulaması ve biyometrik eşleştirme: Yapay zeka ile çalışan yüz tanıma ve kimlik kimlik doğrulaması Başvuru sahiplerinin kim olduğunu iddia ettikleri olmasını sağlayın.

• Çapraz referans finansal veriler: AI, olağandışı kalıpları veya uyumsuzlukları tespit etmek için kredi geçmişi ve bankacılık kayıtları gibi birden fazla veri kaynağını tarar.

• Gerçek Zamanlı Risk Değerlendirmesi: Makine öğrenme modelleri, hileli göstergeler için kredi başvurularını değerlendirerek yüksek riskli krediler verme riskini azaltır.

Yapay zekayı bankacılık sahtekarlığı tespitine entegre ederek, finansal kurumlar güvenliklerini güçlendirebilir, kredi temerrütlerini azaltabilir ve düzenleyici standartlara uyumu sağlayabilir.

Yapay zeka odaklı sahtekarlık tespiti, doğrulamayı otomatikleştirerek, anormallikleri tespit ederek ve sahtekarlık risklerini gerçek zamanlı olarak azaltarak sektörler arasındaki güvenlik standartlarını yeniden tanımlamaktadır. Bir sonraki bölümde, AI’nın neden sahtekarlık önlemesinin geleceği olduğunu ve ortaya çıkan sahtekarlık taktiklerine sürekli olarak nasıl uyum sağladığını araştıracağız.

AI neden sahtekarlığın önlenmesinin geleceğidir?

Sahtekarlık taktikleri sürekli gelişmektedir, bu da geleneksel tespit yöntemlerini zaman içinde daha az etkili hale getirir. Manuel incelemeler ve kural tabanlı sistemler, giderek daha sofistike dolandırıcılık planlarına ayak uyduramayacak kadar katıdır. AI ise, sürekli olarak yeni tehditlere uyum sağlayan dinamik, kendi kendine öğrenen bir yaklaşım sunmaktadır.

Statik sahtekarlık tespit modellerinden farklı olarak, AI kalıpları gerçek zamanlı olarak analiz eder, anomalileri tespit eder ve zaman içinde doğruluğunu geliştirir. Belge kimlik doğrulamasını otomatikleştirerek, kimlikleri doğrulayarak ve şüpheli işlemleri işaretleyerek AI, insan hatasını en aza indirir ve sektörler arasında sahtekarlık önlemesini güçlendirir. Milyonlarca belgeyi işleme yeteneği, sahtekarlığın finansal hasar gerçekleşmeden önce değil, tespit edilmesini anında sağlar.

Sonuç: Sahtekarlık tespitinin geleceği AI odaklı

İşletmeler artık modası geçmiş sahtekarlık önleme stratejilerine güvenemez. Yapay zeka ile çalışan akıllı belge işleme, sahtekarlığı tespit etmek ve önlemek, finansal kayıpları ve uyum risklerini azaltmak için ölçeklenebilir, verimli ve son derece doğru bir yol sağlar. AI kullanarak şirketler sahtekarlık tespitini otomatikleştirebilir, güvenliği artırabilir ve ortaya çıkan tehditlerin önünde kalabilir.

Sahtekarlık gelişmeye devam ettikçe, işletmeler onunla gelişmelidir. Yapay zeka artık sahtekarlığın önlenmesinin geleceği değil, şimdiki zamandır. Soru şu: İşletmeniz onu kucaklamaya hazır mı?

(Görüntü Kaynağı: Fırlatma Çıkar)