Không có ngành nào miễn nhiễm với gian lận, với các trường hợp gia tăng trong tài chính, bán lẻ và các chương trình khách hàng thân thiết. Từ hóa đơn giả và biên lai giả đến gian lận danh tính và tài khoản tổng hợp, các phương pháp phát hiện gian lận truyền thống gặp khó khăn trong việc theo kịp.
Nhiều doanh nghiệp vẫn phụ thuộc vào các bản xem xét thủ công, chậm và dễ mắc lỗi, thường chỉ phát hiện gian lận sau khi thiệt hại đã xảy ra. Khi các chiến thuật gian lận trở nên tinh vi hơn, các tổ chức cần một cách tiếp cận thông minh hơn. Phát hiện gian lận tài liệu tự động hóa do AI cung cấp một giải pháp chủ động, cho phép các doanh nghiệp xác minh tài liệu theo thời gian thực, phát hiện các bất thường và ngăn chặn gian lận trước khi xảy ra.
Đây là nơi mà xử lý tài liệu thông minh (IDP) do AI điều khiển đang thay đổi cục diện. Bằng cách kết hợp học máy, nhận dạng ký tự quang học (OCR) và xác minh dữ liệu theo thời gian thực, AI có thể tự động phân tích, xác thực và cảnh báo các tài liệu gian lận trong vài giây. Khác với các phương pháp truyền thống, phát hiện gian lận do AI điều khiển nhanh hơn, chính xác hơn và liên tục cải thiện, giúp các doanh nghiệp phát hiện các mẫu gian lận trước khi gây ra thiệt hại tài chính và uy tín.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá IDP là gì, cách phát hiện gian lận bằng cách sử dụng AI và các ngành công nghiệp mà nó có thể được áp dụng.
Xử lý tài liệu thông minh là gì và AI cải thiện phát hiện gian lận như thế nào?
Số lượng tài liệu, hóa đơn, biên lai và hồ sơ danh tính mà các doanh nghiệp xử lý đã tăng vọt. Tuy nhiên, việc xử lý tài liệu thủ công và các phương pháp phát hiện gian lận truyền thống gặp khó khăn trong việc theo kịp khối lượng và độ phức tạp ngày càng tăng của các nỗ lực gian lận. Đây là nơi mà xử lý tài liệu thông minh đến.
Xử lý tài liệu thông minh là gì?
Xử lý tài liệu thông minh là một công nghệ do AI điều khiển tự động hóa việc trích xuất, phân loại và xác minh dữ liệu từ các tài liệu. Nó sử dụng học máy (ML), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng ký tự quang học (OCR) để đọc và phân tích các tài liệu có cấu trúc và không cấu trúc, với khả năng vượt xa các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống.
Thay vì phụ thuộc vào các bản xem xét thủ công hoặc khớp dựa trên từ khóa, IDP hiểu ngữ cảnh, mẫu và bất thường, khiến nó trở thành một công cụ vô giá để phát hiện hoạt động gian lận.
Cách AI tăng cường phát hiện gian lận với IDP
IDP do AI điều khiển cải thiện phát hiện gian lận bằng cách cho phép các doanh nghiệp:
- Phát hiện bất thường ngay lập tức: AI quét hàng nghìn tài liệu theo thời gian thực, xác định các bất thường trong hóa đơn, biên lai và hồ sơ danh tính mà con người có thể bỏ qua.
- Xác minh tính xác thực của tài liệu: Bằng cách chéo tham chiếu dữ liệu từ nhiều nguồn, AI có thể phát hiện văn bản bị thao túng, chữ ký giả và tài liệu giả mạo.
- Xác định các bản gửi trùng lặp hoặc bị sửa đổi: Những kẻ gian lận thường sửa đổi biên lai thực hoặc gửi các yêu cầu trùng lặp. AI có thể so sánh các bản gửi và cảnh báo về các mâu thuẫn.
- Giảm số lượng báo cáo sai: Khác với các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống luôn coi các giao dịch hợp pháp là gian lận, AI liên tục học hỏi và cải thiện độ chính xác theo thời gian.
- Mở rộng phát hiện gian lận một cách dễ dàng: AI có thể xử lý hàng triệu tài liệu, cho phép các doanh nghiệp phát hiện gian lận mà không tăng khối lượng công việc của con người.
Tại sao phát hiện gian lận truyền thống lại thiếu sót
Hầu hết các phương pháp phát hiện gian lận đều dựa vào kiểm toán thủ công, các quy tắc cố định và kỹ thuật khớp mẫu, những điều này:
- Tốn thời gian và tốn kém: Các bản kiểm tra tài liệu thủ công yêu cầu nhiều nguồn lực.
- Dễ mắc lỗi của con người: Những kẻ gian lận lợi dụng những khoảng trống mà con người có thể bỏ qua.
- Phạm vi hạn chế: Các hệ thống dựa trên quy tắc gặp khó khăn trong việc phát hiện các chiến thuật gian lận mới và đang phát triển.
Bằng cách sử dụng AI và IDP, các doanh nghiệp có được một hệ thống phát hiện gian lận nhanh hơn, đáng tin cậy hơn và có thể mở rộng, thích ứng với các mối đe dọa đang phát triển. Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ khám phá cách phát hiện gian lận do AI điều khiển được áp dụng trong các ngành như tài chính, bán lẻ và các chương trình khách hàng thân thiết.
Phát hiện gian lận do AI điều khiển trong các ngành công nghiệp
Gian lận ảnh hưởng đến các doanh nghiệp theo nhiều cách, từ lạm dụng chương trình khách hàng thân thiết đến gian lận hóa đơn và trộm cắp danh tính. Các phương pháp phát hiện gian lận truyền thống thường không đủ, vì những kẻ gian lận liên tục phát triển các chiến thuật của họ để tránh các biện pháp bảo mật. IDP do AI điều khiển đang thay đổi cách các doanh nghiệp phân tích, xác minh và phát hiện gian lận trong các ngành công nghiệp khác nhau. Dưới đây là cách AI đang đối phó với gian lận trong các lĩnh vực chính.
Ngăn chặn gian lận chương trình khách hàng thân thiết
Các chương trình khách hàng thân thiết được thiết kế để thưởng cho khách hàng thực, nhưng những kẻ gian lận đã tìm cách lợi dụng các hệ thống này vì lợi ích cá nhân. Các kỹ thuật gian lận phổ biến bao gồm:
- Tạo nhiều tài khoản để nhận các phần thưởng đăng ký nhiều lần.
- Gửi các biên lai giả hoặc bị sửa đổi để kiếm được phần thưởng mà không thực hiện các giao dịch thực.
- Lạm dụng chính sách hoàn trả và trả lại để giữ lại các điểm thưởng khách hàng sau khi giao dịch bị hoàn.
- Hack tài khoản để đánh cắp và sử dụng các điểm thưởng của người khác.
Phát hiện gian lận do AI điều khiển giúp ngăn chặn các chiến thuật này bằng cách:
- Xác minh biên lai: AI quét các biên lai được gửi và phát hiện các biên lai giả, trùng lặp và thông tin bị sửa đổi.
- Xác định các mẫu đáng ngờ: Các thuật toán học máy phát hiện các hành vi giao dịch bất thường, như nhiều yêu cầu từ cùng một người dùng với các danh tính khác nhau.
- Tự động hóa xác thực tài khoản: AI sử dụng xác minh danh tính để đảm bảo khách hàng thực sự hưởng lợi từ các phần thưởng, ngăn chặn lạm dụng do bot.
Với phát hiện gian lận theo thời gian thực, các doanh nghiệp có thể giảm thiệt hại do gian lận chương trình khách hàng thân thiết đồng thời đảm bảo rằng các phần thưởng đến với khách hàng hợp pháp.
Ngăn chặn gian lận hóa đơn và chi phí trong tài chính và kế toán
Những kẻ gian lận thường nhắm vào các hệ thống quản lý hóa đơn và chi phí bằng cách gửi các yêu cầu giả, bị thổi phồng hoặc trùng lặp. Một số kỹ thuật gian lận hóa đơn phổ biến bao gồm:
- Thao túng hóa đơn: Những kẻ gian lận sửa đổi số tiền hóa đơn hoặc thay đổi chi tiết nhà cung cấp để chuyển hướng các khoản thanh toán.
- Các yêu cầu trùng lặp: Nhân viên hoặc nhà cung cấp gửi cùng một hóa đơn nhiều lần để được hoàn lại.
- Biên lai giả: Những kẻ gian lận tạo ra biên lai giả để biện minh cho các chi phí gian lận.
Công nghệ AI và nhận dạng ký tự quang học (OCR) giúp phát hiện các hoạt động gian lận này bằng cách:
- Trích xuất và xác minh dữ liệu hóa đơn: AI quét hóa đơn và kiểm tra chéo chúng với các hồ sơ hiện có, chi tiết nhà cung cấp và các khoản thanh toán trước đó để phát hiện các trường hợp trùng lặp hoặc bị sửa đổi.
- Phát hiện các mẫu bất thường: Học máy xác định các mâu thuẫn như số tiền bị thổi phồng, không khớp ngày tháng và hành vi đáng ngờ của nhà cung cấp.
- Tự động hóa các kiểm tra tuân thủ: AI đảm bảo rằng các hóa đơn đáp ứng các chính sách chi phí và
