Perusahaan dan organisasi semakin banyak medusa88 menggunakan AI untuk melindungi pelanggan mereka dan menggagalkan upaya penipu di seluruh dunia.
Perusahaan keamanan suara Hiya menemukan bahwa 550 juta panggilan penipuan dilakukan per minggu pada tahun 2023, dengan INTERPOL memperkirakan bahwa penipu mencuri $1 triliun dari korban pada tahun yang sama. Di AS, satu dari empat panggilan non-daftar kontak ditandai sebagai dugaan spam, dengan penipu sering kali memikat orang ke dalam penipuan terkait Venmo atau perpanjangan garansi.
Metode tradisional pendeteksian penipuan meliputi sistem berbasis aturan, pemodelan statistik, dan tinjauan manual. Metode-metode ini kesulitan untuk menyesuaikan diri dengan meningkatnya volume penipuan di era digital tanpa mengorbankan kecepatan dan akurasi. Misalnya, sistem berbasis aturan sering kali memiliki tingkat positif palsu yang tinggi, pemodelan statistik dapat memakan waktu dan sumber daya yang besar, dan tinjauan manual tidak dapat disesuaikan dengan cukup cepat.
Selain itu, alur kerja ilmu data tradisional tidak memiliki infrastruktur yang dibutuhkan untuk menganalisis volume data yang terlibat dalam deteksi penipuan, yang menyebabkan waktu pemrosesan lebih lambat dan membatasi analisis dan deteksi waktu nyata.
Ditambah lagi, penipu sendiri dapat menggunakan model bahasa besar ( LLM ) dan alat AI lainnya untuk mengelabui korban agar berinvestasi dalam penipuan, menyerahkan kredensial bank mereka, atau membeli mata uang kripto.
Namun AI — yang dipadukan dengan sistem komputasi yang dipercepat — dapat digunakan untuk memeriksa AI dan membantu mengurangi semua masalah ini.
Bisnis yang mengintegrasikan alat deteksi penipuan AI yang tangguh telah melihat peningkatan hingga 40% dalam akurasi deteksi penipuan — membantu mengurangi kerusakan finansial dan reputasi pada institusi.
Teknologi ini menawarkan infrastruktur dan solusi yang kuat untuk menganalisis sejumlah besar data transaksi dan dapat dengan cepat dan efisien mengenali pola penipuan dan mengidentifikasi perilaku abnormal.
Solusi deteksi penipuan yang didukung AI memberikan akurasi deteksi yang lebih tinggi dengan melihat gambaran keseluruhan, bukan transaksi individual, sehingga dapat menangkap pola penipuan yang mungkin diabaikan oleh metode tradisional. AI juga dapat membantu mengurangi positif palsu, memanfaatkan data berkualitas untuk memberikan konteks tentang apa yang merupakan transaksi yang sah. Dan, yang terpenting, AI dan komputasi yang dipercepat memberikan skalabilitas yang lebih baik, yang mampu menangani jaringan data besar untuk mendeteksi penipuan secara real time.
Bagaimana Lembaga Keuangan Menggunakan AI untuk Mendeteksi Penipuan
Layanan keuangan dan perbankan merupakan garis depan dalam memerangi penipuan seperti pencurian identitas, pengambilalihan akun, transaksi palsu atau ilegal, dan penipuan cek. Kerugian finansial di seluruh dunia akibat penipuan transaksi kartu kredit diperkirakan mencapai $43 miliar pada tahun 2026.
AI membantu meningkatkan keamanan dan mengatasi tantangan meningkatnya insiden penipuan.
Bank dan lembaga layanan keuangan lainnya dapat memanfaatkan teknologi NVIDIA untuk memerangi penipuan. Misalnya, NVIDIA RAPIDS Accelerator untuk Apache Spark memungkinkan pemrosesan data yang lebih cepat untuk menangani data transaksi dalam jumlah besar. Bank dan lembaga layanan keuangan juga dapat menggunakan alur kerja AI NVIDIA baru untuk deteksi penipuan — memanfaatkan alat AI seperti XGBoost dan jaringan saraf grafik (GNN) dengan NVIDIA RAPIDS, NVIDIA Triton, dan NVIDIA Morpheus — untuk mendeteksi penipuan dan mengurangi positif palsu.
BNY meningkatkan akurasi deteksi penipuan hingga 20% menggunakan sistem NVIDIA DGX . PayPal meningkatkan deteksi penipuan real-time hingga 10% dengan menggunakan inferensi yang didukung GPU NVIDIA, sekaligus menurunkan kapasitas server hingga hampir 8x. Dan Swedbank melatih jaringan adversarial generatif pada GPU NVIDIA untuk mendeteksi aktivitas yang mencurigakan.
Badan Federal AS Melawan Penipuan dengan AI
Kantor Akuntabilitas Pemerintah Amerika Serikat memperkirakan bahwa pemerintah kehilangan hingga $521 miliar setiap tahunnya akibat penipuan, berdasarkan analisis tahun fiskal 2018 hingga 2022. Penipuan pajak, penipuan cek, dan pembayaran yang tidak semestinya kepada kontraktor, selain pembayaran yang tidak semestinya berdasarkan program Jaminan Sosial dan Medicare telah menjadi beban besar bagi keuangan pemerintah.
Meskipun sebagian dari penipuan ini meningkat akibat pandemi baru-baru ini, menemukan cara baru untuk memerangi penipuan telah menjadi keharusan yang strategis. Karena itu, lembaga federal telah beralih ke AI dan komputasi yang dipercepat untuk meningkatkan deteksi penipuan dan mencegah pembayaran yang tidak tepat.
Misalnya, Departemen Keuangan AS mulai menggunakan pembelajaran mesin pada akhir tahun 2022 untuk menganalisis data yang sangat banyak dan mengurangi penipuan cek. Departemen tersebut memperkirakan bahwa AI membantu pejabat mencegah atau memulihkan lebih dari $4 miliar dalam bentuk penipuan pada tahun fiskal 2024.
Bersama dengan Departemen Keuangan, lembaga seperti Internal Revenue Service telah menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk menutup kesenjangan pajak — termasuk penipuan pajak — yang diperkirakan mencapai $606 miliar pada tahun pajak 2022. IRS telah menjajaki penggunaan kerangka kerja sains data terakselerasi NVIDIA seperti RAPIDS dan Morpheus untuk mengidentifikasi pola anomali dalam catatan wajib pajak, akses data, dan kerentanan serta paparan umum. LLM yang dikombinasikan dengan perolehan data tambahan dan RAPIDS juga telah digunakan untuk menyoroti catatan yang mungkin tidak sejalan dengan kebijakan.
Menurut Departemen Kehakiman AS , penipuan, pemborosan, dan penyalahgunaan layanan kesehatan dapat mencapai 10% dari semua pengeluaran layanan kesehatan. Perkiraan lain memperkirakan persentase tersebut mendekati 3%. Penipuan Medicare dan Medicaid dapat mencapai hampir $100 miliar. Terlepas dari itu, penipuan layanan kesehatan merupakan masalah yang bernilai ratusan miliar dolar.
Tantangan tambahan terkait penipuan layanan kesehatan adalah penipuan dapat datang dari segala arah. Tidak seperti IRS atau industri jasa keuangan, industri layanan kesehatan merupakan ekosistem yang terfragmentasi dari sistem rumah sakit, perusahaan asuransi, perusahaan farmasi, praktik medis atau gigi independen, dan banyak lagi. Penipuan dapat terjadi di tingkat penyedia dan pasien, sehingga memberikan tekanan pada seluruh sistem.
Teknologi AI yang sama yang membantu memerangi penipuan dalam layanan keuangan dan sektor publik juga dapat diterapkan pada layanan kesehatan. Perusahaan asuransi dapat menggunakan deteksi pola dan anomali untuk mencari klaim yang tampak tidak biasa, baik dari penyedia maupun pasien, dan meneliti data penagihan untuk aktivitas yang berpotensi penipuan. Pemantauan waktu nyata dapat mendeteksi aktivitas mencurigakan di sumbernya, saat hal itu terjadi. Dan pemrosesan klaim otomatis dapat membantu mengurangi kesalahan manusia dan mendeteksi ketidakkonsistenan sekaligus meningkatkan efisiensi operasional.
Pemrosesan data melalui NVIDIA RAPIDS dapat dikombinasikan dengan pembelajaran mesin dan GNN atau jenis AI lainnya untuk membantu mendeteksi penipuan dengan lebih baik di setiap lapisan sistem perawatan kesehatan, membantu pasien dan praktisi di mana saja yang menghadapi biaya perawatan kesehatan yang tinggi.
