{"id":258,"date":"2022-09-26T14:41:22","date_gmt":"2022-09-26T14:41:22","guid":{"rendered":"https:\/\/smallpay.ch\/?p=258"},"modified":"2022-09-26T14:41:24","modified_gmt":"2022-09-26T14:41:24","slug":"comment-lia-contribue-a-la-lutte-contre-les-differentes-formes-de-fraudes-numeriques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smallpay.ch\/de\/wie-lia-beitragt-zum-kampf-gegen-die-unterschiedlichsten-digitalen-betrugsplattformen\/","title":{"rendered":"Wie KI zur Bek\u00e4mpfung der verschiedenen Formen des digitalen Betrugs beitr\u00e4gt."},"content":{"rendered":"

Wir k\u00f6nnen jetzt alles, was wir fr\u00fcher in realen Gesch\u00e4ften gekauft haben, online kaufen. Es besteht kein Zweifel daran, dass Konsumg\u00fcter und Dienstleistungen zunehmend digital werden. Unendliche Alternativen, Lieferung nach Hause, einfache R\u00fcckgabe und viele andere Vorteile werden durch Online-Dienste geboten. Dies f\u00fchrt jedoch auch Schwierigkeiten im Zusammenhang mit Betrug und Abzocke ein. In den letzten Jahren war ein stetiger Anstieg der H\u00e4ufigkeit von Finanzbetrug zu verzeichnen, bei dem Internettransaktionen involviert waren.<\/p>\n\n\n\n

Wenn die Technologie der Hauptfaktor ist, der zur Zunahme von Betrug beitr\u00e4gt, ist sie auch die Antwort darauf. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist ein Werkzeug, das viele Unternehmen fintech<\/a> verwenden, um Online-Betrug zu bek\u00e4mpfen. Hier erfahren Sie, wie diese hochmoderne Technologie ihnen dabei hilft, Betrug zu erkennen und zu bek\u00e4mpfen.<\/p>\n\n\n\n

Dem Betrug mit falschen Identit\u00e4ten ein Ende setzen<\/h2>\n\n\n\n

Einer der am schnellsten wachsenden digitalen Betr\u00fcgereien ist das Erstellen von synthetischen Identit\u00e4ten. Um synthetische Identit\u00e4ten zu erstellen, kombinieren Betr\u00fcger echte Informationen mit falschen Details. Mit diesen Identit\u00e4ten beantragen sie Kredite und verschwinden dann spurlos.<\/p>\n\n\n\n

Mit k\u00fcnstlicher Intelligenz angetriebene Tools zur Identit\u00e4tspr\u00fcfung k\u00f6nnen eingesetzt werden, um falsche Identit\u00e4ten zu erkennen. Diese Systeme analysieren und bewerten Fotos in Echtzeit mithilfe von neuronalen Netzen mit tiefem Lernen. Um falsche Identit\u00e4ten zu erkennen, vergleichen sie die Details mit den biometrischen Daten.<\/p>\n\n\n\n

Die Erfassung von Bildern in Echtzeit ist die Funktionsweise dieser L\u00f6sungen. Die NFC-Technologie \u00fcberpr\u00fcft, ob das Bild in Echtzeit ist. Nach der Best\u00e4tigung nutzt die L\u00f6sung Deep-Learning-F\u00e4higkeiten, um das Bild zu scannen und die Daten mit den biometrischen Daten zu vergleichen.<\/p>\n\n\n\n

Das System zur Identit\u00e4tspr\u00fcfung k\u00f6nnte mithilfe der Kombination all dieser Technologien Identit\u00e4ten schnell authentifizieren.<\/p>\n\n\n\n

Betrugserkennung zur Verhinderung von Geldw\u00e4sche<\/h2>\n\n\n\n

Geldw\u00e4sche ist ein schreckliches Verbrechen, das in vielen L\u00e4ndern verbreitet ist. Betr\u00fcger versuchen, die Quelle des von ihnen gestohlenen Geldes in eine echte Quelle umzuwandeln. Traditionell wurde die Erkennung von Geldw\u00e4sche von Menschen durchgef\u00fchrt. Mit zunehmender Datenmenge sind Menschen jedoch nicht mehr in der Lage, alle T\u00e4uschungen zu erkennen. Die F\u00e4higkeit der KI, eine riesige Datenmenge zu untersuchen, ist in dieser Situation hilfreich.<\/p>\n\n\n\n

KI-gespeiste Algorithmen k\u00f6nnen Transaktionen verfolgen und wechselnde Muster erkennen. Sie k\u00f6nnen viele verschiedene Arten von Informationen extrahieren, wie z. B. die Initiierung der Transaktion, die Person, die die Transaktion begonnen hat, das Zielkonto und so weiter.<\/p>\n\n\n\n

KI-L\u00f6sungen k\u00f6nnen Daten, die sich alle am selben Ort befinden, auswerten, um Abweichungen vom \u00fcblichen Verhalten zu finden. Beispielsweise k\u00f6nnen sie einen schnellen Anstieg von Transaktionen zu unpassenden Zeiten erkennen, um vor Betrug zu warnen. KI-Tools k\u00f6nnen neben Geldw\u00e4scheaktivit\u00e4ten auch echte, vom Kontonutzer get\u00e4tigte Transaktionen identifizieren.<\/p>\n\n\n\n

KI zur St\u00e4rkung der Cybersicherheit einsetzen<\/h2>\n\n\n\n

Seit der Pandemie ist ein stetiger Anstieg von Cyberangriffen zu verzeichnen. Heutzutage ist kein Unternehmen und keine Person mehr sicher. Der weit verbreitete Einsatz von Fernarbeitern und die daraus resultierende Instabilit\u00e4t, die durch die Pandemie ausgel\u00f6st wurde, haben eine ideale Beute f\u00fcr Feinde geschaffen.<\/p>\n\n\n\n

Durch die Verwendung einer proaktiven Erkennungsstrategie k\u00f6nnen Cyberbedrohungen nur bis zu einem gewissen Grad reduziert werden. Um einen Angriff zu starten, m\u00fcssen Cyberkriminelle einen Zyklus der Angriffskette durchlaufen. Sie k\u00f6nnen gro\u00df angelegte Angriffe stoppen, wenn Sie die Gefahr erkennen k\u00f6nnen, bevor der Angreifer die Kette abschlie\u00dft.<\/p>\n\n\n\n

Die KI ist in der Lage, Ihre IT-Infrastruktur kontinuierlich zu \u00fcberwachen, um Verst\u00f6\u00dfe gegen Sicherheitsprotokolle zu finden und das Team f\u00fcr Cybersicherheit zu informieren. Die KI kann auch Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren, um eine Ansicht \u00fcber eine einzige Glasscheibe darzustellen. Dies kann genutzt werden, um verwertbare Informationen zu erstellen, die dabei helfen k\u00f6nnen, Cyberangriffe zu verhindern.<\/p>\n\n\n\n

Betrug bei Kreditorenkonten stoppen<\/h2>\n\n\n\n

Teams, die f\u00fcr die Kreditorenbuchhaltung zust\u00e4ndig sind, sind h\u00e4ufig das Ziel von Dieben, da sie im Finanzbereich arbeiten. Die meisten Unternehmen arbeiten mit einer Vielzahl von Lieferanten. Sobald man einem Unternehmen und seinen Lieferanten vertraut, wird die Inspektion h\u00e4ufig vernachl\u00e4ssigt. Aufgrund dieser L\u00fccken im Inspektionsverfahren k\u00f6nnen Betr\u00fcger betr\u00fcgen, indem sie sich in die Transaktionen zwischen zwei Parteien einmischen und gef\u00e4lschte Rechnungen ausstellen.<\/p>\n\n\n\n

\u00dcberh\u00f6hte Rechnungen sind ein weiterer Betrug, der h\u00e4ufig in der Abteilung f\u00fcr Kreditorenbuchhaltung vorkommt. Verk\u00e4ufer versuchen, den Gesamtrechnungsbetrag zu erh\u00f6hen, indem sie Artikel und Dienstleistungen in Rechnung stellen, die sie nicht erbracht haben.<\/p>\n\n\n\n

Da die genaue Untersuchung jeder einzelnen Transaktion viel Zeit in Anspruch nehmen w\u00fcrde, wird die Wahrscheinlichkeit solcher Straftaten vernachl\u00e4ssigt. Um dieses Problem zu l\u00f6sen, kann die KI alle Transaktionen automatisch \u00fcberwachen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.<\/p>\n\n\n\n

Zum besseren Verst\u00e4ndnis nehmen wir das Beispiel eines Lagerhauses. Angenommen, ein Verk\u00e4ufer schickt eine gro\u00dfe Charge an ein Lagerhaus. Beim manuellen Z\u00e4hlen aller Produkte sind Fehler m\u00f6glich.<\/p>\n\n\n\n

Sie k\u00f6nnen KI-Algorithmen entwickeln, um die Waren der Sendung mithilfe der Bildverarbeitungsf\u00e4higkeiten von Deep Learning zu scannen und zu z\u00e4hlen, was die Fehlerquote senken wird. Die Zahlen k\u00f6nnen auch gegengepr\u00fcft werden, um sicherzustellen, dass alles korrekt ist.<\/p>\n\n\n\n

Schlussfolgerung<\/h2>\n\n\n\n

Betr\u00fcgereien k\u00f6nnen durch KI vollst\u00e4ndig ausgerottet werden. Es befinden sich mittlerweile mehrere solcher KI-gespeisten Systeme in der Entwicklung. Es wird spannend sein zu sehen, wie sich diese Strategien zur Betrugsminderung weiterentwickeln.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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