Бізнес та уряди у всьому світі експериментують із використанням комп’ютерних технологій для виявлення та запобігання злочинам у різних сферах - від кіберзлочинності до охорони здоров’я та правоохоронних органів.
Ідея проєктів з використанням штучного інтелекту полягає в тому, що такі явища як кібератаки та офлайн злочинність є досить передбачуваними. Але для створення реалістичних прогнозів, потрібно проаналізувати величезні обсяги даних, щоб виявити закономірності та потенційні проблеми.
Аналіз великих обсягів даних - саме те, чим займається штучний інтелект. Хоча менше десяти років тому це ще вважалось неможливим. Тож, як саме алгоритми на основі штучного інтелекту використовуються для виявлення та запобігання злочинам?
У цьому пості про те, як штучний інтелект допомагає виявити та попередити негативні явища у сфері кібербезпеки, охорони правопорядку, фінансах та банківській справі.
-
Штучний інтелект та кібербезпека
Вважається, що найбільше значення штучний інтелект має саме у сфері кібербезпеки, тож з цієї галузі й почнемо. Дійсно, у світі вже є досвід успішного використання цієї технології у боротьбі з інтернет-шахрайством та кібератаками.
Інтернет-шахрайство
Для захисту онлайн-транзакцій від шахраїв компанії використовують прогностичні моделі машинного навчання. Це алгоритми, які аналізують дані, щоб визначити закономірності та стандартні процедури виконання онлайн-транзакцій, щоб оцінити ймовірність шахрайських транзакцій та знайти спосіб відхилення таких операцій.
Кібератаки
Здатність алгоритмів штучного інтелекту досліджувати трафік даних та знаходити відхилення від норми також дозволяє виявляти порушення вимог безпеки. Технологія дає можливість швидко обробляти величезні обсяги даних та знаходити розбіжності в процедурах за допомогою ретроспективного аналізу. Відхилення може полягати у, на перший погляд, нешкідливому елементі коду, розміщеному хакерами.
Завдяки штучному інтелекту, до вже існуючих інструментів кібербезпеки можна також додати:
- Виявлення кіберзагроз та підозрілої активності за допомогою алгоритмів прогностичної аналітики
- Розробка більш точних, безпечних та біометричних способів входу
- Покращення безпечності умовного доступу
Компанії та уряди все більше цікавляться ефективністю штучного інтелекту у боротьбі з кібератаками. Згідно з останніми звітами, очікується, що вартість технології на ринку кібербезпеки сягне 46,3 мільярда доларів за сім років і щорічно зростатиме на 23 відсотки.
З теми: Artificial Intelligence: Fundamental Principles
-
Штучний інтелект та правоохоронна система
Роль штучного інтелекту у правоохоронних органах з кожним днем стає все важливішою. Сьогодні уряди країн та керівництво міст використовують технологію для виявлення та запобігання злочинам.
Камери спостереження зі штучним інтелектом
Мікросхеми зі штучним інтелектом, розміщені в камерах безпеки, мають розширені можливості розпізнавання номерних знаків, облич для пошуку злочинців та зниклих осіб та виявлення в місцях скупчення людей предметів, що залишились без нагляду.
Попри те, що камери мали подібну функцію до штучного інтелекту, ця технологія дозволяє обробляти дані безпосередньо на місці, без використання централізованого концентратора даних або хмари. Іншими словами, камери безпеки тепер можуть приймати рішення самостійно.
Визначення можливих місць злочинів
Сьогодні машинне навчання використовується для аналізу даних про вчинені раніше злочини та прогнозування, де і коли подібні події можуть трапитись у майбутньому. Алгоритм базується на спостереженні, що злочинність має тенденцію до кластеризації у просторі та часі, тому аналіз даних про злочини дозволяє визначити місця, за якими варто наглядати з особливою пильністю.
Досудове та умовно-дострокове звільнення
Штучний інтелект використовує алгоритми, що оцінюють та передбачають схильність підозрюваного до повторного скоєння злочину. Поліцейські управління у всьому світі вже ними користуються.
Так, одне з британських поліцейських управлінь використовувало інструмент оцінки ризику під назвою HART, щоб допомагати офіцерам пенітенціарної служби приймати рішення щодо звільнення підозрюваних. Британська асоціація жінок-офіцерів поліції назвала Співробітником року Шину Урвін, офіцера поліцейського відділку Дарема, яка працювала над створенням HART.
З теми: Artificial Intelligence: Advanced Principles
-
Штучний інтелект, фінанси та банківська справа
У фінансовій галузі сьогодні також широко використовуються алгоритми на основі штучного інтелекту. За прогнозами, вони дозволять банкам заощадити до 447 млрд доларів до 2023 року. Фінансові установи застосовують штучний інтелект для боротьби з відмиванням грошей та шахрайством з кредитами для фізичних осіб, а також для виявлення та управління фінансовими ризиками та прийняття кредитних рішень.
Прийняття рішень по кредитуванню
Багато банків використовують штучний інтелект для прийняття обґрунтованих рішень щодо кредитів. Замість того, щоб проводити перевірку кожного позичальника вручну, банки використовують моделі даних для доступу та оцінки всієї наявної інформації про клієнтів. Моделі допомагають визначати кредиторів з високим ризиком та кредитоспроможних осіб.
Учасники фінансового сектору позитивно оцінюють вплив штучного інтелекту на процедуру прийняття рішень щодо кредитів. Аарон Кляйн, директор Центру регулювання та ринків, вважає, що технологія дозволяє взяти до уваги більше даних і нівелювати вплив особистих взаємовідносин між співробітником банку та позичальником на остаточне рішення про надання кредиту.
Запобігання підробленим страховим вимогам
Фальшиві та шахрайські страхові вимоги складають до 10 відсотків усіх страхових виплат і завдають до 80 мільярдів доларів США щорічних збитків лише американським компаніям. Ось чому бізнес охоче інвестує у систему виявлення та запобігання шахрайству за допомогою штучного інтелекту.
Спеціалісти в галузі вважають, що найкращою профілактикою є агресивний проактивний підхід. А це означає використання новітніх технологій, таких як штучний інтелект для виявлення тривожних сигналів. Тепер схеми запобігання шахрайству аналізують безліч даних, що пов'язані з кожною окремою страховою вимогою, для визначення ймовірних шахрайських дій. Той факт, що певні організації мають доступ до фінансової інформації клієнтів, робить процес перевірки швидким та простим.
Наприклад, система перевіряє, чи не намагалася особа подати кілька претензій поспіль з незначними змінами. Якщо так, це наводить на думку про потенційне шахрайство. Особа може подавати якомога більше претензій, сподіваючись, що хоча б одну з них приймуть.
Наостанок
Хоча нам вдалося охопити лише декілька галузей, які використовують штучний інтелект для виявлення та запобігання злочинам, сьогодні ця технологія має дуже широке застосування. Основною її перевагою є здатність обробляти величезні обсяги даних і виявляти закономірності, які б люди просто не помітили.
З часом можливості штучного інтелекту ставатимуть все більшими, а сфера використання - розширюватиметься. Компанії інвестують в алгоритми штучного інтелекту, спеціально розроблені для їх ринку та ніші, що дозволяє створювати унікальні моделі для вирішення конкретних завдань бізнесу та створення конкурентної переваги.
Хочете дізнатись більше про сфери використання штучного інтелекту?
З теми: AI for Game Development, eLearning, Marketing, Healthcare and eCommerce