如何使用人工智慧防止身分盜用
身分盜用在當今時代愈加嚴重，無論是入侵個人或企業系統、詐騙還是其它形式，都是致命的。當中最難以辨識和阻止的是「合成身分詐騙」，經估計到 2024 年，所有的詐騙與商業系統幾乎要造成近 50 億美元的損失。2022 年，該行詐騙對全球數位詐騙的損失高達 5.3%，去年增長了 132%。要解決這個問題，人工智慧技術可發揮重要作用，以下是如何運用人工智慧防止身分盜用的方式。
1. 應用人工智慧於基礎程式碼設計中
為了在所有商場或零售位置防止合成身分詐騙，需要基於機器學習的平臺，不斷學習和分享各項交易資料中找出的最新資訊。Splunk 公司開發的防詐騙風險評分模型所使用的資料管線，可執行資料索引、轉換、機器學習模型訓練和應用，同時提供工具板和調查工具。該公司表示採用主動資料分析技術的組織的詐騙事故成本比不持續監控和分析資料的組織低 54%且時間縮短了 50%。
2. 減少以雲端服務查出合成詐騙的延遲時間
現有的防詐騙系統有個約束，那就是比現有的雲端服務所需的時間要長上一點。Amazon Fraud Detector 是許多銀行、電商和金融服務公司使用的服務以及 Amazon Cognito，可客製化身分取證流程，檢測合成詐騙活動和企圖欺騙企業或消費者的行為。此服務設計為完全管理服務，已證實可有效地進行潛在的詐騙行為鑑別。在沒有任何機器學習專業背景的情況下，威脅分析人員等都可以將該設施應用在實踐當中。
3. 整合使用者認證、身分取證和適應性身分取證流程
CIO 和 CISO 表示過度使用不太能整合的工具約束了他們發現和處理詐騙警報的能力。過多的工具還會造成多個儀表板和報告，詐騙分析人員的時間變得太過緊張，需要更整合化的技術堆疊，以規模優勢提供基於機器學習的效率。需要數十年的交易資料結合實時遙測資料，以提高風險評分的準確性，透過理解身分盜用並在損失發生前檢測出合成身分詐騙，以多層面防止無意/"+ "有心的攻擊。肯塔基大學任教的麵積碩士認為，「如果組織採用了兼具人工和科技的資料分析，就能最有效地發現合成物種，這是防範這一型別詐騙最有效的方法。」
4. 應用基於機器學習的風險評分模型降低假陽性率
詐騙分析人員必須決定如何設定拒絕率，以防止詐騙行為，同時允許合法新客戶註冊。與逐步體驗的減少人為判斷和拒絕的方式相比，人工智慧的評分方法更為精確，並具有減少假陽性的特點。
5. 基於機器學習技術的實時身分活動異常檢測
使用更多的資料可更好地發現合成物種，並實時風險評分，建立卷積神經網路(CNN) 的最先進的防詐騙預防和身分取證平臺，可 " + "實時從機器學習資料模式學習。防詐騙分析員每日必須對詐騙防範平臺進行監控，以確認是否存在使用虛構身分註冊的欺詐交易，可藉由引入機器學習技術，分析更加快捷、精確，並避免發生潛在的詐騙行為。
如何製定人工智慧防範策略
透過這種方式，企業可以實現更高水平、更高效的身分詐騙監測，更好地保護使用者的資料安全和隱私，提高使用者體驗，同時降低多餘的處理成本。企業領導應該重視部署人工智慧防範策略的重要性，它不僅可以保護企業和客戶的利益，還可以提高品牌的信任指數。身分盜用是當今時代的一個巨大問題，必須透過新的技術、策略和流程進行解決，企業需要調整其防範策略以應對這一挑戰。
