نوشته‌ها

اهداف سازمانی از استقرار سامانه بازرسی هوشمند

اهداف سازمانی از استقرار سیستم بازرسی هوشمند

اهداف سازمانی از استقرار سامانه بازرسی هوشمندکلاهبرداری بزرگترین چالش برای صنعت مالی و مشتریان آن است که هر ساله خسارات زیادی را به همراه دارد. بیشتر کلاهبرداری­ها بر مشتریان خرده‌فروشی ها صورت می پذیرد، اما سازمان های بزرگ و گاهی اوقات بانک‌ها نیز در معرض کلاهبرداری مستقیم قرار دارند که منجر به زیان مالی هنگفت می‌شود. صنعت مالی اکنون از سیستم بازرسی هوشمند، با بهره مندی از فناوری‌های هوش مصنوعی پیشرفته برای رهگیری این کلاهبرداری‌ها در اسرع وقت و به جهت جلوگیری از وقوع آنها استفاده می‌کند. انواع مختلفی از کلاه برداری ها از جمله کلاه برداری های اداری، کلاه برداری در تراکنش ها، فیشینگ و غیره وجود دارد که هر یک در ذیل تو ضیح داده شده و اهداف استقرار سیستم بازرسی هوشمند در آن ها توضیح داده شده است.

سیستم بازرسی هوشمند و کشف تقلب

کلاهبرداری مالی به استفاده از روش های متقلبانه و غیرقانونی یا تاکتیک های فریبنده برای کسب منافع مالی اشاره دارد. کلاهبرداری می تواند در حوزه های مختلف مالی از جمله بانکداری، بیمه، مالیات، و بر ارائه دهندگان خدمات پرداخت[1] صورت پذیرد. تقلب مالی، از جمله تقلب های کارت بانکی، فرار مالیاتی، تقلب در صورت‌های مالی، پولشویی و سایر کلاهبرداری‌های مالی، به یک مشکل رو به رشد تبدیل شده است. علیرغم تلاش‌ها برای از بین بردن کلاهبرداری مالی، وقوع آن بر هر کسب و کار خرد یا سازمان بزرگ و همچنین جامعه تأثیر منفی می‌گذارد، زیرا سالانه صدها میلیون دلار در اثر تقلب از دست می‌رود. این ضرر مالی قابل توجه به طور چشمگیری بر افراد، بازرگانان و بانک ها تأثیر گذاشته است.

با این حال تأثیر هوش مصنوعی بر صنعت خدمات مالی، قابل توجه و سودمند بوده است. در واقع، این صنعت خاص پیشتاز کاربرد هوش مصنوعی در تجارت بوده است و به طور مرتب برنامه های کاربردی جدید و نوآورانه ای بر این اساس توسعه پیدا می کنند. یکی از مهمترین کاربردها، به ویژه برای مشتریان خدمات مالی، سیستم بازرسی هوشمند و کشف تقلب بوده است. در حالی که پیشرفت‌ها در بانکداری دیجیتال و پرداخت‌ها، معاملات مالی را سریع‌تر و آسان‌تر از همیشه کرده است، اما خطرات جدید را نیز به همراه داشته است. مهم‌ترین آنها این واقعیت است که در حال حاضر تراکنش‌های زیادی به سرعت انجام می‌شوند که درصورت وقوع تقلب و اقدام جاعلانه فرآیندهای سنتی بررسی کشف تقلب معمولاً ماه‌ها طول می‌کشد تا به طور کامل انجام شده و گاه نیز کشف این موارد غیرعملی می باشند. اهداف استقرار این سامانه بازرسی هوشمند با تعریف انواع کلاه برداری ها در ذیل توضیح داده خواهند شد.

کلاه برداری مالی اداری

امروزه، تلاش برای تقلب به شدت افزایش یافته است، که این امر بازرسی و کشف تقلب را بیش از هر زمان دیگری حایز اهمیت کرده است. انجمن بازرسان خبره تقلب[2] اعلام کرده است که 10 درصد از جرایم یقه سفید شامل جعل صورت های مالی است. این انجمن تقلب اداری را به سه نوع طبقه بندی کرده اند: اختلاس دارایی، فساد مالی و تقلب در صورت های مالی که تقلب در صورت‌های مالی بیشترین ضرر را در بین آنها به همراه داشته است. اگرچه فراوانی وقوع اختلاس و فساد دارایی بسیار بیشتر از تقلب در صورت‌های مالی است، اما پیامدهای مالی این رخداد ها هنوز بسیار کمتر است. به طور خاص، طبق نظرسنجی EisnerAmper، که از شرکت‌های حسابداری برجسته در ایالات متحده است، میانگین ضرر تقلب در صورت‌های مالی در سال 2018 با رقمی در حدود 800000 دلار بیش از سه برابر ضرر مالی ناشی از فساد مالی و هفت برابر ضرر مالی ناشی از اختلاس دارایی می باشد.

مثلث تقلب در حسابرسی، چارچوبی برای نشان دادن تمایل هر فرد برای ارتکاب تقلب می باشد. مثلث تقلب دارای سه عنصر است که ریسک تقلب را افزایش می دهند: انگیزه تقلب، استدلال و منطقی سازی تقلب و فرصت متصور برای تقلب که در کنار هم منجر به رفتار متقلبانه می شوند. متخصصان حسابرسی به طور گسترده از این نظریه برای توضیح تصمیم افراد برای ارتکاب تقلب استفاده کرده اند. درک این مثلث برای ارزیابی تقلب مالی ضروری است ؛ علاوه بر این، فقدان بازرسی یا کنترل های ناموفق، زمینه مساعدی را برای ارتکاب کلاهبرداری فراهم می کند. روش‌های سنتی بازرسی و کشف تقلب، از جمله تشخیص دستی، فعالیت‌هایی برای به حداقل رساندن زیان‌های ناشی از اقدامات متقلبانه انجام دهند، اما خیلی مؤثر نبوده و نه تنها پرهزینه، نادقیق و زمان‌بر بوده، بلکه غیرعملی نیز هستند. هوش مصنوعی، به‌ویژه فناوری‌های یادگیری ماشین، یکی از بهترین و پررونق ترین روش‌ها در کشف کلاهبرداری می باشد. داده کاوی به شناسایی تقلب و اقدام فوری برای کاهش هزینه های سربار کمک می کند ؛ میلیون ها صورت مالی را می توان از طریق تکنیک های داده کاوی کاوش کرد تا الگوها شناسایی و صورت های مالی جعلی مشخص شوند.

در بیشتر موارد، تکنیک‌های رایج تشخیص تقلب، منطقِ داده‌کاوی مشترکی دارند، اما ممکن است در جوانب خاص متفاوت باشند. هدف شناسایی تقلب در صورت‌های مالی، دسته‌بندی صورت‌های مالی به متقلبانه یا غیر متقلبانه است ؛ از هر دو روش یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت برای پیش بینی تقلب در صورت های مالی استفاده می شود. اکثر سیستم های شناسایی تقلب صورت‌های مالی از استراتژی‌های یادگیری ماشین با نظارت استفاده می‌کنند که عموماً یک طرح دو مرحله‌ای دارند. یک مدل در مرحله اول بر روی یک مجموعه داده شامل بردارهای ویژگی و برچسب های کلاس آموزش داده می شود. سپس در مرحله بعد نمونه های آزمایشی با استفاده از مدل آموزش دیده دسته بندی می شوند. عملکرد الگوریتم های یادگیری ماشین مستقیماً با نحوه استخراج بردارهای ویژگی از داده های ورودی و میزان مفید بودن آنها مرتبط است. انتخاب ویژگی های نامناسب ممکن است به ویژگی های نامربوط یا بی معنی و عملکرد ضعیف منجر شود.

استفاده از سیستم بازرسی هوشمند در کلاه برداری تراکنش‌ها

مجرمان سایبری اغلب اطلاعات حساب بانکی یا اطلاعات کارت بانکی را به روش‌های مختلف دزدیده و از آنها برای انجام تراکنش‌های متقلبانه و خارج کردن پول از حساب‌های قربانیان استفاده می‌کنند. اگر تراکنش ها به موقع متوقف نشوند، بازیابی پول دشوار شده و اغلب برای همیشه از دست می رود.

بانک‌ها در حال حاضر به منظور بازرسی هوشمند از مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می کنند که می‌تواند تراکنش‌های مشکوک را تقریباً در لحظه شناسایی و بلافاصله از وقوع آنها جلوگیری کرده و به مقامات هشدار دهد. Datavisor، ارائه‌دهنده سامانه های بازرسی هوشمند و راه‌حل‌های تشخیص کلاهبرداری مالی مبتنی بر هوش مصنوعی، ادعا کرده که می‌تواند کلاهبرداری های سایبری را با دقت 90 درصد شناسایی کند. چنین پیاده‌سازی امنیتی هوش مصنوعی در حال حاضر به بخشی ضروری از پلتفرم‌های بانکی برای همه بانک‌های بزرگ تبدیل شده است.

کلاه برداری فیشینگ

مجرمان سایبری افراد آسیب پذیر را با ارسال لینک از طریق ایمیل هایی که به نظر می رسد شبیه نامه های بانکشان است، هدف قرار می دهند. هنگامی که افراد روی این لینک ها کلیک می کنند، مجرمان می توانند جزئیات حساس بانکی یا کارتی آن ها را به دست آورند. طبق آخرین گزارش، شرکت امنیت سایبری Proofpoint، 9.2 میلیون ایمیل مشکوک در سال 2020 ارسال شده است که متاسفانه، حدود 30 درصد از ایمیل های فیشینگ توسط افراد باز می شوند ؛ اگرچه بانک‌ها در اینجا مستقیماً برای جلوگیری از چنین کلاهبرداری‌های فیشینگ دخالتی ندارند، اما ارایه دهندگان سرویس ایمیل مانند گوگل مدل‌های یادگیری ماشین پیشرفته‌ای دارند که به کاربر هشدار می‌دهند که ایمیل فیشینگ است و نباید روی آن کلیک کرد یا آن را به پوشه هرزنامه می فرستند ؛ یادگیری ماشین جیمیل در هر دقیقه بیش از 10 میلیون ایمیل هرزنامه و مخرب را مسدود می کند. این رقم بزرگ نشانه خوبی است و بیانگر این است که اگر هوش مصنوعی نبود، افراد بیشتری ایمیل‌های فیشینگ دریافت کرده که منجر به کلاهبرداری مالی می‌شد.

ادعاهای کاذب خسارت بیمه ای

برای شرکت های بیمه غیرمعمول نیست که ادعاهای کاذب خسارت از مشتریان و سازمان ها دریافت نمایند. اگر چنین ادعاهایی از قبل شناسایی نشوند، شرکت های بیمه ممکن است در نهایت هزینه خسارت را به کلاهبرداران پرداخت کنند. یک گزارش نشان می دهد که تقلب بیمه ای منجر به زیان حداقل 80 میلیارد دلاری در سال در تمام خطوط بیمه می شود و ایالات متحده به تنهایی شاهد زیان 34 میلیارد دلاری در سال 2019 بود.

بهره مندی از سامانه های هوشمند بازرسی با تکیه بر هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشین پیشرفته به شرکت‌های بیمه کمک می‌کنند تا چنین ادعاهای خسارت جعلی را کشف و برای بررسی و بازرسی دقیق‌تر انتخاب کنند. اغلب این ادعاها واقعاً جعلی بوده و بنابراین از ضرر بزرگ بیمه‌گران جلوگیری می‌شود. AKSigorta، بیمه گر ترکیه ای از سامانه های بازرسی هوشمند به جهت تجزیه و تحلیل و پیش بینی پیشرفته استفاده می کند و در عرض 8 ثانیه تصمیم می گیرد که آیا ادعای خسارت نیاز به بررسی مجدد دارد یا خیر ؛ این راه حل هوش مصنوعی به آنها کمک کرده است تا دقت تشخیص ادعاهای جعلی را تا 66٪ افزایش دهند.

تراکنش‌های غیرعادی

گاهی برخی از تراکنش‌های بانکی نسبت به تراکنش‌های معمولی متفاوت هستند ؛ اما کارکنان بانک ها بدون دسترسی به سیستم بازرسی هوشمند به سختی قادر به تشخیص این تراکنش ها خواهند بود. این تراکنش‌های غیرعادی ممکن است همیشه جعلی نباشند. اما برخی اوقات جعلی بوده و گاهی اوقات نیز به پولشویی مرتبط هستند. سیستم های بازرسی هوشمند با بهره مندی از مدل‌های یادگیری ماشین در تشخیص چنین تراکنش‌های غیرعادی برتری دارند. آنها می توانند چنین تراکنش هایی را در لحظه شناسایی و OTP برای تأیید تراکنش به شماره تلفن همراه ثبت شده کاربر ارسال کنند. همچنین در طول ممیزی‌های هوشمند، می‌توان از مدل‌های یادگیری ماشین برای شناسایی تراکنش‌های غیرعادی در سوابق استفاده کرد. Capgemini ادعا می کند که سیستم بازرسی هوشمند آنها می تواند به کاهش زمان بررسی کلاهبرداری های احتمالی تا 70٪ کمک کند.

 

نتیجه گیری

حتی با وجود بهترین فناوری‌ها و فرآیندها، متأسفانه افراد مجرم اغلب یک قدم جلوتر هستند. اگرچه سیستم های بازرسی هوشمند با بهره مندی از هوش مصنوعی نمی توانند از انواع کلاهبرداری ها، به ویژه آنهایی که ناشی از فساد داخلی است، جلوگیری کنند، اما مطمئناً نقش مهمی در کاهش و جلوگیری از کلاهبرداری کلی ایفا می کنند.

[1] Payment Service Provider (PSP)

[2] Association of Certified Fraud Examiners (ACFE)

 

سیر بلوغ سازمان در استقرار سامانه بازرسی هوشمند

سیر بلوغ سازمان در استقرار سامانه بازرسی هوشمند

سیر بلوغ سازمان در استقرار سامانه بازرسی هوشمندرشد سریع تجارت الکترونیک و دیجیتالی شدن مؤسسات مالی و سازمان ها از بسیاری جهات به نفع جامعه بوده است که به عنوان نمونه، پرداخت های الکترونیکی که رواج بیشتری دارند را می توان نام برد. اما متأسفانه، این رشد جنبه ای منفی نیز دارد و می تواند فرصت های بیشتری را برای کلاهبرداران ایجاد کند. امروزه با افزایش پیچیدگیِ کلاهبرداران، نتایجی که سیستم‌های سنتی بازرسی ارائه می‌دهند ناکارآمد می باشد ؛ با این حال، با بهره مندی از سامانه های هوشمند بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی، سازمان ها بهتر می‌توانند تاکتیک‌های در حال تغییر تراکنش‌های متقلبانه را شناسایی کنند. حجم عظیمی از تراکنش‌های پرداخت هر روزه اتفاق می‌افتد و حجم مجموعه داده‌های تراکنش ها را با سرعتی بالا افزایش می‌دهد. در این داده ها، بینش های پنهان ارزشمندی وجود دارد که می تواند برای کشف و مدیریت تقلب مورد استفاده قرار گیرد ؛ بنابراین سامانه های بازرسی هوشمند با بهره مندی از هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری ماشین مزایای فراوانی را به همراه دارند که به اختصار می توان گفت این سامانه ها موجب بلوغ سازمانی خواهند شد و سازمان ها قادر خواهند بود با سرعت و دقت بالاتر و به صورت مقیاس پذیر و کارآمدتر رفتار های متقلبانه را شناسایی و آن ها را مدیریت کنند.

مقدمه

در عصر دیجیتال، جرایم مالی علیه بانک ها و سایر موسسات مالی به سرعت در حال افزایش است. پیشگیری از تقلب در حال حاضر یکی از بزرگترین زمینه های نگرانی صنعت خدمات مالی است ؛ زیرا معمولاً سازمان ها هر ساله پنج درصد از درآمد خود را به دلیل تقلب از دست می دهند. در سال 2015، زیان ناشی از کلاهبرداری کلیه کارت های بانکی در سراسر جهان به 16.31 میلیارد دلار برای حجم 28.844 تریلیون دلاری کل تراکنش های کارت بانکی رسید. به عبارت دیگر، به ازای هر 100 دلار حجم تراکنش، 5.65 دلار تقلبی بوده است. برای کاهش این ضررها، بانک‌ها و سازمان های بازار سرمایه باید سامانه های بازرسی خود را بهبود بخشند. همچنین، پیچیدگی روزافزون کلاهبرداری، بانک ها را مجبور می کند تا به دقت، میان شناسایی تقلب و پیشگیری از ضرر و کیفیت تجربه خدمات مشتری، تعادل ایجاد کنند. راهکاری درست برای بازرسی می تواند مزایای زیادی از جمله کاهش هزینه ها و ریسک ها، بهبود رضایت مشتری و ایجاد نوآوری را به ارمغان بیاورد.

سامانه بازرسی هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی راهکاری است که امروزه بسیار پرطرفدار شده است. این سامانه ها به مدل های یادگیری ماشین با نظارت و یا بدون نظارت متکی هستند. یادگیری ماشین با نظارت در بررسی رویدادها، عوامل و روندهای گذشته برتری داشته و با داده‌های تاریخی، آموزش دیده تا الگوهایی را بیابد که با قوانین یا تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده قابل تشخیص نیستند. یادگیری ماشین بدون نظارت نیز در یافتن ناهنجاری ها، روابط متقابل و پیوندهای معتبر بین عوامل و متغیرهای نوظهور ماهر است. ترکیب یادگیری ماشین بدون نظارت و با نظارت ، آینده سامانه های بازرسی هوشمند به جهت پیشگیری از کلاهبرداری را تشکیل خواهند داد. صنعت بانکداری از صنایعی است که نیازی مبرم به سامانه بازرسی هوشمند و مدل‌های تشخیص و مدیریت تقلب دارد، زیرا اکنون اکثر تراکنش‌ها دیجیتال هستند. ظهور سیستم های بانکداری و پرداخت دیجیتالی و آنلاین در سال های اخیر منجر به افزایش تصاعدی تعداد تراکنش ها شده است و کلاهبرداران نیز باهوش تر و خلاق تر شده‌اند و برای جلوگیری از افشای فعالیت‌های مشکوک آنلاین، رفتارهای کلاه‌بردارانه‌تری را اتخاذ می نمایند. بدین صورت این سازمان ها نگران وضعیت خود بوده و خواستار استراتژی های کارآمدتر در جهت پیشگیری از تقلب هستند. سیستم سنتی بازرسی و تشخیص تقلب بانکی برای مبارزه با رفتارهای کلاهبردارانه پیچیده کافی نیست ؛ بنابراین سامانه بازرسی هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در جهت تشخیص تقلب و رفتار کلاهبردارانه بسیار سودمند خواهد بود.

سامانه های بازرسی سنتی

اکثر سازمان ها در صنایع مختلف از سیستم های مبتنی بر قوانین با ارزیابی دستی برای بازرسی و کشف تقلب استفاده می کردند ؛ اما امروزه با افزایش پیچیدگی کلاهبرداران، نتایجی که سیستم‌های سنتی ارائه می‌دهند ناکارآمد می باشد. الگوهای کلاهبرداری سریع تر از آنچه سیستم های مبتنی بر قوانین می توانند با آن منطبق باشند، در حال تغییر و تحول هستند. این موضوع چندین مشکل را ایجاد می کند: موارد مثبت کاذب (در نظر گرفتن رفتار عادی به صورت رفتار کلاهبردارانه) که موجب مسدود کردن تراکنش ها و یا مشتریان واقعی شده و منفی کاذب (در نظر گرفتن رفتار کلاهبردارانه به صورت رفتار عادی) که به دلیل حجم عظیم داده هایی که باید پردازش شوند به اشتباه شناسایی می شوند. خوشبختانه با استفاده از یادگیری ماشین در سیستم های بازرسی و تشخیص و مدیریت تقلب می توان بر این چالش ها و کاستی ها غلبه کرد.

سامانه های بازرسی هوشمند

سامانه بازرسی هوشمند

یادگیری ماشین علم طراحی الگوریتم هایی است که به طور خودکار روند هایی را بر اساس تجربیات قبلی پیدا می کنند. مجموعه عظیمی از داده ها با استفاده از الگوریتم های پیچیده برای شناسایی الگوها تجزیه و تحلیل می شوند. این نوع یادگیری می‌تواند به ماشین‌ها کمک کند تا موقعیت‌هایی را پیش‌بینی کرده که حتی به طور واضح برای آن ها برنامه‌ریزی نشده اند و اقداماتی را در قبال این موقعیت ها انجام دهند. موارد استفاده متعددی از جمله تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، توصیه گر محصولات، تحقیقات بازار و موارد دیگر برای یادگیری ماشین وجود دارد. اما یکی از حیاتی ترین کاربردهای یادگیری ماشین، کشف تقلب است.

ایده استفاده از یادگیری ماشین این است که تراکنش های جعلی الگوهای خاصی را نشان می دهند که آنها را از نمونه های واقعی متمایز می کند و الگوریتم های یادگیری ماشین این الگوها را تشخیص داده و می توانند بین کلاهبرداران و مشتریان قانونی تمایز قائل شوند. این الگوریتم‌ها می‌توانند فعالیت‌های متقلبانه را بسیار سریع‌تر و با دقت بیشتری نسبت به سیستم‌های مبتنی بر قوانین سنتی شناسایی کنند، زیرا قادرند از مجموعه بزرگ‌تری از داده‌ها استفاده کنند. در حالی که انسان‌ها و سیستم‌های برنامه‌ریزی‌شده مبتنی بر قوانین ممکن است بخش‌هایی از اطلاعات را بصورت ناآگاهانه نادیده بگیرند، با آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین حتی به ظاهر نامرتبط‌ترین اطلاعات برای یافتن الگو، تجزیه و تحلیل می شوند. سامانه های بازرسی هوشمند مبتنی بر یادگیری ماشینِ با نظارت با جمع‌آوری و دسته‌بندی داده‌های ثبت‌شده قبلی شروع می‌شوند. این اطلاعات شامل اطلاعات مربوط به تراکنش های قانونی و تقلبی است که به عنوان خوب (معاملات یا مشتریان قانونی) یا بد (معاملات یا مشتریان متقلبانه) برچسب گذاری شده است. سپس از این داده‌ها برای آموزش برنامه یادگیری ماشین استفاده می‌شود تا رفتار یا تراکنش های کلاهبردارانه را پیش بینی کند. برای موفقیت این سامانه، شایسته است تا حد امکان داده‌های بیشتری با الگوهای متقلبانه وجود داشته باشد تا نمونه ‌های زیادی برای یادگیری به الگوریتم ارائه شود. هنگامی که الگوریتم یادگیری ماشین آموزش داده شد، این برنامه مختص کسب و کار شده و می تواند آماده استفاده در چارچوب مدیریت کلاهبرداری شود.

در ادامه، چگونگی مفید بودن سامانه بازرسی هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای شناسایی تقلب و نحوه تکامل و بلوغ سازمان پس از استقرار این سامانه ها توضیح داده خواهد شد.

سیر بلوغ سازمان

هوش مصنوعی پیشگیری از کلاهبرداری و رفتار متقلبانه را با تکیه بر تجربیات گذشته و با در نظر گرفتن فعالیت‌ها، رفتارهای نوظهور، و روندها در تراکنش‌های متقلبانه انجام می‌دهد. قبل از هوش مصنوعی، سیستم‌های پیشگیری از تقلب تنها بر رویکرد قوانین محور تکیه می‌کردند که به تجزیه و تحلیل الگوهای تقلب گذشته بدون ارائه بینش‌هایی نسبت به آینده می پرداخت. حال، با ترکیب الگوریتم‌های یادگیری با نظارت که بر داده‌های تاریخی آموزش‌دیده و یادگیری بدون نظارت، سطح بالاتری از دقت و وضوح در مورد ریسک نسبی رفتار مشتریان برای سازمان ها و کسب و کار های دیجیتالی به ارمغان می آید. به لطف هوش مصنوعی، تصمیم‌گیری برای پذیرش یا رد عملیات پرداخت و تراکنش ها، توقف فعالیت‌های متقلبانه برای محدود کردن بازپرداخت وجوه و کاهش ریسک همگی برای سازمان ها امکان‌پذیر هستند. از طرفی، الگوریتم های یادگیری ماشین را می توان برای تجزیه و تحلیل و تشخیص الگوها در داده هایی که به ظاهر قانونی به نظر می رسند، آموزش داد. آنها می توانند الگوهای ظریف یا غیر شهودی را شناسایی کرده که تشخیص آن ها برای انسان دشوار و یا حتی غیرممکن است. این امر دقت تشخیص تقلب را افزایش می دهد ؛ به این معنی که موارد مثبت کاذب و کلاهبرداری کمتری وجود خواهد داشت که کشف نشود.

همچنین، پس از استقرار سامانه بازرسی هوشمند، تشخیص حملات کلاهبرداری در لحظه امکان پذیر می شود. این سامانه ها قادرند حملات کلاهبرداری را در کمتر از یک ثانیه با استفاده از فناوری های پیشرفته رتبه بندی مبتنی بر هوش مصنوعی، شناسایی و مدیریت کنند. با افزایش سرعت و حجم تجارت الکترونیک، سرعت تشخیص حملات کلاهبرداری اهمیت فزاینده ای دارد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند کارهای تکراری را انجام داده و تغییرات ظریف در الگوها را در داده های حجیم شناسایی کنند. این امر برای کشف تقلب در مدت زمان بسیار کوتاه‌تری نسبت به آنچه که انسان می‌تواند انجام دهد، حیاتی است ؛ الگوریتم‌ها می‌توانند صدها هزار پرداخت در ثانیه را تجزیه و تحلیل کنند، که بیشتر از آن چیزی است که چندین تحلیلگر انسانی می‌توانند در همان زمان انجام دهند ؛ این امر باعث کاهش هزینه ها و همچنین زمان صرف شده برای تجزیه و تحلیل تراکنش ها شده و در نتیجه فرآیند های سازمان کارآمدتر می شوند.

همچنین، با افزایش تعداد تراکنش ها، فشار بر سیستم های مبتنی بر قوانین و تجزیه و تحلیل انسانی افزایش می یابد. این به معنای افزایش هزینه ها و زمان و همچنین کاهش دقت است. با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین، هر چه داده ی بیشتری وجود داشته باشد، الگوریتم کارآمدتر است و با ورود داده های بیشتر بهبود یافته و قادر است تا رفتار متقلبانه را سریعتر و با دقت بیشتری شناسایی کند.

بنابراین سامانه بازرسی هوشمند با بهره مندی از هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری ماشین مزایای فراوانی را به همراه دارند که به اختصار می توان گفت این سامانه ها موجب بلوغ سازمانی خواهند شد و سازمان ها قادر خواهند بود با سرعت و دقت بالاتر و به صورت مقیاس پذیر و کارآمدتر رفتارهای متقلبانه را شناسایی و آن ها را مدیریت کنند.