Искусственный интеллект в борьбе с хищениями

В настоящее время искусственный интеллект стал внедряться во многие сферы и борьба с преступностью не является исключением. ИИ помогает бороться с хищениями в магазинах, с финансовыми хищениями в банковской и кредитной сферах, с хищениями электричества и прочее. Постоянно компании –производители искусственного интеллекта производят новые ПО, обучают искусственный интеллект, что позволяет увеличивать его возможности по части борьбы с преступностью. Рассмотрим кратко некоторые направления, которые применяются при борьбе с хищениями.
1)Искусственный интеллект (ИИ) помогает бороться с хищениями в магазинах. Основные способы применения ИИ в этой сфере:
А)Анализ поведения покупателей. ИИ отслеживает, какие продукты люди берут, какие кладут в корзину, какие возвращают. Система способна «предсказать» вероятность кражи по беспокойному поведению человека.
Б)Распознавание лиц. Для множества магазинов и компаний создана единая база воров, с которой система сравнивает каждого посетителя.
В)Анализ языка тела и движений. ИИ выявляет подозрительные действия, например, когда человек прячет предметы в карманы или сумки.
Рассмотрим некоторые преимущества использования ИИ в борьбе с хищениями:
А)Снижение нагрузки на персонал. Уменьшается необходимость в постоянном наблюдении за людьми, что помогает сократить расходы и уменьшить усталость сотрудников охраны.
Б)Получение данных о тенденциях краж. Это позволяет магазинам корректировать свои стратегии безопасности на основе реальных закономерностей.
В)Улучшение точности. ИИ снижает количество ложных тревог и замечает тонкие закономерности, которые могут остаться незамеченными людьми.
Однако у использования ИИ для предотвращения краж есть и ограничения, например, проблемы конфиденциальности, связанные с мониторингом и анализом поведения клиентов.
Итак, искусственный интеллект (ИИ) может предложить более продвинутое решение в виде компьютерного зрения- направления ИИ, которое позволяет машинам интерпретировать и анализировать визуальную информацию из окружающего мира. Компьютерное зрение можно использовать для анализа поведения покупателей, отслеживания товарных запасов и даже распознавания подозрительных действий в режиме реального времени. Вместо того чтобы полагаться исключительно на маркировку товаров, системы компьютерного зрения могут выявлять закономерности, указывающие на потенциальную кражу, например, кто-то задерживается в запретных зонах, прячет товары или обходит кассы.
Информация, полученная от систем безопасности с поддержкой компьютерного зрения, может помочь командам охраны мгновенно реагировать на подозрительное поведение, снижая потери и повышая безопасность магазинов. Компьютерное зрение также можно адаптировать к различным условиям розничной торговли, от небольших магазинов до крупных складов .
2)Искусственный интеллект (ИИ) помогает бороться с финансовыми хищениями благодаря способности обрабатывать огромные объёмы данных и выявлять закономерности, которые людям было бы невозможно обнаружить. Некоторые способы использования ИИ в этой сфере:
А)Анализ данных и распознавание образов. Алгоритмы ИИ способны искать закономерности и аномалии, которые могут указывать на подозрительную активность. Например, они могут выявлять сети подставных компаний, используемые для отмывания денег, или необычные модели торговли, связанные с инсайдерской торговлей.
Б)Мониторинг транзакций. Системы ИИ отслеживают необычные действия в реальном режиме времени и вызывают оповещения для повторных событий. Это позволяет оперативно вмешаться и провести расследование, снижая риск финансовых потерь и репутационного ущерба.
В)Поведенческий анализ. ИИ создаёт профили пользователей и мониторит отклонения на основе стандартных шаблонов. Анализируя поведение пользователей, системы ИИ могут обнаруживать аномалии в местах входа в систему, частоте транзакций или покупательских привычках.
Г)Машинное обучение для прогнозного анализа. Алгоритмы машинного обучения могут предсказывать потенциальные финансовые преступления, распознавая тенденции и аномалии в данных. Например, они могут идентифицировать клиентов с профилями высокого риска на основе прошлого поведения или обнаруживать новые схемы мошенничества.
Рассмотрим некоторые примеры использования ИИ в борьбе с финансовыми хищениями: ПАО «Сбербанк» внедрил систему, которая ежедневно анализирует миллионы транзакций. По словам представителей банка, использование ИИ позволило сократить количество случаев мошенничества на 25,0%. АО «ТБанк» внедрил систему, которая анализирует не только финансовые транзакции, но и поведение клиентов в интернете. Если система фиксирует подозрительную активность в социальных сетях или на других платформах, она отправляет клиенту предупреждение и рекомендует сменить пароль или обратиться в службу поддержки.
Однако использование ИИ в борьбе с финансовыми хищениями сопряжено с рядом проблем, среди которых – необходимость постоянного обучения и обновления алгоритмов, а также обеспечение конфиденциальности данных клиентов и соблюдение правовых норм .
3)Искусственный интеллект помогает бороться с хищением электроэнергии. Принцип работы: нейросеть анализирует профили потребления, ищет неочевидные для человека, но явные для искусственного интеллекта нарушения закономерностей. Затем она указывает на «подозрительный» счётчик, и специалисты выезжают на место. В большинстве случаев они обнаруживают, что кто-то использует электричество мимо счётчика.
Пример: в компании «Читаэнерго» с начала 2024 года поймали 47 воров электричества в Забайкальском крае. Они незаконно использовали электричество на 2,5 миллиона рублей .
Кроме того, Санкт-Петербургский государственный университет, компания «Лартех» и концерн «Энергомера» представили счётчик электроэнергии с интегрированным алгоритмом на базе искусственного интеллекта. Устройство предназначено для борьбы с нелегальным майнингом и энергетическим мошенничеством.
Антифрод-система, разработанная в рамках проекта, анализирует данные, поступающие от умных приборов учёта, и с помощью специального алгоритма выявляет модификации, незаконные подключения, нецелевое использование электроэнергии и другие способы хищения .
Компания ПАО «Россети Сибирь» начала использовать искусственный интеллект для борьбы с хищением электроэнергии в Забайкальском крае и других регионах присутствия. Цифровизация процессов технологического присоединения к электросетям уже привела к тому, что 98,0% договоров заключены онлайн. Это позволяет оперативнее реагировать на различные ситуации, например не тратить время забайкальцам на личное посещение офиса и не стоять долгое время в очередях. Помимо этого, используются интеллектуальные приборы учета электроэнергии, которые помогают обнаруживать случаи хищения электроэнергии. В Забайкалье их уже установлено 92 тысячи, это 36,0% от общего количества приборов учёта. Также в компании разработана аналитическая система, которая позволяет определить направление огня при возгорании и предотвращать повреждение линий электропередачи. Она также помогает при штормах, подтоплениях и других неблагоприятных условиях.
Система автоматически обрабатывает данные погодной модели, информацию со спутников и гидропостов, данные потока отказов по каждой единице оборудования, предупреждения Росгидромета, зафиксированные дефекты и другие первичные данные. А на их основе предлагает варианты действия дежурного персонала и превентивных мер для уменьшения последствий. Также предусмотрен обмен данными с подразделениями МЧС, другими сетевыми компаниями, системным оператором и ситуационными центрами Забайкалья и регионов с помощью унифицированной шины обмена данными .
Итак, искусственный интеллект играет важную роль в борьбе с хищениями. Согласно исследованиям, экономический потенциал от использования технологий искусственного интеллекта исчисляется триллионами долларов. Современные системы способны распознавать сложные закономерности, делать прогнозы и выводы лучше человека . Такие технологии искусственного интеллекта, как: системы выявления аномалий, распознавание лиц, анализ поведения покупателей, оценка позы, системы видеонаблюдения с ИИ и другое, позволяют успешно бороться с преступностью. Системы управления преступлениями на основе искусственного интеллекта могут выявлять и предотвращать различные виды преступлений экономической направленности, такие как мошенничество с платежами, кража личных данных или фишинговые атаки и другое. Они также могут адаптироваться и учиться на новых схемах и тенденциях преступности, со временем совершенствуясь. Без развития искусственного интеллекта бороться с преступностью будет не просто, поэтому развивая новейшие технологии, можно улучшить систему безопасности во всех отраслях, а это позволит снизить преступную деятельность по части совершения экономических преступлений.