它不能更清楚地说：“在2024年，将技术作为反欺诈计划的一部分是必要的。”因此说2024年的反欺诈技术基准报告，新发布由认证欺诈审查员协会（if）与SAS合作。最近对生成AI的关注通常将其视为一种威胁：复杂的生物识别欺诈的推动者，自由和公平选举的克里普勒，现实的有毒溶剂。但是2024年的基准报告表明，大多数反欺诈专业人员以不同的方式看到AI：作为他们未来运营不可或缺的一部分。
根据该报告借鉴了1,187名ACFE成员的调查数据，其中83％的组织希望在未来两年内在其反欺诈计划中实施生成性AI。这意味着在那个时候使用Genai和机器学习将三倍 - 自ACFE调查开始以来，这种兴趣是最高的。
此外，在反欺诈措施中使用生物识别和机器人技术正在上升。生物识别技术的峰值已经达到14％，来自2019年实施用途的26％，在2024年达到40％。“大多数组织当前使用的新兴技术是物理生物识别技术，用于识别基于身体属性的个人，例如指纹和面部或发声特征，”报告说。目前使用的五分之一的组织（或40％）使用物理生物识别技术作为其反欺诈计划的一部分，另外17％的人希望在未来两年内采用这项技术。
数据分析和威胁检测是推动生物识别技术，AI和其他数字身份工具的技术吸收的首要任务之一。一名匿名调查人员说：“由于网络攻击的大量以及犯罪分子对技术的增加，如今自动危险信号，机器学习和预测分析可能会很有用。”
对预防欺诈的生物识别技术更加兴趣
虽然只有20％的组织使用行为生物识别技术，但该数字仍然与受访者对其他不断发展的技术的看法形成鲜明对比区块链和混合现实。该报告说：“超过一半的受访者表示，他们不希望自己的组织使用区块链/分布式分类帐技术或虚拟/增强现实作为反欺诈计划的一部分。”
尽管该报告中的许多是熟悉的领域 - 组织孤岛，预算限制，增加安全风险 - AI的流行率是新的，这反映了它已成为许多人解决的最高优先事项。但是，该报告提出了一个温和的警告说明，指出准确性很重要，“ 85％的组织认为生成AI所取得的结果的准确性是该决定中非常重要或重要的因素。”人员配备也很重要：77％的组织仍将与技术相关的内部技能视为确定是否实施它的重要或非常重要的因素。
SAS共同赞助该报告，提供了补充在线数据仪表板，对跨行业和地区的反欺诈趋势进行深入的互动分析。
