Sahtecilikle Mücadele Eden Her 10 Kişiden 8'i 2025 Yılına Kadar Üretken Yapay Zeka Kullanacağını Düşünüyor
Sahtecilikle Mücadele Eden Her 10 Kişiden 8'i 2025 Yılına Kadar Üretken Yapay Zeka Kullanacağını Düşünüyor 
ACFE ve SAS tarafından sahtecilikle mücadele uzmanları arasında yapılan global anket, üretken yapay zeka (GenAI) tarafına yönelen yoğun ilgiyi ortaya koyuyor, ancak geçmişle yapılan kıyaslar zorlu bir gerçekliğe işaret ediyor.Üretken yapay zeka (GenAI), toplumun her kesimini etkilemeye hazırlanan gücü ve vaatleriyle kamuoyunun ilgisini adeta ele geçirdi. Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) ve SAS tarafından yapılan en son sahtecilikle mücadele teknoloji araştırmasına göre, sahtecilikle mücadele eden profesyonellerin %83'ünün önümüzdeki iki yıl içinde bu teknolojiyi kendi araçları arasına ekleyeceklerini öngörmeleri şaşırtıcı değil.2024 Sahtecilikle Mücadele Teknolojilerini Kıyaslama Raporu (2024 Anti-Fraud Technology Benchmarking Report), ACFE ve SAS tarafından 2019 yılında başlatılan global bir araştırma çalışmasının üçüncü bölümünü temsil ediyor. Raporun bu son baskısı, 2023'ün sonlarında ankete katılan yaklaşık 1.200 ACFE üyesinin görüşlerini yansıtıyor. Anket verileri, 2019'dan bu yana sahtecilikle mücadelenin gelişimindeki temel eğilimleri ortaya koyuyor.
Bunlar arasında öne çıkanlar şunlar:
- Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) teknolojisine olan ilgi her zamankinden daha yüksek. Hemen her beş sahtecilikle mücadele uzmanından biri (%18) şu anda sahtecilikle mücadele araçları arasında AI/ML'i sayıyor. %32'si ise önümüzdeki iki yıl içinde bu teknolojileri kullanmayı öngörüyor ki, bu araştırmanın başlangıcından bu yana görülen en yüksek oran. Bu hızla giderse, sahtecilikle mücadele programlarında AI/ML kullanımı önümüzdeki yılın sonuna kadar neredeyse üç katına çıkacak görünüyor.
- Bununla birlikte, yapay zeka ve makine öğreniminin benimsenmesi sürekli olarak beklentilerin gerisinde kalıyor. Yoğun ilgiye rağmen, sahteciliğin tespiti ve önlenmesi için yapay zeka ve makine öğreniminin benimsenmesi 2019'dan bu yana yalnızca %5 arttı. Bu rakam, 2019 ve 2022 çalışmalarında ortaya koyulan beklenen benimseme oranlarının (sırasıyla %25 ve %26) çok gerisinde kaldığı gözleniyor.
- Birçok veri analizi tekniğinin kullanımı durağanlaşırken, sahtecilikle mücadele programlarında biyometri ve robotik uygulamaları istikrarlı bir şekilde artıyor. Fiziksel biyometri kullanımı 2019'dan bu yana %14 artarken, şu anda katılımcıların %40'ı tarafından kullanıldığı belirtiliyor. Ankete katılan her beş kişiden biri (%20) robotik süreç otomasyonu da dahil olmak üzere robotik teknolojilerin kullanıldığını bildiriyor. 2019'da bu oran %9'du. Bu teknolojilerin kullanımı, bankacılık ve finansal hizmetlerde yarısı (%51) fiziksel biyometri ve üçte biri (%33) robotik olmak üzere en yüksek seviyede.
ACFE Başkanı John Gill, "Üretken yapay zeka destekli araçların erişilebilirliği, onları yanlış ellerde inanılmaz derecede tehlikeli hale getiriyor. Her beş kuruluştan üçü önümüzdeki iki yıl içinde sahtecilikle mücadele teknoloji bütçelerini artırmayı öngörüyor. Bu fonlara nasıl yatırım yapılacağı, suç örgütleriyle teknoloji yarışında kimin üstünlük sağlayacağını belirleyecek. Dolandırıcıların aksine, kuruluşların bu teknolojileri etik bir şekilde kullanmak gibi ek bir zorlukla karşı karşıya olduğunu düşündüğünüzde bu zorlu bir mücadele" dedi.SAS Risk, Sahtecilikle Mücadele ve Uyumluluk Çözümleri Kıdemli Başkan Yardımcısı Stu Bradley de şunları söyledi: "İleri analitik tekniklerine olan büyük ilgiye rağmen uygulamada çok daha az benimseme oranlarının gözlemlenmesi, yapay zeka ve analitik yaşam döngüsünü ölçeklendirmenin karmaşasını kanıtlar nitelikte. Bu durum aynı zamanda doğru teknoloji ortağını seçmenin önemini de vurguluyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi basit uygulamalar değildir. Bununla birlikte, risk yönetimi spektrumu genelinde modüler hale getirilmiş çözümlerin tek bir yapay zeka destekli platformda konuşlandırılmasıyla faydaları daha kolay hayata geçirilebilir. SAS'ın buluta özgü, dilden bağımsız SAS Viya ile yaklaşımı budur."SAS'ın çevrimiçi veri panosu, kıyaslama yoluyla kullanıcıların anket verilerini sektöre, coğrafi bölgeye ve şirket büyüklüğüne göre analiz etmesine olanak tanıyor. Anket katılımcıları 23 farklı sektörü temsil ediyor. En yaygın çalışılan sektörler arasında bankacılık/finansal hizmetler ve devlet/kamu yönetimi yer alırken, (her biri katılımcıların %22'sini oluşturuyor), bunu profesyonel hizmetler (%13), sigorta (%5), sağlık hizmetleri (%4), üretim (%4), teknoloji (%4), eğitim (%4) ve diğerleri izliyor. Dünya genelinden dahil olan işverenlerin büyüklükleri ise 100'den az çalışanla 10 binden çok çalışan arasında değişiyor. Sektörler arası sahtecilik karşıtı teknoloji trendlerini ve bu konudaki duyarlılıkları incelemek için rapora göz atabilir ve SAS.com/fraudsurvey adresindeki veri panosunu ziyaret edebilirsiniz:
- Kurumların sahtecilikle mücadele etmek için kullandıkları veri analizi teknikleri
- Kurumların suistimali izlemek için veri analitiği uyguladıkları risk alanları
- Kurumların suistimalle mücadele girişimlerinde kullandıkları veri kaynakları ve veri paylaşımı konsorsiyumlarına bakış açıları
- Vaka yönetimi ve dijital adli tıp/e-keşif yazılımlarının yaygınlığı
- Kurumların yeni sahtecilikle mücadele teknolojilerini uygularken karşılaştıkları zorluklar
- Üretken yapay zekanın kuruluşların sahtecilikle mücadele programlarını nasıl etkilediği
GenAI'ın geleceği: Patlama mı, çöküş mü?
Anket katılımcılarının hedeflediği gibi, sahtecilikle mücadele programlarında üretken yapay zekanın kullanımı hızla artacak mı? Yoksa bütçe kısıtlamaları, veri kalitesi ve yetkinlik eksiklikleri gibi gerçek dünyaya özgü zorluklar öngörülen bu yükselişi dizginleyecek mi? Bunu zaman gösterecek. Ancak kuruluşlar GenAI ve diğer yapay zeka teknolojilerini benimseme konusunda çok dikkatli olmalı. Sorumlu inovasyon, kuruluşların sadece "yapabilir miyiz" değil, aynı zamanda "yapmalı mıyız?" sorusunu da sormasını gerektiriyor.Bir anket katılımcısı şunları söyledi: "Sahtecilikle mücadele girişimlerinin tespitinde üretken yapay zekanın kullanılması, minimum kaynak kaygısıyla daha büyük hacimli verilerdeki anormalliklerin, eğilimlerin ve göstergelerin belirlenmesinde önemli bir rol oynayabilir. Ancak, kuruluşun hataları ve önyargıları en aza indirmek için uygun yönergelerin yürürlükte olduğundan emin olması gerekecektir. ACFE Araştırma Direktörü Mason Wilder de şu yorumda bulundu: "Üretken yapay zekada son birkaç yılda büyük adımlar atıldı. Bu nedenle kuruluşların bunu sahtecilikle mücadele girişimlerine dahil etmeleri şaşırtıcı değil. Toplum olarak bu teknolojiyi kullanmanın avantaj ve dezavantajlarını hala öğreniyoruz. Ancak daha fazla kuruluş bu alanda ilk adımı atmaya başlıyor. Teknolojinin zamanla daha da gelişmeye devam etmesinin yanı sıra, işyeri içinde ve dışında benimsenmenin ne kadar hızlı gerçekleştiğini görmek ilginç olacak."
