Εφαρμογή και σημασία της τεχνητής νοημοσύνης στις διαδικασίες εντοπισμού και διερεύνηση της απάτης
ENGLISH ABSTRACT This paper explores the application and importance of artificial intelligence (AI) in the context of fraud detection and investigation processes. Traditional fraud detection methods, characterised by manual processes, rule-based systems and statistical methods, are thoroughly examined for their limitations, necessitating a deeper exploration of the potential of AI. The fundamental concepts of AI, including machine learning, deep learning and natural language processing, are clarified to provide a comprehensive background for subsequent consideration. Specific AI techniques for fraud detection, including machine learning algorithms, unsupervised learning for anomaly detection, deep learning applications, neural networks and auto-encoders, are explored in detail. Real-world applications of AI in fraud detection are examined to shed light on current practices in the field. The paper evaluates the benefits and risks associated with AI in fraud detection, emphasizing the potential for real-time detection and continuous improvement, while acknowledging challenges such as social fraud, algorithmic bias, and false positives. Finally, ethical considerations and challenges in applying AI for fraud detection are discussed, with a focus on privacy and data protection concerns. Efforts to address these ethical challenges, including promoting a professional mindset within the AI community, are critically discussed. The paper also examines the future path of AI ethics, urging for continued scrutiny, regulatory frameworks and transparency.
Thesis
Η παρούσα εργασία διερευνά την εφαρμογή και τη σημασία της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) στο πλαίσιο των διαδικασιών ανίχνευσης και διερεύνησης της απάτης. Οι παραδοσιακές μέθοδοι ανίχνευσης απάτης, που χαρακτηρίζονται από χειροκίνητες διαδικασίες, συστήματα βασισμένα σε κανόνες και στατιστικές μεθόδους, εξετάζονται διεξοδικά για τους περιορισμούς τους, γεγονός που καθιστά αναγκαία μια βαθύτερη διερεύνηση των δυνατοτήτων της ΤΝ. Οι θεμελιώδεις έννοιες της ΤΝ, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής μάθησης, της βαθιάς μάθησης και της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, διασαφηνίζονται για να παρέχουν ένα ολοκληρωμένο υπόβαθρο για τη μετέπειτα εξέταση. Ειδικές τεχνικές ΤΝ για την ανίχνευση απάτης, που περιλαμβάνουν αλγορίθμους μηχανικής μάθησης, μάθηση χωρίς επίβλεψη για την ανίχνευση ανωμαλιών, εφαρμογές βαθιάς μάθησης, νευρωνικά δίκτυα και αυτοκωδικοποιητές, διερευνώνται λεπτομερώς. Εξετάζονται πραγματικές εφαρμογές της ΤΝ στην ανίχνευση απάτης για να φωτιστούν οι τρέχουσες πρακτικές του κλάδου. Η εργασία αξιολογεί τα οφέλη και τους κινδύνους που συνδέονται με την ΤΝ στην ανίχνευση απάτης, δίνοντας έμφαση στις δυνατότητες ανίχνευσης σε πραγματικό χρόνο και συνεχούς βελτίωσης, ενώ αναγνωρίζει προκλήσεις όπως η κοινωνική απάτη, η αλγοριθμική προκατάληψη και τα ψευδώς θετικά αποτελέσματα. Τέλος, αναλύονται οι δεοντολογικοί προβληματισμοί και οι προκλήσεις κατά την εφαρμογή της ΤΝ για την ανίχνευση απάτης, με έμφαση στις ανησυχίες για την προστασία της ιδιωτικής ζωής και των δεδομένων. Οι προσπάθειες για την αντιμετώπιση αυτών των ηθικών προκλήσεων, συμπεριλαμβανομένης της προώθησης μιας επαγγελματικής νοοτροπίας εντός της κοινότητας της ΤΝ, συζητούνται κριτικά. Η εργασία εξετάζει επίσης τη μελλοντική πορεία της ηθικής της ΤΝ, προτρέποντας για συνεχή έλεγχο, ρυθμιστικά πλαίσια και διαφάνεια.