这项由SAS和美国注册舞弊审查师协会(ACFE)联合进行的研究，揭示了一个不容忽视的现实：尽管对生成式AI的兴趣空前高涨，但其在实际应用中仍面临诸多挑战。《2024反欺诈技术基准报告》汇集了来自全球近1200位ACFE成员的调查结果，展现了自2019年以来反欺诈技术的关键演进趋势。
报告中的数据显示，人们对AI和机器学习(ML)技术的关注已达到前所未有的高度。18%的反欺诈专业人士已经在使用AI/ML技术，另有32%的专业人士计划在未来两年内开始实施这些技术。这一趋势预示着，到明年年底，使用AI/ML技术的比例可能会增长近三倍。
然而，AI和ML技术的部署并没有达到预期的速度。自2019年以来，这些技术在欺诈侦测和防范领域的实际应用增长了5%，远低于之前预期的采用率。这一现象表明，尽管对高级分析技术的需求强烈，但将其应用于实践却是一个复杂的过程。
此外，报告还指出，尽管许多数据分析技术已经成熟，但生物识别和机器人技术在反欺诈领域的应用仍在稳步增长。特别是在银行和金融服务业，这些技术的应用尤为广泛。
面对生成式AI的易获取性和易用性，ACFE总裁John Gill警示道，一旦这些工具落入不法之徒之手，可能带来严重后果。因此，企业在增加反欺诈技术预算的同时，也需要考虑如何在符合伦理道德的前提下使用这些技术。
SAS风险与欺诈管理、合规解决方案高级副总裁Stu Bradley强调了选择合适技术合作伙伴的重要性，并提到SAS Viya这样的云原生、支持多种编程语言的AI平台，可以帮助企业更轻松地从风险管理解决方案中获益。SAS还提供了在线数据仪表板，让用户可以根据行业、区域和组织规模查阅调查结果，进一步了解反欺诈技术的跨行业趋势。
生成式AI的未来究竟是繁荣还是衰败?这个问题的答案尚未揭晓。但可以肯定的是，企业在采用生成式AI和其他AI技术时，必须慎之又慎。在追求创新的同时，企业需要不断自问：“我们能做什么?”和“我们应该做什么?”随着时间的推移，生成式AI的能力将不断增强，它在反欺诈工作中的作用也将越来越显著。企业需要制定合适的指导方针，以最大限度地减少错误和偏见。ACFE研究总监Mason Wilder的话或许是对未来最好的概括：“让我们拭目以待，看这项技术的采用速度将会有多快。”
