反舞弊技术研究由美国注册舞弊审查师协会（ACFE）和数据分析平台 SAS 合作完成，于 2023 年底对 1200 名 ACFE 会员进行了调查，了解他们及其组织在反舞弊行动中使用的技术。该报告现已出版第三版，详细分析了当前反舞弊技术的发展趋势以及各组织希望采用这些技术的方向。
当舞弊者利用生成式人工智能实施诈骗的新闻层出不穷时，ACFE 和 SAS 最新发布的技术报告强调了技术发展的速度，以及企业采取积极主动和知情的方式将人工智能纳入其反舞弊计划的战略必要性。该报告的洞察力表明，尽管舞弊审查员对生成式人工智能（用于生成几乎与生活相似的图像、视频、音频和文本的深度学习人工智能模型）充满热情，但这种热情与实际操作之间存在差距。近五分之一（18%）的反舞弊专业人士表示，他们目前在工作中使用人工智能和机器学习（ML）。报告显示，自2019年反舞弊技术报告首次发布以来，在舞弊检测和预防方面采用人工智能和ML的比例仅增长了5%。
SAS 风险、反舞弊与合规解决方案高级副总裁 Stu Bradley 解释说，企业对人工智能和 机器学习（ML）的热情与采用之间的差距凸显了企业在扩展技术以适应其反舞弊计划和选择合适的技术合作伙伴时所面临的复杂性。
"人工智能和机器学习不是简单的、即插即用的应用，"Bradley 说。不过，他表示，企业可以通过部署模块化解决方案来实现人工智能和机器学习的优势，即在一个由人工智能驱动的平台上，用可进行相应调整或配置的小部件构建一个复杂的系统。(请参阅《什么是好的模块化系统？）
受访者表示，在权衡将人工智能和 机器学习（ML）纳入反舞弊名单时，他们正在考虑这些因素：85%的企业表示，人工智能生成结果的准确性是影响决策的非常重要或重要因素。安全风险和漏洞作为非常重要或重要因素的比例也达到了 83%。此外，77% 的企业表示，在决定是否采用这些技术时，员工是否具备使用这些技术的必要技能也是一个重要因素。
ACFE 主席、法学博士、CFE 约翰-吉尔（John Gill）阐明了反舞弊者投资人工智能和 ML 的必要性--这是一个在舞弊者自己的游戏中击败舞弊者的问题。
约翰-吉尔（John Gill）说："人工智能驱动的生成工具的可获取性使其落入不法分子手中变得异常危险。"他们（组织）如何投资这些资金将决定谁能在与犯罪企业的技术军备竞赛中占据上风。考虑到与舞弊者不同，组织面临着必须合乎道德地使用这些技术的额外挑战，这是一场艰苦的战斗。
然而，尽管人工智能和机器学习似乎俘获了舞弊审查员的热情，但报告显示，生物识别技术和机器人技术是他们现在比以往任何时候都在使用的技术。事实上，报告指出，自 2019 年以来，生物识别技术的使用率尤其增长了 14%，而机器人技术在反舞弊领域的应用则翻了一番。
《2024年反舞弊技术手段调查报告》可作为采用新技术的指南，SAS的在线仪表板可提供深入的数据分析，用户可按行业、地理区域和公司规模分析反舞弊技术格局。该报告与 SAS 的数据仪表板相结合，可以帮助用户确定他们是否正在进行战略投资，并考虑以合乎道德的方式应用新工具来加强反舞弊防御。
Rihonna Scoggins 是 ACFE 的内容经理。请通过 RScoggins@ACFE.com 与她联系。
