82 Quiz: Ενότητα 11 (11.6)-Ανίχνευση Απάτης (Fraud Detection)

Ανίχνευση Απάτης (Fraud Detection)

Σκορ: 0 / 25

Χρόνος: 20:00

1. Η ανίχνευση απάτης αποτελεί κρίσιμο πεδίο εφαρμογής ποιών τεχνολογιών στο επιχειρησιακό περιβάλλον;

Μόνο των απλών λογιστικών προγραμμάτων. Της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης. Της χειροκίνητης καταγραφής δεδομένων. Της εκτίμησης πιστωτικού κινδύνου.

Η ανίχνευση απάτης αποτελεί ένα από τα πιο κρίσιμα πεδία εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης.

2. Ποιοι είναι οι δύο (2) κύριοι στόχοι της ανίχνευσης απάτης για τους οργανισμούς;

Η αύξηση των συναλλαγών και η μείωση της φήμης. Η προστασία των οικονομικών πόρων και η διασφάλιση της φήμης. Η χρήση μόνο παραδοσιακών εργαλείων ελέγχου. Η παρακολούθηση μόνο νόμιμων συναλλαγών.

Συνδέεται άμεσα με την προστασία των οικονομικών πόρων και τη διασφάλιση της φήμης των οργανισμών.

3. Τι επιτρέπει η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΑΙ) στην ανίχνευση απάτης σε σχέση με τα παραδοσιακά εργαλεία;

Την ανάλυση μόνο μικρού όγκου δεδομένων. Την αναγνώριση μόνο εύκολων μοτίβων. Την ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και την αναγνώριση δύσκολων μοτίβων. Την αύξηση της δόλιας ενέργειας.

Η ΑΙ επιτρέπει την ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και την αναγνώριση μοτίβων τα οποία θα ήταν δύσκολο ή αδύνατο να εντοπιστούν με τα παραδοσιακά εργαλεία.

4. Ποια τεχνική χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό ανωμαλιών, δηλαδή περιπτώσεων που δεν εντάσσονται στα γνωστά πρότυπα «κανονικής» δραστηριότητας;

Supervised Learning (Επιβλεπόμενη Μάθηση). Anomaly Detection (Ανίχνευση Ανωμαλιών). Time-Series Forecasting (Πρόβλεψη Χρονοσειρών). Μόνο Συστήματα Κανόνων.

Το Anomaly Detection (Ανίχνευση Ανωμαλιών), που ανήκει στην μη επιβλεπόμενη μάθηση, χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό περιπτώσεων που αποκλίνουν από τα γνωστά πρότυπα.

5. Ποιοι αλγόριθμοι αναφέρονται ως τεχνικές **επιβλεπόμενης μάθησης** για την ανίχνευση απάτης;

Μόνο ARIMA. Decision trees, random forests, νευρωνικά δίκτυα και gradient boosting. Μόνο απλές στατιστικές μεθόδους. Μόνο το anomaly detection.

Αλγόριθμοι όπως τα δέντρα απόφασης, τα τυχαία δάση (random forests), τα νευρωνικά δίκτυα και τα μοντέλα gradient boosting εκπαιδεύονται με αυτά τα δεδομένα.

6. Ποιος τομέας εφαρμογής χρησιμοποιεί την ΑΙ για τον εντοπισμό ύποπτων αιτήσεων αποζημίωσης;

Τηλεπικοινωνίες. Ηλεκτρονικό εμπόριο. Ασφαλιστικός κλάδος. Διαχείριση ανθρώπινου δυναμικού.

Στον ασφαλιστικό κλάδο, η τεχνητή νοημοσύνη συμβάλλει στον εντοπισμό ύποπτων αιτήσεων αποζημίωσης, αξιολογώντας ασυνέπειες και αποκλίσεις.

7. Ποια είναι μια χαρακτηριστική ύποπτη συναλλαγή που επισημαίνουν οι τράπεζες με τη χρήση ΑΙ;

Μια μικρή δαπάνη στην πόλη διαμονής του πελάτη. Μια μεγάλη δαπάνη σε χώρα όπου ο κάτοχος της κάρτας δεν έχει ιστορικό αγορών. Μια συναλλαγή που ταιριάζει με το συνηθισμένο πρότυπο. Η πληρωμή λογαριασμών μέσω διαδικτύου.

Οι τράπεζες επισημαίνουν συναλλαγές που παρουσιάζουν υψηλή πιθανότητα απάτης, όπως μια μεγάλη δαπάνη σε χώρα όπου ο κάτοχος της κάρτας δεν έχει ιστορικό αγορών.

8. Τι πρέπει να περιλαμβάνουν τα ιστορικά δεδομένα για να εκπαιδεύσουν αλγορίθμους **επιβλεπόμενης μάθησης** στην ανίχνευση απάτης;

Μόνο νόμιμες συναλλαγές. Δεδομένα όπου είναι γνωστό ποιες συναλλαγές ήταν νόμιμες και ποιες δόλιες. Μόνο την ώρα της συναλλαγής. Μόνο γενικά οικονομικά στοιχεία.

Η επιβλεπόμενη μάθηση βασίζεται στη χρήση ιστορικών δεδομένων όπου είναι γνωστό ποιες συναλλαγές ήταν νόμιμες και ποιες δόλιες.

9. Ποια είναι η βασική αρχή στην οποία στηρίζεται η ανίχνευση απάτης μέσω τεχνητής νοημοσύνης;

Στην ενίσχυση της συνήθους συμπεριφοράς. Στην τυχαία επιλογή συναλλαγών για έλεγχο. Στον εντοπισμό προτύπων και σχέσεων στα δεδομένα που **αποκλίνουν** από τη συνήθη συμπεριφορά. Στην αποκλειστική χρήση συστημάτων κανόνων.

Η ανίχνευση απάτης στηρίζεται στη δυνατότητα των αλγορίθμων να εντοπίζουν πρότυπα και σχέσεις στα δεδομένα που αποκλίνουν από τη συνήθη συμπεριφορά.

10. Γιατί είναι σημαντικό τα μοντέλα ανίχνευσης απάτης να εξελίσσονται συνεχώς;

Για να παραμένουν ακίνητα. Γιατί οι τεχνικές των δραστών απάτης μεταβάλλονται. Για να μειωθεί ο όγκος των δεδομένων. Για να χρησιμοποιούνται μόνο παραδοσιακά εργαλεία.

Τα μοντέλα εξελίσσονται καθώς μεταβάλλονται οι τεχνικές των δραστών απάτης, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να παραμένουν ένα βήμα μπροστά.

11. Ποιος είναι ο ρόλος των συστημάτων ΑΙ στο **ηλεκτρονικό εμπόριο**;

Να οργανώνουν την αποθήκευση προϊόντων. Να εντοπίζουν ύποπτες παραγγελίες, πλαστές επιστροφές προϊόντων ή καταχρηστικές συναλλαγές. Να αυξάνουν τον αριθμό των επισφαλών απαιτήσεων. Να προβλέπουν τη ζήτηση προϊόντων.

Στο ηλεκτρονικό εμπόριο, τα συστήματα AI συμβάλλουν στον εντοπισμό ύποπτων παραγγελιών, πλαστών επιστροφών προϊόντων ή καταχρηστικών συναλλαγών.

12. Σε ποια κατηγορία μάθησης ανήκει η τεχνική **Anomaly Detection**;

Επιβλεπόμενη Μάθηση (Supervised Learning). Μη Επιβλεπόμενη Μάθηση (Unsupervised Learning). Ενισχυτική Μάθηση (Reinforcement Learning). Πρόβλεψη Χρονοσειρών (Time-Series Forecasting).

Η ΑΙ αξιοποιεί τόσο τεχνικές μη επιβλεπόμενης μάθησης (όπως το anomaly detection) όσο και επιβλεπόμενης μάθησης.

13. Τι συμβαίνει με τις συναλλαγές που επισημαίνονται ως «αποκλίνουσες» από το σύστημα ανίχνευσης απάτης;

Αυτόματα εγκρίνονται. Απορρίπτονται άμεσα. Επισημαίνονται αυτόματα προκειμένου να εξεταστούν περαιτέρω. Καταγράφονται μόνο ως στατιστικά στοιχεία.

Το σύστημα επισημαίνει εκείνες που αποκλίνουν σημαντικά, προκειμένου να εξεταστούν περαιτέρω.

14. Ποια είναι η σχέση μεταξύ των αλγορίθμων και των δραστών απάτης, σύμφωνα με το κείμενο;

Οι αλγόριθμοι υστερούν πάντα σε σχέση με τους δράστες. Οι επιχειρήσεις μπορούν να παραμένουν ένα βήμα μπροστά. Δεν υπάρχει καμία σχέση. Οι δράστες σταματούν μόλις εντοπιστούν.

Τα μοντέλα εξελίσσονται καθώς μεταβάλλονται οι τεχνικές των δραστών απάτης, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να παραμένουν ένα βήμα μπροστά.

15. Εκτός από τα δέντρα απόφασης (decision trees), ποια άλλη τεχνική μηχανικής μάθησης αναφέρεται για την ανίχνευση απάτης;

Μοντέλα χρονοσειρών ARIMA. Νευρωνικά δίκτυα. Γραμμική Παλινδρόμηση. K-Means Clustering.

Στις τεχνικές αναφέρονται ρητά τα δέντρα απόφασης, τα νευρωνικά δίκτυα, το anomaly detection και τα συστήματα κανόνων.

16. Στον χρηματοοικονομικό τομέα, ποιο δεδομένο αξιολογεί το σύστημα ανίχνευσης απάτης κατά την ανάλυση μιας συναλλαγής;

Την προσωπική άποψη του ταμία. Τα ιστορικά δεδομένα και τα πρότυπα που έχουν διαμορφωθεί για τον εκάστοτε πελάτη. Την τιμή του πετρελαίου. Την ημερομηνία λήξης της κάρτας.

Το σύστημα αξιολογεί κάθε συναλλαγή ή ενέργεια με βάση τα ιστορικά δεδομένα και τα πρότυπα που έχουν διαμορφωθεί για τον εκάστοτε πελάτη ή λειτουργία.

17. Ποιος κλάδος χρησιμοποιεί την ΑΙ για τον εντοπισμό ασυνέπειας και αποκλίσεων σε αιτήσεις αποζημίωσης;

Τηλεπικοινωνίες. Κατασκευές. Ασφαλιστικός κλάδος. Εφοδιαστική αλυσίδα.

Στον ασφαλιστικό κλάδο, η τεχνητή νοημοσύνη εφαρμόζεται για την ανάλυση αιτήσεων αποζημίωσης με στόχο τον εντοπισμό ασυνέπειας ή αποκλίσεων.

18. Πώς χαρακτηρίζονται τα πρότυπα συμπεριφοράς που ενδέχεται να υποκρύπτουν δόλια ενέργεια;

Κανονικά. Ύποπτα ή ανώμαλα (anomalous). Συνηθισμένα. Εγκεκριμένα.

Ο όρος αναφέρεται στις διαδικασίες για την ταυτοποίηση ύποπτων ή ανώμαλων συναλλαγών, πρακτικών ή προτύπων συμπεριφοράς.

19. Σε ποιον τομέα εφαρμογής αναφέρεται ο εντοπισμός **πλαστών επιστροφών προϊόντων**;

Χρηματοοικονομικές υπηρεσίες. Τηλεπικοινωνίες. Ηλεκτρονικό εμπόριο. Ασφάλιση.

Στο ηλεκτρονικό εμπόριο, τα συστήματα AI συμβάλλουν στον εντοπισμό ύποπτων παραγγελιών, πλαστών επιστροφών προϊόντων ή καταχρηστικών συναλλαγών.

20. Ποια είναι η διαδικασία λειτουργίας των συστημάτων ανίχνευσης απάτης μέσω ΑΙ;

Τυχαία επιλογή δεδομένων. Συνεχής παρακολούθηση και ανάλυση μεγάλου όγκου συναλλαγών σε πραγματικό χρόνο. Ετήσια καταγραφή μόνο νόμιμων συναλλαγών. Χρήση μόνο δεδομένων από την πρώτη μέρα λειτουργίας.

Η διαδικασία αυτή περιλαμβάνει τη συνεχή παρακολούθηση και ανάλυση μεγάλου όγκου συναλλαγών ή άλλων επιχειρησιακών δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.

21. Τι σημαίνει ότι μια συναλλαγή «αποκλίνει από το αναμενόμενο» στην ανίχνευση απάτης;

Είναι μια συνηθισμένη, καθημερινή συναλλαγή. Παρουσιάζει ασυνήθιστα χαρακτηριστικά και ενδέχεται να υποκρύπτει δόλια ενέργεια. Έχει γίνει εκτός ωραρίου λειτουργίας της τράπεζας. Είναι μια συναλλαγή με μικρό ποσό.

Ο όρος αναφέρεται σε πρακτικές ή πρότυπα συμπεριφοράς που αποκλίνουν από το αναμενόμενο και ενδέχεται να υποκρύπτουν δόλια ενέργεια.

22. Τι επιτρέπει η συνεχή εκπαίδευση των αλγορίθμων με πραγματικά δεδομένα;

Την αδυναμία διάκρισης μεταξύ νόμιμων και ύποπτων περιπτώσεων. Τη βελτίωση της ικανότητάς τους να διακρίνουν μεταξύ νόμιμων και ύποπτων περιπτώσεων. Την αύξηση της ανάγκης για χειροκίνητους ελέγχους. Την αποκλειστική χρήση μη επιβλεπόμενης μάθησης.

Η λειτουργία αυτών των συστημάτων βασίζεται στη συνεχή εκπαίδευση των αλγορίθμων με πραγματικά δεδομένα, ώστε να βελτιώνεται η ικανότητά τους να διακρίνουν μεταξύ νόμιμων και ύποπτων περιπτώσεων.

23. Εκτός από τα δέντρα απόφασης και τα νευρωνικά δίκτυα, ποια άλλη τεχνική αναφέρεται ρητά στις τεχνικές που χρησιμοποιούνται;

Συγκριτικές Αναλύσεις. Συστήματα κανόνων. Παραδοσιακά εργαλεία ελέγχου. Λογιστική Παλινδρόμηση.

Μέσα από τη χρήση τεχνικών όπως το anomaly detection, τα δέντρα απόφασης, τα νευρωνικά δίκτυα και τα συστήματα κανόνων, οι επιχειρήσεις μπορούν να παρακολουθούν συνεχώς τις συναλλαγές.

24. Ποια είναι η κύρια δράση των αλγορίθμων επιβλεπόμενης μάθησης στην ανίχνευση απάτης;

Να προβλέπουν μελλοντική ζήτηση. Να ταξινομούν τις νέες συναλλαγές ως νόμιμες ή ύποπτες. Να μειώνουν τον όγκο των δεδομένων. Να εκπαιδεύονται μόνο με νόμιμα δεδομένα.

Οι αλγόριθμοι επιβλεπόμενης μάθησης εκπαιδεύονται ώστε να ταξινομούν τις νέες συναλλαγές ως νόμιμες ή ύποπτες με βάση τα χαρακτηριστικά τους.

25. Ποιοι από τους ακόλουθους τομείς ΔΕΝ αναφέρεται ρητά ως πεδίο εφαρμογής της ανίχνευσης απάτης;

Χρηματοοικονομικές υπηρεσίες. Τουρισμός και φιλοξενία. Ηλεκτρονικό εμπόριο. Ασφάλιση.

Το κείμενο αναφέρει ρητά τις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες, την ασφάλιση, το ηλεκτρονικό εμπόριο και τις τηλεπικοινωνίες. Ο τουρισμός δεν αναφέρεται.