全球平均有13％的受訪企業現正使用人工智能（AI）及機器學習來偵測及防止欺詐，另有25％計劃在未來一至兩年內採用有關技術─增幅近兩倍。而在亞太地區（包括香港），近三分一的受訪企業（30％）預期在一至兩年內部署人工智能及機器學習技術以進行欺詐偵測，然而，暫未有任何企業現正使用有關技術。數據分析軟件市場領導者 SAS 與特許詐騙審查師學會（ACFE）合作進行的跨行業全球調查揭示這些結果，以及其他反欺詐技術的最新趨勢。
這項首次進行的反欺詐科技基準報告調查總結逾千名 ACFE 會員提供的數據，有關其受僱企業使用科技打擊欺詐活動的情況。其他值得留意的趨勢包括：
- 生物辨識技術逐漸興起：全球大概有四分一的企業（26％）利用生物辨識技術作為其反欺詐計劃的一部分；另有 16％ 預計將於 2021 年前部署有關技術。
- 增加預算：超過一半的企業（55％）計劃在未來兩年增加反欺詐技術投資的預算。
- 改變數據分析技術： 全球近四分三的企業（72％）預計在 2021 年前使用自動化的監測、異常情況報告及異常偵測技術，而在亞太地區只有55％。而預計於兩年內部署預測性分析╱模型（全球：由30％增至52%；亞太地區：由 33％ 增至 54％）及數據可視化（全球：47％；亞太地區：37％）技術的企業均各佔約一半。
ACFE主席兼行政總裁Bruce Dorris, JD, CFE, CPA表示：「隨著不法分子以更新穎的方法去利用科技進行犯罪活動及鎖定受害目標，反欺詐專業人士亦必須採用更先進的科技來阻止他們。然而，究竟哪些科技能最有效協助企業管理不斷上升的欺詐風險？答案的關鍵在於是否能成功實施最新的反欺詐技術。」
更深入網上數據分析：了解各行各業趨勢
SAS 網上數據可視化工具讓用戶按行業、地區及企業規模分析有關反欺詐科技基準報告調查的數據。受訪者代表全球 24 個不同行業，主要來自銀行╱金融服務（21％）及政府╱公共行政（17％），而其受僱企業規模由少於 100 名至超過 10,000 名員工不等。
SAS 欺詐與保安情報產品及市場營銷高級總監 James Ruotolo 表示：「了解業界現有的科技及策略可協助企業決定行業走向，並引導它們作出明智的反欺詐科技投資。人工智能、機器學習及預測建模技術得以迅速興起，除了受企業的熱烈追棒外，亦代表進階分析確實有助調查人員領先一步，有效堵截欺詐手段愈趨複雜的不法分子。」
