AI可以检测到欺诈吗?

<h1>AI如何在银行转换欺诈检测</h1>
<blockquote>在训练机器学习引擎时，您必须标记以前的欺诈和非欺诈案件，以避免误报并提高风险规则的精度. 算法运行的时间越长，规则建议的准确性越准确.</blockquote>
<h2>机器学习和AI欺诈检测</h2>
<img src=”https://resources.cdn.seon.io/uploads/2022/09/machine-learning-ai-min.png” alt=”机器学习和AI欺诈检测” />
<p>在过去的几年中，很少有风险行动会议无法解决欺诈检测中的机器学习话题.</p>
<p>有些人说它将完全取代手动评论. 但是我们真的可以相信算法以了解欺诈者如何针对业务? 什么是机器学习? 所有答案都在这篇文章中.</p>
<h2><strong>什么是机器学习的欺诈检测?</strong></h2>
<p>在在线欺诈检测和预防中，机器学习是经过历史数据培训的人工智能（AI）算法的集合，以建议风险规则. 然后，您可以实施规则以阻止或允许某些用户操作，例如可疑登录，身份盗窃或欺诈性交易.</p>
<p>在训练机器学习引擎时，您必须标记以前的欺诈和非欺诈案件，以避免误报并提高风险规则的精度. 算法运行的时间越长，规则建议的准确性越准确.</p>
<h3>机器学习与人工智能之间的区别</h3>
<p>术语AI和机器学习通常可以互换使用. 但是，尽管每种形式的机器学习都算作AI，但并非每个AI都使用机器学习.</p>
<p>AI是一个更大的概念，旨在创建模拟人类思维的机器. 机器学习是AI的子集，允许机器从数据中学习而无需重新编程.</p>
<p>还值得注意的是，机器学习有自己的子集，称为深度学习. 它采用以人脑建模的算法和结构.</p>
<p><img src=”https://resources.cdn.seon.io/uploads/2018/06/96-percent-accuracy-ML-700×394-min.png” /></p>
<h2>机器学习对欺诈管理的好处</h2>
<p>因为机器在处理大数据集的工作要比人类要容易得多，所以您得到的是切片和切割大量信息的能力. 这意味着：</p>
<ul>
<li><strong>更快，更有效的检测：</strong> 该系统可以快速识别可疑模式和行为，这些模式和行为可能已经花了数月才能建立.<br /></li>
<li><strong>减少手动审查时间：</strong> 同样，当您让机器为您分析所有数据点时，手动审查信息所花费的时间可能会大大减少.<br /></li>
<li><strong>通过大型数据集进行更好的预测：</strong> 您喂养机器学习引擎的数据越多，训练越多. 也就是说，虽然大型数据集有时会使人类找到模式的挑战，但实际上与AI驱动系统相反.<br /></li>
<li><strong>具有成本效益的解决方案：</strong> 与雇用更多的风险代理不同，您只需要一个机器学习系统即可浏览您投入的所有数据. 这对于有季节性潮起潮落的企业是交通，结帐或注册的企业的理想选择. 机器学习系统是一个很好的盟友，可以扩大您的公司而不会同时增加风险管理成本.</li>
</ul>
<p>最后但并非最不重要的一点是，算法不需要休息，假期或睡眠. 欺诈袭击可能会发生24/7，但即使是最好的欺诈经理也可能在星期一早上上班，并进行了手动评论的积压. 机器可以通过对明显的欺诈或可接受的案件进行排序来减轻过程.</p>
<p>根据雅加达大学的计算机科学家的白皮书，机器学习算法在减少电子商务企业欺诈方面的准确性高达96％.</p>
将欺诈率平均降低70-80％
<p>与SEON合作，以实时数据丰富和高级API降低业务中的欺诈率</p>
<h2>用于欺诈检测的机器学习的缺点</h2>
<p>尽管有优势，但总会有一些老式手动评论的情况</p>
<ul>
<li><strong>较少的控制：</strong> Blackbox机器学习引擎尤其如此，这可能会犯错而无需任何人注意到它们<br /></li>
<li><strong>误报：</strong> 如果合法的行动被标记为欺诈，而您没有意识到，它将对整个系统产生负面影响. 从这个意义上讲，经过严格校准的机器学习引擎可以在没有标记的误差越多的情况下创建一个负面循环，将来的结果就越精确.<br /></li>
<li><strong>没有人类理解：</strong> 如果您想了解为什么用户行动可疑的原因，那么很难击败良好的旧心理学</li>
</ul>
<p>一些示例通常比自动化系统更喜欢人类评论者包括AML（反洗钱）和审查高价值交易，例如珠宝店的付款或高端电子产品.</p>
<blockquote><p>“<em>我喜欢机器带我们去的地方，因为AI和机器学习可以消除那些非常非常糟糕的东西，但是很多时候有误报. 而且，如果您以某种方式教一台机器，则必须处理那个后果. 因此，中间有一个灰色的空间，这就是我喜欢我的团队运作的地方.透明</em></p> <strong><em>帕特里昂（Patreon）信任与安全负责人杰奎琳·哈特（Jacqueline Hart）</em> <em>在Seon播客上.</em></strong> <br /></blockquote>
<h2>BlackBox和Whitebox机器学习之间的差异</h2>
<p>尽管机器学习往往是大多数预防欺诈供应商的卖点，但并非所有解决方案都是平等的. 值得注意的是，WhiteBox和Blackbox机器学习之间存在关键区别：</p>
<ul>
<li><strong>黑盒机器学习：</strong> 该系统旨在以“设置和忘记”模式工作，决策是不透明和自动化的. 对于不需要潜入调整风险规则的小企业的小型企业来说，这可能是很棒的.<br /></li>
<li><strong>Whitebox机器学习：</strong> 该系统将为您提供有关为什么建议风险规则的明确解释. 这使得更容易理解风险在哪里，并使欺诈经理更加灵活地提高预防欺诈策略.</li>
</ul>
<p>这两个系统都有其优点和缺点. 但是，在SEON，我们选择了一个白盒系统，该系统允许风险管理者对发动机获得更多控制，以调整，测试和测量每个风险规则的结果.</p>
<p><img src=”https://resources.cdn.seon.io/uploads/2018/06/Image-1-v2-700×394-min.png” /></p>
<h2>如何使用机器学习预防欺诈</h2>
<p>机器学习一词似乎令人生畏，但是从算法系统开始实际上很简单. <br />在此示例中，我们将研究 <strong>减少交易欺诈（因此拒绝成本）.</strong></p>
<h3>1. 馈送输入数据</h3>
<p>每个AI或ML系统都需要数据才能开始. 在这种情况下，将是交易数据，例如：</p>
<ul>
<li>交易值</li>
<li>产品SKU</li>
<li>信用卡类型</li>
<li>ETC.</li>
</ul>
<p>但是，我们还将添加与客户如何连接到网站有关的数据：</p>
<ul>
<li>IP数据</li>
<li>设备类型</li>
<li>VPN，代理或使用</li>
<li>ETC.</li>
</ul>
<p>请注意，您必须从头开始的数据越多，结果就越准确. 如果您的欺诈预防软件不允许自定义字段，这一点尤其重要，因为您可能会错过关键信息.</p>
<h3>2. 生成规则</h3>
<p>SEON的机器学习可以生成两种主要类型的规则：</p>
<ul>
<li><strong>单参数规则,</strong> 也称为启发式规则：单个参数规则的示例是：如果IP为x，则块.<br /></li>
<li><strong>复杂规则：</strong> 包括多个参数.</li>
</ul>
<p>每个列出的规则显示精度得分. 您可以调整精度阈值以收紧或松动触发条件.</p>
<p><img src=”https://resources.cdn.seon.io/uploads/2021/09/Applied-rule-statistics-1024×332.png” alt=”屏幕截图显示精度得分” width=”1024″ height=”332″ /></p>
<p>请注意，规则名称具有极其描述性，使您可以理解为什么生成它的原因. 您可以清楚地看到如何设计所有规则来了解客户登录的方式可能会影响损失的交易价值.</p>
<h3>3. 审查和激活规则</h3>
<p>SEON允许您通过任何数据点过滤规则，包括其类型和预测的准确性. 精度部分特别有用，并且使用复杂的混淆矩阵计算.</p>
<p>默认情况下，请关闭机器学习建议. 您可以使用ON/OFF开关快速启用它们. 也可以手动创建和调整阈值以触发规则.</p>
<h3>4. 培训该算法</h3>
<p>提供反馈数据是制定规则并获得更好准确性的关键. 有了SEON，有两种提供反馈和标签措施的方法：</p>
<ul>
<li><strong>通过GUI：</strong> 一种简单，视觉上友好的方式来标记动作</li>
<li><strong>使用标签API：</strong> 您可以通过API调用以编程方式标记操作</li>
</ul>
<p>但是，您这样做，应将措施标记为已批准，审查或拒绝.</p>
<p><img src=”https://resources.cdn.seon.io/uploads/2021/09/unnamed-2.png” /></p>
<p>该算法每天都根据最近的180天的数据进行重新训练. 您可以随时在后端和评分引擎中访问它们（在其中管理所有风险规则）.</p>
<h3>5. 测试历史数据规则</h3>
<p>良好的欺诈预防软件应允许您重新审视过去的案件，以查看规则是否有助于. 这是在沙箱环境中完成的，您可以在其中打开和关闭规则并亲自见证其准确性.</p>
<p>运行测试将根据选定的时间范围的先前交易创建混乱矩阵，并突出显示规则的估计精度率.</p>
<p>在机器学习的领域，学习混乱矩阵或错误矩阵是一个表布局，允许可视化算法的性能. 这使您可以在特定日期范围内计算准确性 – 可从最后一小时到去年选择.</p>
<p><img src=”https://resources.cdn.seon.io/uploads/2021/09/rule-tester-1024×126.png” alt=”通过欺诈检测机学习的准确得分屏幕截图” width=”1024″ height=”126″ /></p>
<p>在正确的手中，这使欺诈经理完全控制了他们的风险策略，不仅可以减少，而且可以随意监视，测试和调整结果.</p>
<h2>外包与现场机器学习欺诈检测</h2>
<p>尽管有才华的团队完全有可能在内部建立自己的机器学习模型，但值得考虑的时间，精力和成本：</p>
<ul>
<li><strong>采购人才的成本：</strong> 您需要数据科学家，工程师和机器学习专家来构建模型.</li>
<li><strong>是时候准备数据：</strong> 准备和清洁原始数据. 这可能是一个漫长的过程，可以在接收输入和建议风险规则之间的整个时间表中60％至80％.</li>
<li><strong>没有共享数据：</strong> 外包机器学习引擎的另一个优点是，它们可以从多个客户的共享数据中受益. 这并不意味着规则全面应用，而是供应商可以利用他们对行业的知识来创建其他竞争对手可以从中受益的高度准确规则.</li>
<li><strong>不开箱即可集成：</strong> 最后但并非最不重要的一点是，将机器学习与风险管理策略相结合可能是冗长，复杂且昂贵的.</li>
</ul>
<h2>5个用于欺诈检测的机器学习用例</h2>
<p>AI驱动的欺诈预防是行业不可能的. 它只需要数据工作，这就是为什么您会发现它已部署在各种垂直领域中，例如：</p>
<h3>在线商店和交易欺诈</h3>
<p>分析数千笔交易的数据可能很困难. 这就是为什么许多用于许多大型电子商务网站的欺诈经理都使用机器学习来了解为什么系统最初没有将某些交易标记为系统的欺诈行为.</p>
<p>这比以往任何时候都重要：杜松研究预测50美元.到2024年，在线零售商欺诈5B.</p>
<p>因此，在让您的ML系统运行一段时间后，您可以了解哪些项目是欺诈者最针对的项目，哪种运输信息涉及最大的风险，当然应该阻止哪些卡付款以避免高收款率和更多的.</p>
<h3>金融机构和合规性</h3>
<p>金融科技公司，已建立的金融机构甚至保险提供商都必须满足严格的合规要求，以避免罚款. 换句话说，他们需要验证他们正在与真实用户打交道，而不是欺诈者.</p>
<p>但是，他们也必须迅速工作才能保持竞争力. 这就是欺诈性概况在网中滑落的方式. 有了机器学习系统，其中许多公司都可以获得对合法用户个人资料与伪造用户个人资料的宝贵见解.</p>
<h3>igaming和奖金滥用或多会计</h3>
<p>在线游戏公司，赌场和博彩平台必须尽力确保所有玩家都是真实的. 他们还倾向于为新客户提供高价值的奖励. 这为欺诈者创造了双重动机，以创建多个帐户（多学院）并要求签署奖金并参与犯罪游戏.</p>
<p>根据Transunion的说法，2021年的在线赌博身份欺诈增长了43％，这证明了比以往任何时候都需要的措施.</p>
<p>机器学习系统可用于分析指向可疑用户行为的数据点. 这可以对您有帮助，以检测扑克机器人，作弊玩家，甚至是不良的分支机构，这些会员会给您的网站带来很多低质量的流量.</p>
<h3>BNPL和帐户收购（ATO攻击）</h3>
<p>现在购买付款以后的帐户本质上是在线数字钱包. 如果欺诈者设法登录用户帐户，他们可以使用它非法购买商品和服务. 这称为帐户接管攻击或ATO.</p>
<p>保护帐户的最佳方法是了解用户如何登录您的平台. 问题在于，这可能会取决于您的市场，季节性和其他参数. 通过在登录数据点上运行机器学习引擎，您可以了解如何更好地验证用户保护其在线帐户.</p>
<h3>付款网关和退款欺诈</h3>
<p>另一个例子很难手动查看每笔交易 – 尤其是当速度本质上. 支付网关必须尽快处理数千笔交易，这几乎使雇用人类代理人审查所有交易是不可能的.</p>
<p>机器学习引擎可以充当一种欺诈监控分析系统，您可以在其中训练它以检测欺诈性交易，否则会产生退款费用.</p>
<h2>SEON如何帮助将机器学习与手动评论相结合</h2>
<p>显然，让机器学习系统监督您的欺诈策略有许多优势. 但是有时候，您的重点不仅是阻止或接受用户行动，而是尽快将所有正确信息提供给您的风险分析师. 您总是会得到这些案例，这些案例落入了最好的算法无济于事的灰色区域.</p>
<p>这正是您可以使用Seon的 <strong>Whitebox机器学习系统建议规则</strong>. 借助我们的引擎（还包括强大的数据丰富），您可以充分了解规则，并且人类仍然可以拥有最终的说法.</p>
<p>SEON的透明度可帮助您的分析师对问题及其潜在解决方案进行更全面的了解. 他们甚至可以在您自己的历史数据上测试规则，并调整它们以在沙盒环境中获得更好的结果.</p>
<p>有效地，这意味着您 <strong>在两全其美</strong>：一个强大的AI驱动欺诈检测系统，可告诉您它认为欺诈者在哪里隐藏的地方，以及人类的智慧来监督建议.</p>
<p>简而言之，机器在处理和记忆知识方面非常棒。人类仍然更好地应用它. 这就是为什么Seon相信 <strong>结合见解和机器学习欺诈检测</strong> 是在线与坏代理商作斗争的最终方式.</p>
开始实施机器学习
<p>发现我们如何通过WhiteBox和Blackbox AI，自定义规则和颗粒状控制来帮助您发展业务.</p>
<h2>经常问的问题</h2>
<strong><strong>为什么在欺诈检测中使用机器学习?</strong></strong>
<p>带机器学习的欺诈检测系统将能够根据您的历史数据检测风险. 然后，它可以建议或实施规则以自动降低欺诈风险.</p>
<strong><strong>机器学习是否昂贵是否欺诈检测?</strong></strong>
<p>大多数机器学习系统都与欺诈预防供应商的系统完全集成. 定价各不相同，您甚至可以找到仅根据每月进行的API支票数来付款的解决方案.</p>
<strong><strong>Whitebox和Blackbox机器学习有什么区别?</strong></strong>
<p>Blackbox机器学习系统旨在自动运行，在很少的人类监督下. 但是，WhiteBox系统提供了清晰可读的建议，因此您可以根据数据接受，更新或拒绝其发现的风险规则.</p>
<p><strong>您可能也有兴趣阅读：</strong></p>
<ul>
<li>SEON：为什么您的业务需要欺诈检测API：关键好处</li>
<li>SEON：比较前9名欺诈管理系统以及如何为您选择正确的软件</li>
<li>SEON：最佳欺诈检测软件和工具</li>
<li>SEON：欺诈检测自动化：如何支持您的业务</li>
</ul>
<h3><strong><em>本文的相关来源</em></strong></h3>
<ul>
<li><em>数据预处理与机器学习项目中的数据争吵</em></li>
<li><em>杜松研究预测$ 50.到2024年，在线零售商欺诈5B</em></li>
<li><em>Transunion游戏报告：2021年在线赌博身份欺诈增加了43％</em></li>
</ul>
<h2>AI如何在银行转换欺诈检测?</h2>
<p><img src=”https://images.ctfassets.net/3viuren4us1n/7bhCTHsHCkQDtZLTVRVz8a/a73c6102535140a4b317362361a7937f/ai_fraud.jpg?fm=webp&w=828″ alt=”戴着蒙面的人看电脑的插图，周围的节点象征着AI” width=”780″ height=”438.75″ /></p>
<p>行业的这种在线转变意味着银行和其他金融机构在为客户创造安全和安全的体验方面面临着新的挑战. Transunion的一份报告发现，仅2020年第四季度至2021年第1季度，在全球范围内，在线欺诈尝试率上升了149％.</p>
<p>减少欺诈行为对于银行而言，不仅是因为它直接影响其底线 – 根据标枪研究，欺诈损失的总欺诈损失升至2020年的560亿美元，比去年同期增长了83％，而且可能会损害它他们的声誉，导致不良的用户经验并损害客户的保留.</p>
<h2>常见的银行欺诈类型</h2>
<p>金融服务行业中确定的欺诈类型各不相同. 以下是一些最常见的银行欺诈类型及其影响：</p>
<ul>
<li><b>未经授权的交易：</b> 帐户持有人没有进行或批准的银行或信用卡交易继续对银行和消费者都造成麻烦. 《福布斯》的一篇文章报道说，大约有十分之一的移动银行用户担心信用卡欺诈. 此外，Statistica预计，全球用支付卡制定的欺诈交易价值为320亿美元，这一数字可能会增加到38美元.到2027年50亿.</li>
<li><b>网络钓鱼骗局：</b> 在2020年 <em>互联网犯罪报告</em> , 联邦调查局报道说，美国人那年损失了超过5400万美元的网络钓鱼骗局. 消费者和企业雇员都可能成为网络钓鱼骗局的受害者.</li>
<li><b>身份盗用：</b> 据报道，身份盗窃是消费者提出的最常见的投诉类型，对消费者和金融机构都有重大影响. 根据标枪2021年标枪的结果，仅在2020年，身份欺诈的总财务损失约为130亿美元 <em>身份欺诈调查</em> .</li>
</ul>
<p>但是，我们暂时不要开始挥舞白旗向在线骗子投降. <b>银行有一个可以使用的秘密武器，可用于识别和防止欺诈：人工智能（AI）.</b> </p>
<h2>银行如何使用AI进行欺诈检测?</h2>
<p>银行发现，用于欺诈检测的AI是快速，有效和高效的. Fintech News在2021年报告说，金融机构正在以创纪录的数字部署基于AI的系统，在AI申请上花费了超过2170亿美元，以帮助防止欺诈和评估风险. 更有前途的是，有64％的金融机构认为AI可以领先于欺诈 <em>前</em> 它发生了.</p>
<p>在金融服务行业，AI的欺诈检测有许多不同的应用. 分析交易是基本功能之一. 从风险评分到将消费者分组到可识别的群集或“配置文件”中，每个应用程序对于建立强大的欺诈检测策略至关重要. 以下是银行使用AI进行欺诈检测的一些领先方式：</p>
<ul>
<li><b>建筑购买资料：</b> 为了准确检测欺诈，金融机构必须首先了解典型的客户行为. 使用机器学习来分类过去的财务和非财务交易中的大量数据，银行能够将客户构建和插入许多不同的个人资料. 配置文件很有用，因为它们提供了帐户上活动的最新图片，并可以帮助对未来行为做出预测. 例如，可以将帐户描述为“周末在餐馆吃饭”，“定期去巴黎旅行”或“下班后用汽油填充汽车.”可以根据其活动将一个帐户放入数百个不同的配置文件中，每次交易后的配置文件将进行实时更新. 随着交易的进行，人工智能确定它是否适合模式或与规范相距足够.</li>
<li><b>发展欺诈分数：</b> 所有交易都可以通过使用过去合法交易的数据，欺诈的事件和金融机构设定的风险参数来分配欺诈分数. 该分数考虑了变量，例如交易金额，时间，卡使用频率，购买的IP地址等等，以评估该特定交易所涉及的欺诈风险. 欺诈分数用于自动批准交易，将其标记以进行审查或完全拒绝. 使用机器学习，随着时间的推移，欺诈分数的准确性会提高.</li>
<li><b>欺诈调查：</b> 机器学习算法可以分析每秒成千上万的交易. 神经网络通过实时做出决策，将此能力进一步发展. 这些技术成功地淘汰了发生的标记交易数量，并提供了需要人类进一步调查的技术清单. 调查和起诉欺诈索赔可能非常耗时，因此确保代理商拥有提高效率的适当工具是必不可少的. 这种增强情报的应用可以帮助团队优先和简化调查.</li>
<li>__知道您的客户（KYC）：__ AI支持的KYC措施可以验证ID和文档，匹配指纹，甚至几乎瞬间执行面部识别. 这种强大的工具在客户安全与便利之间达到了正确的平衡.</li>
</ul>
<p>消费者继续寻求金融机构，以提供可以在旅途中进行融资并在线访问其信息的能力. 同时，他们希望自己的银行创造一个可以以安全和安全的方式完成这些交易的环境. 与经验丰富的信任，诸如Telus International这样的安全和安全合作伙伴合作可以帮助金融服务品牌开发一种周到，全面的欺诈检测和预防方法，同时保持高质量的客户体验.</p>
<h3>成为第一个知道</h3>
<p>将精心策划的内容直接交付给您的收件箱. 不再搜索. 不再滚动.</p>
<h2>AI在欺诈检测中的重要性和工作</h2>
<p>AI算法用于处理大型数据集的速度比人快得多. 要了解有关AI在欺诈检测和用于其使用的方法中的作用的更多信息，请单击此处!</p>
<p><img src=”https://uploads-ssl.webflow.com/62320c42a353c4832deefdc1/62335918dca33e4ae212a2f3_Blog%201-p-500.png” /></p>
<h2>介绍</h2>
<p>网络攻击，数字欺诈和越来越复杂的金融犯罪是对全球多个部门扩展的危险威胁. 数字支付应用程序，国际贸易和电子银行的普及不断提高，导致数据泄露案件，付款欺诈和身份盗窃的成比例增加. 这导致了对 <strong>AI欺诈检测</strong> 解决方案.</p>
<p>尽管技术的进步正在简化付款和数据访问，但对数字欺诈的越来越关注正在敦促部署欺诈检测解决方案. 基于AI的欺诈检测和管理技术可以使任务简单有效. 让我们在下面了解更多信息.</p>
<h2>AI欺诈检测：概述</h2>
<p>处理庞大的数据集是机器比人表现更好的任务. 他们可以立即检测并识别用户购买旅程中数千种模式. 通过将认知计算技术用于原始数据，可以在大量交易中预期欺诈. AI算法用于完成此操作.</p>
<p>实施基于AI的模型基本上是旨在识别和预见犯罪分子用来渗透金融机构的身份盗用和其他常见骗局. 证明其欺诈检测有效性合理的关键要素是：</p>
<p><strong>速度：</strong> 人工智能技术很快，拥有接受或拒绝交易所需的保证水平. AI不断处理和分析新数据，并可以实时评估众多交易. 此外，像神经网络这样的复杂模型自主更新其模型以考虑最新趋势.</p>
<p><strong>规模：</strong> 随着数据集的增长，AI算法和模型提高了效率. 更多数据有助于ML模型区分各种行为差异和相似性. 这些系统可以通过交易进行分类，并一旦告知哪些是合法的，哪些是欺诈的，开始识别其特征.</p>
<p><strong>效率</strong>：与人不同，机器能够执行重复的任务. 与此相似，ML算法处理数据分析的咕unt作品，并且仅在添加新信息时才会参与决策. 在发现微妙或违反直觉的模式以帮助识别欺诈性交易时，ML通常比人类更精通.<br /></p>
<h2>AI和AML在欺诈检测中的作用</h2>
<p>身份盗用，在线欺诈和骗局的不幸目标是金融业. 据MACAFEE称，金融和其他类型的网络犯罪使全球经济损失超过6000亿美元. 银行，金融服务和保险（BFSI）行业的欺诈案件最糟糕的案件，也是最重大的损失，从经典信用卡欺诈到更现代的计划，例如社会工程和卡片.</p>
<p><strong>检测歧义：</strong> 人工智能工具可以使用专门的算法来识别洗钱，这些算法可以通过大量数据进行筛选并提高警报，如果他们发现任何可疑的东西，例如不寻常的交易或帐户活动.</p>
<p><strong>行为分析：</strong> AI可以分析客户的交易行为，以预测该用户的未来行为. 该系统对行为变化产生敏感性，无论多么微妙，可以标记常规AML系统可能会错过的任何可疑行为变化.</p>
<p><strong>AML系统增强：</strong> 此外，AI可以改善KYC和客户的尽职调查过程，使他们俩都能更快，更彻底地完成. 出于AML的目的，AI可以使金融机构访问更多的客户数据，可用于风险分析，可疑活动报告和研究需求.</p>
<p><strong>自动化活动报告：</strong> AI自动生成可疑活动报告的能力是使AML在不明智的情况下使用AI的一项功能. 在处理潜在的可疑活动时，AML员工可以使用算法来预填充报告，并标准化语言和术语，从而节省了宝贵的时间.</p>
<p><strong>数据管理：</strong> 金融机构可以使用AI管理大量的非结构化数据. 银行必须能够分析其非结构化数据，作为交易监控，制裁筛选和其他符合AML的过程的一部分，AI极大地简化了此过程.</p>
<h2>AI使用的方法检测欺诈</h2>
<p><strong>大数据</strong> 在 <strong>AI欺诈检测</strong>. 由于银行和金融机构拥有的大量交易和客户数据，可以预测数据模式并检测不规则性.</p>
<p><strong>实时筛选</strong> 交易和其他跨渠道，帐户，用户和流程进行的交易和机密数据相关的活动是由 <strong>AI欺诈检测</strong> 和管理解决方案.</p>
<p>人工智能和深度学习能够快速有效地通过有关审核实体进行的各种文档进行分类的能力，使其适用于审计和欺诈检测领域. 其中的示例包括确定合同中的关键条款，确定交易中的欺诈风险程度，并检查日记帐分录是否准确.</p>
<p><strong>复杂的数字欺诈预防</strong>, <strong>AI供电的实时监控系统</strong>, 和 <strong>增强的灵活性</strong> 只是AI驱动欺诈预防软件中可用的一些功能. 欺诈管理解决方案中对AI的需求是由此类功能的可靠性驱动的.</p>
<p>人工智能可以共同改善和简化验证过程. 此外，机器学习可以表明在防止身份欺诈方面非常有效. 基于机器学习的解决方案除了用户友好之外，还可以区分好ID和坏ID.</p>
<h2>结论</h2>
<p>一个有前途和扩展的研究领域涉及使用AI发现异常，错误和欺诈. 由于机器学习平台，组织可能几乎可以立即监视交易. 这些平台可能使得进行彻底分析（而不是采样）和更快的补救措施. AI平台可以阅读和分析复杂的租赁协议，以确定其适当的会计分类. 结果，关闭书籍将越来越快，可以使用更好的审核步道来确定任何内部不规则性.</p>
<h2>常见问题解答</h2>
在欺诈管理领域涉及AI的主要趋势是什么?
<p>以下是一些关键市场趋势：1. 预计将有一个新的浪潮高级分析2. AI驱动的自动化是未来.</p>
基于AI的欺诈管理软件最受欢迎的用途是什么?
<p>由于该应用程序在2020年的预计收入中超过35％，因此预防付款欺诈是目前最受欢迎的. 但是，在过去的十年中，身份盗窃保护预计将经历19种强大的复合年增长率19.8％.</p>
是什么导致对欺诈斗争的AI需求?
<p>市场的增长主要是由数字化和物联网的采用驱动的，这增加了欺诈管理解决方案的采用. AI算法可以通过大量数据筛选，并在发现任何可疑的情况下提高警报.</p>
使用AI欺诈检测的弊端是什么?
<p>基于AI的模型对用户的控制较小；它们容易出现误报的可能性。他们不涉及人类的理解.</p>
<h2>人工智能欺诈检测：它如何工作</h2>
<p>金融服务行业的所有公司中有一半以上依靠欺诈检测AI. 通读此综合指南，以了解为什么.</p>
<p>金融业最依赖客户的因素是什么因素?</p>
<p>作为一家银行，您借给帐户持有人，相信他们会偿还您. 作为一家保险公司，您向人们提供保费，相信他们会诚实的索赔.</p>
<p>如果没有信任，金融部门的侵蚀，使人们更难获得商业和个人努力所需的融资.</p>
<p>现在，大多数财务申请，索赔和交易比以往任何时候都在数字上更快，企业更容易受到潜在欺诈. 没有敏锐的眼睛和对客户的特殊知识，检测和阻止大规模的挑战是一项挑战. 这就是为什么58％的金融服务行业依靠AI欺诈检测.</p>
<p><img src=”https://assets.website-files.com/6238f829b2fff968a3f5913c/623f9ee201ca8c25f4000a87_MYgch07L67Qyczg5GE_8zuSQo90dOP7PX-PUgtG9xlqXeACsB9KXWaUBuqeWVTpi3QrwPR-MyFq-zEYoqWYofMlRVRIVoPaRkvQUObA7rwZqSJrI_b9nzVETGiqYoZKWylfv6205.png” alt=”图表显示了不同行业如何使用AI，包括欺诈检测，网络安全和财务流程。” /></p>
<p>问题是：AI欺诈检测是否有效? 如果是这样，如何将其实施到您的组织中以减少欺诈的实例? 让我们找出答案.</p>
<h2>为什么使用AI进行欺诈检测?</h2>
<p>金融行业在欺诈检测中使用AI使用AI的主要原因之一是，它可以找到许多人会错过的细节，这使公司损失了成千上万的公司（如果不是数百万），造成了欺诈的收入损失。.</p>
<p>这是一个例子：</p>
<p>客户使用您的自动承保系统申请贷款. 您正在审查申请并上传文档.</p>
<p>有银行对帐单，税收文件，驾驶执照和填写表格. 乍一看，事情看起来很棒. 该地址与他们的许可相匹配，税收和收入文件显示健康的财务状况.</p>
<p>您的一项贷款的理想候选人 – 除了伪造银行和税收文件外. 这可能每天发生数百次. 即使是识别有关各种银行报表的特定细节的艺术的顶级专家，也不能总是跟上每天通过其系统量增加的申请.</p>
<p>最重要的是，复杂的图像编辑工具几乎使其几乎（如果不是完全）用肉眼检测到改变. 这是AI欺诈检测的地方. 没有它，您冒着批准申请人的风险.</p>
<p>如果贷款欺诈频繁发生足够多，它可能会使您的业务陷入困境.</p>
<h2>老派方法与. 基于规则的欺诈检测</h2>
<p>在人工智能之前，人们不得不依靠老式方法（E.G., 放大眼镜和每天的小时搜索并比较文档）. 一种耗时的方法，与与多样化，全球且主要是数字客户群一起工作的企业不扩展.</p>
<p>基于规则的欺诈检测是另一种依赖于工作模式的方法. 人类将这些规则编写到系统中，并通过它对其进行分类以做出决定，类似于人类智能. 但是要工作，它需要一组事实和规则来操纵数据. 问题：它不能“学习”新模式. 这使该系统容易受到新方案的影响. 解决方案：机器学习AI.</p>
<h2>机器学习和AI如何用于欺诈检测?</h2>
<p>基于机器学习的欺诈检测范围超出了为查找指示欺诈的信号创建的最初算法. 这是可能的两种方法 – 监督和无监督的机器学习（ML）.</p>
<p>“受监督和无监督的模型对于欺诈检测至关重要，必须包括在全面的下一代欺诈策略中. 每笔交易均被归类为欺诈或非欺诈. 这些模型是通过摄入大量标记的交易数据来探索最能描述法律活动的模式来训练的. 当标记的交易数据稀疏或不存在时，无监督的模型确定了意外行为. 在这些情况下，必须采用自学来识别标准分析遗漏的数据中的模式.“ – VEM Tooling的销售总监David Reid</p>
<p>因此，AI和机器学习如何共同降低欺诈风险? 根据ERP和业务管理软件专家Sammy Belose的说法，AI和机器学习在检测财务欺诈方面表现出色.</p>
<p>它首先要收集，分析和分割数据，然后提取所需的功能（E.G., 数字，字符串和图形识别）.</p>
<p><img src=”https://assets.website-files.com/6238f829b2fff968a3f5913c/63c967933f3abb7f03cb4349_6387b2c5ded593f0c0a48715_Understanding_AI_Fraud_Detection%25202.png” alt=”两名科学家努力编程机器人。一个隐喻的工程AI欺诈检测计划。” /></p>
<p>机器学习模型使用培训集预测欺诈概率并提高欺诈检测的准确性. 因此，收集和分析大量数据对于AI和ML算法至关重要. 他们收到的数据越多，他们在建立更好的欺诈模型方面就越好.</p>
<p>构建ML模型的第二阶段是提取特征，以确定合法和欺诈性客户行为模式. 例如，客户的身份，网络，位置，订单和选择的付款方式. 此调查的功能列表将根据欺诈检测系统的复杂程度而有所不同.</p>
<p>然后启动培训算法，为ML算法设定规则，该算法将确定合法和欺诈性交易. 培训结束后，它产生了改进的ML算法，用于检测欺诈活动. 该算法可以在更少的时间内检测到欺诈，但准确性很高.</p>
<p>机器学习的美丽是，它使用允许企业更快地检测欺诈（与仅使用人类相比）. 但是，您需要一个根据您的行业和需求使用正确算法的平台.</p>
<h2>哪些算法用于欺诈检测?</h2>
<p><img src=”https://assets.website-files.com/6238f829b2fff968a3f5913c/63c96793cff13738e6b3b798_6387b2e71a4fa5e2200f344d_Understanding_AI_Fraud_Detection%25203.png” alt=”妇女试图在没有AI的帮助下手动检测欺诈。” /></p>
<p>机器学习算法使用历史欺诈模式来学习和识别它们. 另外，它可以识别欺诈特征. 但是，有很多方法可以构建用于预防AI欺诈的算法.</p>
<p>以下是几个例子.</p>
<h3>基于规则的欺诈检测算法</h3>
<p>基于规则的算法寻找已知欺诈的特定特征，但依靠人类知识来发现可疑事件. 这些算法易于实现，但需要不断更新，因为它们仅检测到之前发生的事情.</p>
<p>使用基于规则的方法的欺诈检测系统也容易发生误报. 随着客户数据库数量和大小的增加，需要手动干预才能纠正错误.</p>
<h3>机器学习欺诈检测算法</h3>
<p>机器学习算法也从过去的经验中学习，但不要依靠人类知识来检测欺诈. 相反，它分析了大量数据以查找指示欺诈的模式. 这些算法也可以对未来结果做出预测.</p>
<p>机器学习系统减少了交易的假阳性，因为它会自动检测大量流式交易中的模式.</p>
<h3>监督学习欺诈检测算法</h3>
<p>监督学习欺诈检测算法需要使用标签（或标记）数据的模型培训. 您可以手动或通过自动过程标记数据. 然后将标记的数据馈送到模型中以创建预测. 监督的学习算法可以处理新型的欺诈类型和未知的欺诈场景.</p>
<p>监督的学习模型对标记的数据进行了培训：发生欺诈时，它是标记的. 欺诈性交易被送入模型以训练它. 模型输出的准确性取决于您的数据的组织程度.</p>
<h3>无监督的学习欺诈检测算法</h3>
<p>无监督的学习算法没有标签. 他们不需要知道什么是正常或异常. 相反，他们通过发现数据中的隐藏结构来分析未标记的数据并识别类似项目的簇.</p>
<p>无监督学习算法的准确性取决于数据的准备好. 如果没有标签，则该算法将尝试将类似项目分组在一起. 但是，如果您的噪音太多，那么算法可能会将无关的项目分组.</p>
<p>一个无监督的学习模型本身学习，分析可用的数据，并尽力找到相似和独特的模式. 这些模型有助于检测欺诈活动. 受监督和无监督的学习模型都可以独立使用或一起用于欺诈检测.</p>
<h3>深度学习欺诈检测算法</h3>
<p>深度学习算法是神经网络，可在多个层面上起作用，从原始数据中提取功能. 深度学习算法有许多层和节点. 每个节点执行特定任务，例如功能提取，分类等. 网络越深，问题就越复杂.</p>
<p>深度学习算法使用反向传播来调整每一层的重量和偏见. 反向传播根据实际输出和所需输出之间的误差来调整每个节点的权重和偏差.</p>
<p>深度学习欺诈探测器可以处理大量数据并执行实时分析.</p>
<p>例如，深度学习欺诈探测器可以查看数百万的交易记录并发现异常行为. 深度学习算法还可以执行模式识别，并将交易归类为合法或欺诈.</p>
<p>它通过分析交易的内容（例如付款的金额，类型和来源）来做到这一点. 它还可以检查时间戳和其他因素，以及是否有人试图窃取信用卡信息，进行身份盗窃或进行未经授权的购买.</p>
<p>深度学习欺诈探测器甚至可以预测哪些交易可能是欺诈性的.</p>
<h2>AI欺诈检测如何帮助银行业?</h2>
<p><img src=”https://assets.website-files.com/6238f829b2fff968a3f5913c/63c967937b024e0e35061d92_6387b2fe3e2c020a971c2917_Understanding_AI_Fraud_Detection%25204.png” alt=”银行家亲自与两个潜在客户坐在一起，因此他不需要依靠AI来确定他们是否是欺诈者。” /></p>
<p>人工智能减少人类错误并大规模检测缺陷. 因此，银行采用AI和ML来实时进行可疑交易也就不足为奇了。. 一份报告显示，使用AI的银行中有75％是为了欺诈，其中88％不打算在明年内不打算.</p>
<p>60％的人说，这是他们最重要的反欺诈工具. 但是他们如何使用它? 大多数采用AI检测欺诈交易. 这至关重要，因为大多数银行都报告说，交易欺诈在2020年至2021年之间有所增加. 但是有了AI工具，有98％的人表示成功检测欺诈. 大约27％的人将AI与基于规则的算法耦合，而6％将其与数据挖掘使用.</p>
<p>但这并不是完全内部完成的 – 92％的银行将用于检测交易欺诈的系统外包给第三方提供商. 为什么? 因为跟上快速的技术进步和欺诈行为需要时间和专业知识，他们缺乏.</p>
<p>AI欺诈检测不仅有助于进行欺骗性交易. 它还有助于从坏演员那里申请贷款申请. 骗子经常使用被盗的个人信息提交申请，例如姓名，出生日期，地址和照片ID.</p>
<p>其他人可能会使用伪造的银行对帐单和操纵财务文件获得贷款批准. 借助人工智能平台，例如铭文，银行和信用卡公司可以充满信心地接受申请.</p>
<p>它通过扫描文档来分析元数据和像素级信息，以确保文档的完整性. 另外，AI使用已知的合法文件（例如，特定机构的银行对帐单）来查找字体和布局的变化.</p>
<p>该软件识别个人数据并分类诸如公用事业账单，工资单和税收文件之类的文件. 这是限制申请处理过程中限制欺诈所需的第二对（或第三对）眼睛.</p>
<h2>人工智能如何帮助保险业?</h2>
<p>保险公司花费数天到几周来评估潜在欺诈的单一索赔，探讨财产损失，汽车事故和失业索赔的案件.</p>
<p>因此，为了减少时间和人为错误，保险公司还需要以人类知识为基于人为的AI. 例如，使用语义分析检测虚假主张的机器学习模型.</p>
<p>机器学习使用增强的算法来查找证据中的不一致并检测到伪造的文档. ML算法还标志着重复的索赔和夸张的维修费用 – 可能需要数周的时间（有时无济于事）.</p>
<h2>金融科技中的机器学习和AI如何?</h2>
<p>金融机构正在成为基于技术的组织. 金融技术或金融科技是银行业的未来，尤其是当越来越多的公司成为数字化.</p>
<p>其中很多需要使用AI技术来加快应用程序筛查和批准. 这尤其如此，因为大流行的发作会导致消费者行为和优先事项的转变.</p>
<p>数字显示54％的金融服务机构，有超过5,000名员工采用技术来运营. 不幸的是，网络犯罪同时增加了74％.</p>
<p>实时交易的增加需要AI解决方案，以确定毫秒内交易的真实性.</p>
<p>“我们预测，人工智能将继续将其推向金融服务行业中更关键的职能. 例如，我们看到AI驱动的信用承销在较小的区域贷方和信用合作社等意外的地方变得越来越流行.“ – Mike de Vere, <em>首席执行官，热情AI</em></p>
<h2>保护您的组织免受AI的欺诈</h2>
<p>利用人工智能来保护您的业务免受欺诈的影响，这是未来的. 金融部门尤其如此. 如果您是银行，债权人，保险公司甚至物业经理，则有一种检测申请欺诈的方法至关重要.</p>
<p>铭文的平台使用AI，ML等. 听起来像是您在技术堆栈中需要的工具? 然后与今天的一位专家交谈.</p>
<h3>想了解更多?</h3>
<p>查看我们有关欺诈检测的其他指南：</p>