aiは詐欺を検出できますか?

<h1>AIは銀行の詐欺検出をどのように変革していますか</h1>
<blockquote>機械学習エンジンをトレーニングするときは、誤検知を避け、リスクルールの精度を向上させるために、詐欺の以前のケースと非フラードにフラグを立てる必要があります. アルゴリズムが長く実行されるほど、ルールの提案はより正確になります.</blockquote>
<h2>機械学習とAIによる詐欺検出</h2>
<img src=”https://resources.cdn.seon.io/uploads/2022/09/machine-learning-ai-min.png” alt=”機械学習とAIによる詐欺検出” />
<p>過去数年間、詐欺検出における機械学習のトピックに対処しなかったリスクOPS会議はめったにありませんでした.</p>
<p>手動のレビューを完全に置き換えると言っている限り行く人もいます. しかし、詐欺師がビジネスをどのように標的にしているかを理解するためにアルゴリズムを本当に信頼することができますか? とにかく機械学習とは何ですか? すべての答えはこの投稿にあります.</p>
<h2><strong>機械学習による詐欺検出とは何ですか?</strong></h2>
<p>オンライン詐欺の検出と予防では、機械学習は、リスクルールを提案するために履歴データで訓練された人工知能（AI）アルゴリズムのコレクションです. その後、ルールを実装して、疑わしいログイン、個人情報の盗難、不正取引などの特定のユーザーアクションをブロックまたは許可できます.</p>
<p>機械学習エンジンをトレーニングするときは、誤検知を避け、リスクルールの精度を向上させるために、詐欺の以前のケースと非フラードにフラグを立てる必要があります. アルゴリズムが長く実行されるほど、ルールの提案はより正確になります.</p>
<h3>機械学習と人工知能の違い</h3>
<p>AIと機械学習という用語は、しばしば交換可能に使用されます. ただし、あらゆる形態の機械学習はAIとしてカウントされますが、すべてのAIが機械学習を使用しているわけではありません.</p>
<p>AIは、人間の思考をシミュレートする機械を作成するために設計されたより大きな概念です. 機械学習は、機械が再プログラムされずにデータから学習できるようにするAIのサブセットです.</p>
<p>また、機械学習にはディープラーニングと呼ばれる独自のサブセットがあることも注目に値します. 人間の脳をモデルにしたアルゴリズムと構造を採用しています.</p>
<p><img src=”https://resources.cdn.seon.io/uploads/2018/06/96-percent-accuracy-ML-700×394-min.png” /></p>
<h2>詐欺管理のための機械学習の利点</h2>
<p>マシンは人間よりも大きなデータセットを処理するのがはるかに簡単なため、あなたが得るのは、膨大な量の情報をスライスしてサイコロする能力です. つまり、</p>
<ul>
<li><strong>より速く、より効率的な検出：</strong> システムは、人間のエージェントを確立するのに数ヶ月かかったかもしれない疑わしいパターンと行動を迅速に識別することができます.<br /></li>
<li><strong>手動のレビュー時間の短縮：</strong> 同様に、機械にすべてのデータポイントを分析させると、手動で情報のレビューに費やされた時間を大幅に減らすことができます.<br /></li>
<li><strong>大きなデータセットを使用したより良い予測：</strong> 機械学習エンジンに給餌するデータが多いほど、訓練されたものが増えます. つまり、大規模なデータセットは人間がパターンを見つけることを挑戦することがありますが、実際にはAI駆動型のシステムでは反対です.<br /></li>
<li><strong>費用対効果の高いソリューション：</strong> より多くのRiskopsエージェントを雇うのとは異なり、ボリュームに関係なく、それに投げたすべてのデータを通過するために1つのマシン学習システムが必要なだけです. これは、季節ごとの衰退や交通、チェックアウト、サインアップの流れがある企業に最適です. 機械学習システムは、リスク管理コストを大幅に増やすことなく、会社を拡大するのに最適な同盟国です。.</li>
</ul>
<p>最後になりましたが、アルゴリズムは休憩、休日、睡眠を必要としません. 詐欺攻撃は24時間年中無休で発生する可能性がありますが、最高の詐欺マネージャーでさえ、マニュアルレビューのバックログで月曜日の朝に仕事に来るかもしれません. マシンは、明らかに不正なまたは許容可能なケースを並べ替えることでプロセスを容易にすることができます.</p>
<p>ジャカルタ大学のコンピューター科学者によるホワイトペーパーによると、機械学習アルゴリズムは、eコマースビジネスの詐欺を減らす上で最大96％の精度を達成しました.</p>
詐欺率を平均で70〜80％引き下げる
<p>SEONと提携して、リアルタイムデータの濃縮と高度なAPIでビジネスの詐欺率を引き下げる</p>
<h2>詐欺検出のための機械学習の短所</h2>
<p>その利点にもかかわらず、昔ながらの手動のレビューが望ましい場合は常にあります</p>
<ul>
<li><strong>コントロールの減少：</strong> これは、ブラックボックスマシンラーニングエンジンに特に当てはまります。<br /></li>
<li><strong>偽陽性：</strong> 正当なアクションが詐欺としてマークされ、あなたがそれを認識しない場合、それはシステム全体に否定的に影響を与えます. その意味で、ひどく較正された機械学習エンジンは、より誤検知がフラグが立てられないほど、あなたの結果が将来的になるほど正確ではないネガティブループを作成できます.<br /></li>
<li><strong>人間の理解はありません：</strong> ユーザーアクションが疑わしい理由を理解することの底に到達しようとしている場合、古き良き心理学を打ち負かすのは難しいです</li>
</ul>
<p>自動化されたシステムよりも多くの場合、人間のレビュアーがAML（マネーロンダリングアンチマネーロンダリング）や、ジュエリーストアやハイエンドエレクトロニクスの支払いなどの高価値トランザクションのレビューを含むいくつかの例.</p>
<blockquote><p>「<em>AIと機械学習が非常に悪いものを取り出すことができるので、私は機械が私たちを連れて行った場所が大好きですが、多くの時間は誤ったポジティブがあります. そして、あなたが特定の方法で機械を教えているなら、あなたはそれからの放射性降下物に対処しなければなりません. だから、真ん中にその灰色のスペースがあり、それが私のチームが運営するのが好きなところです.」</em></p> <strong><em>ジャクリーン・ハート、パトレオンの信頼と安全の責任者、聞いたように</em> <em>Seonポッドキャストで.</em></strong> <br /></blockquote>
<h2>ブラックボックスとホワイトボックスの機械学習の違い</h2>
<p>機械学習はほとんどの詐欺防止ベンダーにとってセールスポイントになる傾向がありますが、すべてのソリューションが平等に作成されるわけではありません. 特に、WhiteBoxとBlackboxの機械学習には重要な違いがあります。</p>
<ul>
<li><strong>ブラックボックスの機械学習：</strong> このシステムは、決定が不透明で自動化されている「セットと忘却」モードで動作するように設計されています. リスクルールを微調整するという核心に飛び込む必要のない中小企業にとっては素晴らしいことです.<br /></li>
<li><strong>ホワイトボックスの機械学習：</strong> システムは、リスクルールが提案された理由について明確な説明を提供します. これにより、リスクがどこにあるかを理解しやすくなり、詐欺マネージャーに詐欺防止戦略を改善するための柔軟性が高くなります.</li>
</ul>
<p>両方のシステムには長所と短所があります. ただし、SEONでは、各リスクルールの結果を調整、テスト、測定するために、リスクマネージャーがエンジンをより多く制御できるようにするWhiteBoxシステムを選択しました。.</p>
<p><img src=”https://resources.cdn.seon.io/uploads/2018/06/Image-1-v2-700×394-min.png” /></p>
<h2>詐欺防止に機械学習を使用する方法</h2>
<p>機械学習という用語は威圧的に見えるかもしれませんが、アルゴリズムシステムを始めることは実際には簡単です. <br />この例では、見ていきます <strong>取引詐欺の削減（したがってチャージバックのコスト）.</strong></p>
<h3>1. 入力データにフィードします</h3>
<p>すべてのAIまたはMLシステムは、開始するためにデータが必要です. このシナリオでは、次のようなトランザクションデータになります。</p>
<ul>
<li>トランザクション値</li>
<li>製品SKU</li>
<li>クレジットカードの種類</li>
<li>等.</li>
</ul>
<p>ただし、顧客がサイトに接続する方法に関するデータも追加します。</p>
<ul>
<li>IPデータ</li>
<li>デバイスタイプ</li>
<li>VPN、プロキシ、またはTorの使用</li>
<li>等.</li>
</ul>
<p>より多くのデータを開始する必要があるほど、結果はより正確になることに注意してください. これは、不正防止ソフトウェアがカスタムフィールドを許可しない場合、特に重要です。.</p>
<h3>2. ルールの生成</h3>
<p>Seonの機械学習は、2つの主要なタイプのルールを生成できます。</p>
<ul>
<li><strong>単一のパラメータールール,</strong> ヒューリスティックルールとしても知られています：単一のパラメータールールの例は次のとおりです。IPがxの場合はブロック.<br /></li>
<li><strong>複雑なルール：</strong> 複数のパラメーターを含む.</li>
</ul>
<p>リストされている各ルールには、精度スコアが表示されます. 精度のしきい値を調整して、トリガー条件を締めたり緩めたりできます.</p>
<p><img src=”https://resources.cdn.seon.io/uploads/2021/09/Applied-rule-statistics-1024×332.png” alt=”精度スコアを示すスクリーンショット” width=”1024″ height=”332″ /></p>
<p>ルール名は非常に記述的であり、それが一目で生成された理由を理解できることに注意してください. 顧客がログインしていることが詐欺に失われたトランザクション値にどのように影響するかを理解するようにすべてのルールがどのように設計されているかをはっきりと見ることができます.</p>
<h3>3. ルールのレビューとアクティブ化</h3>
<p>SEONでは、そのタイプと予測された精度を含むデータポイントでルールをフィルタリングできます. 精度の部分は特に有用であり、複雑な混乱マトリックスを使用して計算されます.</p>
<p>デフォルトでは、マシンラーニングの提案がオフになります. オン/オフスイッチを使用してすぐに有効にすることができます. トリガーするルールのしきい値を手動で作成および調整することも可能です.</p>
<h3>4. アルゴリズムのトレーニング</h3>
<p>フィードバックデータを提供することは、ルールを改良し、より良い精度を得るための鍵です. Seonを使用すると、フィードバックを提供し、アクションにラベルを付ける方法が2つあります。</p>
<ul>
<li><strong>GUI経由：</strong> アクションをマークするシンプルで視覚的に優しい方法</li>
<li><strong>ラベルAPIの使用：</strong> API呼び出しを介してプログラムでアクションをマークすることができます</li>
</ul>
<p>たとえあなたがそれを行うと、アクションは承認、レビュー、または拒否されたようにマークする必要があります.</p>
<p><img src=”https://resources.cdn.seon.io/uploads/2021/09/unnamed-2.png” /></p>
<p>アルゴリズムは、過去180日間のデータに基づいて毎日自分自身を再訓練します. バックエンドとスコアリングエンジン（すべてのリスクルールを管理する場所）でいつでもアクセスできます。.</p>
<h3>5. 履歴データに関するルールのテスト</h3>
<p>優れた詐欺防止ソフトウェアでは、過去のケースを再訪して、ルールが役立つかどうかを確認することができます. これはサンドボックス環境で行われます。この環境では、ルールのオンとオフを切り替えて、直接的な正確さを目撃できます.</p>
<p>テストを実行すると、選択した時間枠を介した以前のトランザクションに基づいて混乱マトリックスが作成され、ルールの推定精度率が強調表示されます.</p>
<p>混乱マトリックスまたはエラーマトリックスの機械学習の分野では、アルゴリズムのパフォーマンスの視覚化を可能にするテーブルレイアウトです。. これにより、特定の日付範囲にわたって精度を計算できます。これは、最後の1時間から昨年まで選択可能です.</p>
<p><img src=”https://resources.cdn.seon.io/uploads/2021/09/rule-tester-1024×126.png” alt=”詐欺検出機械学習による精度スコアのスクリーンショット” width=”1024″ height=”126″ /></p>
<p>右手では、これにより、詐欺マネージャーはリスク戦略を完全に制御でき、結果を減らすだけでなく、結果を監視、テスト、調整することもできます。.</p>
<h2>アウトソーシングとオンサイト機械学習詐欺検出</h2>
<p>才能のあるチームが社内で独自の機械学習モデルを構築することは完全に可能ですが、関係する時間、労力、コストを検討する価値があります。</p>
<ul>
<li><strong>才能を調達するコスト：</strong> モデルを構築するには、データサイエンティスト、エンジニア、機械学習スペシャリストが必要です.</li>
<li><strong>データを準備する時間：</strong> 生データの準備とクリーニング. これは、入力を受信して​​からリスクルールを提案する間にタイムライン全体の60〜80％ができる長いプロセスになる可能性があります。.</li>
<li><strong>共有データはありません：</strong> アウトソーシングされた機械学習エンジンのもう1つの利点は、複数の顧客からの共有データから利益を得ることができることです。. それは、ルールが全面的に適用されるという意味ではなく、ベンダーが業界の知識を使用して、他の競合他社が恩恵を受けることができる高度なルールを作成できることを意味します。.</li>
<li><strong>すぐに統合されていない統合：</strong> 最後になりましたが、機械学習とリスク管理戦略を統合することは、長く、複雑で、費用がかかる場合があります.</li>
</ul>
<h2>5詐欺検出のための機械学習の5ユースケース</h2>
<p>AI駆動型の詐欺防止は業界に依存していません. 動作するためにデータのみが必要なため、次のようなさまざまな垂直に展開されていることがわかります。</p>
<h3>オンラインストアと取引詐欺</h3>
<p>数千のトランザクションのデータを分析することは困難です. これが、多くの大規模なeコマースウェブサイトの多くの詐欺マネージャーが機械学習を使用して、システムによって最初に不正としてフラグが付けられなかった理由を理解するために使用します.</p>
<p>そして、それはこれまで以上に重要です：ジュニパーの研究は50ドルを予測します.2024年までにオンライン小売業者の詐欺への5Bの損失.</p>
<p>したがって、MLシステムをしばらく実行させた後、どのアイテムが詐欺師によって最もターゲットになっているか、どの種類の配送情報が最もリスクを伴うかを知ることができます。もちろん、チャージバック率の高いレートを避けるためにカードの支払いをブロックする必要があります。もっと.</p>
<h3>金融機関とコンプライアンス</h3>
<p>フィンテック企業、確立された金融機関、さらには保険会社でさえ、規制罰金を避けるために満たさなければならない厳しいコンプライアンス要件があります. 言い換えれば、彼らは詐欺師ではなく、実際のユーザーを扱っていることを確認する必要があります.</p>
<p>しかし、彼らは競争力を維持するためにも速く働く必要があります. これは、不正なプロファイルがネットをすり抜ける方法です. 機械学習システムが整っていると、これらの企業の多くは、正当なユーザープロファイルと偽のユーザープロファイルを作るものについて非常に貴重な洞察を得ることができます.</p>
<h3>IGAMINGおよびボーナス乱用またはマルチアカウンティング</h3>
<p>オンラインゲーム会社、カジノ、賭けプラットフォームは、すべてのプレーヤーが本物であることを保証するために最善を尽くさなければなりません. 彼らはまた、新規顧客に価値の高い報酬を提供する傾向があります. これにより、詐欺師が複数のアカウントを作成し（マルチアッカウント）、サインアップボーナスを請求し、協力的なプレイに従事する二重のインセンティブが作成されます。.</p>
<p>Transunionによると、2021年にはオンラインギャンブルID詐欺が43％増加しました。.</p>
<p>機械学習システムを使用して、疑わしいユーザーの動作を指すデータポイントを分析できます. これは、あなたのサイトに多くの低品質のトラフィックをもたらすポーカーボット、不正行為者、さらには悪いアフィリエイトを検出するためにあなたに有利に機能します.</p>
<h3>BNPLおよびアカウントテイクオーバー（ATO攻撃）</h3>
<p>今すぐ購入して後で支払うアカウントは本質的にオンラインのデジタルウォレットになりつつあります. 詐欺師がなんとかユーザーアカウントにログインした場合、それを使用して商品やサービスを違法に購入できます. これはアカウント買収攻撃、またはATOと呼ばれます.</p>
<p>アカウントを保護する最良の方法は、ユーザーがプラットフォームにどのようにログオンするかを理解することです. 問題は、これが市場、季節性、その他のパラメーターによって大きく異なる可能性があることです. ログインデータポイントで機械学習エンジンを実行することで、ユーザーをより適切に認証してオンラインアカウントを保護する方法を理解できます。.</p>
<h3>支払いゲートウェイとチャージバック詐欺</h3>
<p>すべてのトランザクションを手動で確認することが非常に困難なさらに別の例 – 特に速度が本質的である場合. 支払いゲートウェイは、できるだけ早く数千のトランザクションを処理する必要があるため、人間のエージェントを採用してすべてを確認することが事実上不可能になります。.</p>
<p>機械学習エンジンは、一種の詐欺監視分析システムとして機能することができます。ここでは、チャージバックコストが発生する不正なトランザクションを検出するためにトレーニングすることができます。.</p>
<h2>Seonが機械学習と手動のレビューを組み合わせるのに役立つ方法</h2>
<p>機械学習システムを詐欺防止戦略を監督させることには明らかに多くの利点があります. しかし、時には、あなたの焦点はユーザーアクションをブロックまたは受け入れるだけでなく、可能な限り速くリスクアナリストにすべての適切な情報を提供することです. あなたは常に、最高のアルゴリズムが自分自身では助けられない灰色の領域に落ちるこれらのケースを取得します.</p>
<p>これはまさにSeonを使用できる場所です <strong>ルールを提案するホワイトボックス機械学習システム</strong>. 強力なデータ濃縮も含むエンジンを使用すると、ルールを完全に理解し、人間はまだ最終決定権を持つことができます.</p>
<p>Seonの透明性は、アナリストが問題とその潜在的な解決策をより完全に把握するのに役立ちます. 彼らはあなた自身の履歴データのルールをテストし、それらを調整してサンドボックス環境でより良い結果を得ることができます.</p>
<p>事実上、これはあなたを意味します <strong>両方の世界の最高のものを手に入れましょう</strong>：詐欺師が隠れていると思う場所と提案を監督するための人間の知性をあなたに伝えるための強力なAI駆動型詐欺検出システム.</p>
<p>要するに、マシンは知識の処理と記憶に最適です。人間はまだそれを適用するのが優れています. これがソンが信じている理由です <strong>洞察と機械学習詐欺検出の両方を組み合わせます</strong> オンラインで悪いエージェントと戦うための究極の方法です.</p>
機械学習の実装を開始します
<p>WhiteBoxおよびBlackbox AI、カスタムルール、および粒状制御であなたのビジネスを成長させるのに役立つ方法を発見してください.</p>
<h2>よくある質問</h2>
<strong><strong>詐欺検出で機械学習を使用する理由?</strong></strong>
<p>機械学習を備えた詐欺検出システムは、履歴データに基づいてリスクを検出できるようになります. その後、詐欺リスクを自動的に減らすためにルールを提案または実装できます.</p>
<strong><strong>機械学習が高価な詐欺検出です?</strong></strong>
<p>ほとんどの機械学習システムは、詐欺防止ベンダーのシステムと完全に統合されています. 価格はさまざまであり、毎月行うAPIチェックの数に応じて支払うだけのソリューションを見つけることができます.</p>
<strong><strong>WhiteboxとBlackboxの機械学習の違いは何ですか?</strong></strong>
<p>ブラックボックスの機械学習システムは、人間の監督がほとんどなく自動的に実行されるように設計されています. ただし、WhiteBoxシステムは、データに基づいて見つかったリスクルールを受け入れ、更新、または拒否できるように、明らかに読みやすい提案を提供しています.</p>
<p><strong>また、読むことに興味があるかもしれません：</strong></p>
<ul>
<li>Seon：なぜあなたのビジネスが詐欺検出を必要とするのかAPI：重要な利点</li>
<li>Seon：トップ9の詐欺管理システムとあなたのために適切なソフトウェアを選ぶ方法を比較してください</li>
<li>Seon：最高の詐欺検出ソフトウェアとツール</li>
<li>Seon：詐欺検出自動化：それがあなたのビジネスをサポートする方法</li>
</ul>
<h3><strong><em>この記事の関連ソース</em></strong></h3>
<ul>
<li><em>機械学習プロジェクトにおけるデータの事前処理とデータの争い</em></li>
<li><em>ジュニパーリサーチは50ドルを予測しています.2024年までにオンライン小売業者の詐欺への5Bの損失</em></li>
<li><em>Transunion Gamingレポート：2021年にオンラインギャンブルのアイデンティティ詐欺が43％増加しました</em></li>
</ul>
<h2>AIは銀行の詐欺検出をどのように変革していますか?</h2>
<p><img src=”https://images.ctfassets.net/3viuren4us1n/7bhCTHsHCkQDtZLTVRVz8a/a73c6102535140a4b317362361a7937f/ai_fraud.jpg?fm=webp&w=828″ alt=”周囲のノードがAIを象徴することを意図したコンピューターを見ているマスクされた人のイラスト” width=”780″ height=”438.75″ /></p>
<p>業界のこのオンラインシフトは、銀行や他の金融機関が顧客のために安全で安全な経験を生み出すことに関して、新しい課題に直面していることを意味しています。. Transunionからのレポートによると、金融サービスのグローバルなオンライン詐欺の試み率は、2020年第4四半期と2021年の第1四半期だけで149％増加したことがわかりました。.</p>
<p>Javelinの調査によると、銀行が最終利益に直接影響するという理由だけでなく、銀行にとって詐欺の減少は最高のものです。2020年には総詐欺の損失は560億ドルに上昇しました。彼らの評判、悪いユーザーの経験を引き起こし、顧客の維持に害を及ぼす.</p>
<h2>銀行詐欺の一般的なタイプ</h2>
<p>金融サービス業界で特定された詐欺の種類はさまざまです. 以下は、最も一般的なタイプの銀行詐欺とその影響のいくつかです。</p>
<ul>
<li><b>不正なトランザクション：</b> アカウント所有者が行ったり承認したりしなかった銀行またはクレジットカードの取引は、銀行と消費者の両方にとって迷惑であり続けています. フォーブスの記事は、10人に約8人のモバイルバンキングユーザーがクレジットカード詐欺に懸念していることを報告しました. さらに、2021年に世界中の支払いカードで行われた不正取引の価値は、Statisticaによって320億ドル以上になると予測されていました。.2027年までに50億.</li>
<li><b>フィッシング詐欺：</b> 2020年 <em>インターネット犯罪報告書</em> , FBIは、アメリカ人がその年にフィッシング詐欺で5,400万ドル以上を失ったと報告しました. 消費者と企業の従業員の両方が、不正な取引、アカウントの買収（ATO）、データ侵害、または盗難につながる可能性のあるフィッシング詐欺の犠牲になる可能性があります.</li>
<li><b>個人情報の盗難：</b> FTCが消費者が提出した最も一般的なタイプの苦情として報告されているため、個人情報の盗難は、消費者と金融機関の両方に大きな影響を与えます. 2021年の2021年の結果によると、2020年だけでも、個人情報詐欺による総財務損失は約130億ドルでした。 <em>ID詐欺調査</em> .</li>
</ul>
<p>しかし、まだオンライン詐欺師に降伏するために白い旗を振り始めないようにしましょう. <b>銀行には、詐欺の特定と防止を支援するために使用できる秘密兵器を自由に使用できます：人工知能（AI）.</b> </p>
<h2>銀行は詐欺検出にAIをどのように使用していますか?</h2>
<p>銀行は、詐欺検出のAIが高速で効果的で効率的であることを発見しています. 2021年、FinTech Newsは、金融機関がAIベースのシステムを記録的な数で展開しており、AIアプリケーションに2170億ドル以上が詐欺を防止し、リスクを評価するのに役立つと報告しました。. さらに有望なのは、金融機関の64％がAIが詐欺に先んじることができると考えていることです <em>前</em> それは起こります.</p>
<p>金融サービス業界で詐欺検出のためのAIのさまざまなアプリケーションがあります. トランザクションの分析は、基本的な機能の1つです. リスクスコアリングから消費者のグループ化可能なクラスターまたは「プロファイル」へのグループ化まで、各アプリケーションは堅牢な詐欺検出戦略を構築するために不可欠です. 銀行が詐欺検出にAIを使用している主要な方法の一部を以下に示します。</p>
<ul>
<li><b>建物購入プロファイル：</b> 詐欺を正確に検出するために、金融機関はまず典型的な顧客行動がどのように見えるかを理解する必要があります. 機械学習を使用して、過去の金融および非金融取引からの膨大な量のデータを並べ替えて、銀行は顧客を構築して多くの異なるプロファイルにスロットすることができます. プロファイルは、アカウントでアクティビティの最新の画像を提供し、将来の行動について予測するのに役立つという点で役立ちます. たとえば、アカウントは「週末にレストランで食事をする」、「パリへの定期的な四半期旅行」、または「仕事の後に車をガスで満たす」とプロファイルできます。.」単一のアカウントは、アクティビティに基づいて数百の異なるプロファイルに配置でき、各トランザクションの後にプロファイルをリアルタイムで更新できます. トランザクションが行われると、AIは、それがパターンに適合するかどうか、またはフラグが立てられることを保証するために標準から十分に出発するかどうかを決定します.</li>
<li><b>詐欺スコアの開発：</b> すべてのトランザクションは、過去の正当な取引、詐欺の発生、および金融機関によって設定されたリスクパラメーターのデータを使用することにより、詐欺スコアを割り当てることができます. トランザクションの量、時間、カードの使用頻度、購入のIPアドレスなどの変数を考慮したスコアは、その特定のトランザクションに関連する詐欺リスクを評価するために使用されます. 詐欺スコアは、トランザクションを自動的に承認するか、レビューのためにフラグを立てるか、それを完全に拒否するために使用されます. 機械学習を使用すると、詐欺スコアの精度は時間とともに向上します.</li>
<li><b>詐欺調査：</b> 機械学習アルゴリズムは、毎秒数十万のトランザクションを分析できます. ニューラルネットワークこの機能をリアルタイムで決定することにより、この機能をさらに一歩進めます. これらのテクノロジーは、発生する手に負えない数のフラグ付きトランザクションをcullすることに成功し、人間のカウンターパートによるさらなる調査が必要なものの簡潔なリストを提供することに成功しています. 詐欺請求の調査と起訴は非常に時間がかかる可能性があるため、エージェントが効率を向上させるための適切なツールで武装していることを保証することが不可欠です. 拡張されたインテリジェンスのこの適用は、チームが調査を優先して合理化するのに役立ちます.</li>
<li>__あなたの顧客を知る（KYC）：__ AIに支援されたKYCメジャーは、IDとドキュメントを検証し、指紋に合わせ、さらには顔認識を実行することさえできます。. この強力なツールは、顧客のセキュリティと利便性の適切なバランスを築きます.</li>
</ul>
<p>消費者は、外出先で銀行に銀行を銀行してオンラインで情報にアクセスする能力を提供するために、金融機関に引き続き注目し続けています. 同時に、彼らは銀行が安全で安全な方法でこれらの取引を完了できる環境を作成することを期待しています. 経験豊富な信頼と協力して、Telus Internationalのような安全＆セキュリティパートナーは、金融サービスブランドが、高品質の顧客体験を維持しながら、詐欺の検出と予防に対する思慮深く、バランスのとれたアプローチを開発するのを支援できます。.</p>
<h3>最初に知っている</h3>
<p>キュレーションされたコンテンツを受信トレイに届けてください. これ以上検索はありません. これ以上スクロールはありません.</p>
<h2>詐欺検出におけるAIの重要性と作業</h2>
<p>AIアルゴリズムは、人よりもはるかに速く巨大なデータセットを処理するために採用されています. 詐欺検出におけるAIの役割とそれに使用される方法について詳しく知るには、ここをクリックしてください!</p>
<p><img src=”https://uploads-ssl.webflow.com/62320c42a353c4832deefdc1/62335918dca33e4ae212a2f3_Blog%201-p-500.png” /></p>
<h2>序章</h2>
<p>サイバー攻撃、デジタル詐欺、およびますます洗練された金融犯罪は、世界中の複数のセクターでの企業の拡大に対する迫り来る脅威です. デジタル決済アプリ、国際貿易、eバンキングの人気の高まりにより、データ違反の詐欺事件、支払い詐欺、個人情報の盗難が比例して増加しました。. これにより、需要が生まれました <strong>AI詐欺検出</strong> ソリューション.</p>
<p>支払いとデータへのアクセスを簡素化している技術の進歩にもかかわらず、デジタル詐欺に関する懸念の高まりが、詐欺検出ソリューションの展開に迫っています. AIベースの詐欺検出と管理手法は、タスクをシンプルで効率的にすることができます. 以下でそれについてもっと学びましょう.</p>
<h2>AI詐欺検出：概要</h2>
<p>巨大なデータセットの処理は、マシンが人よりもはるかに優れたパフォーマンスを発揮するタスクです. 彼らは、すぐにユーザーの購入の旅で何千ものパターンを検出して認識できます. 認知コンピューティングテクノロジーを生データに使用することにより、かなりの数のトランザクションで詐欺が予想される可能性があります. AIアルゴリズムは、これだけを達成するために採用されています.</p>
<p>AIベースのモデルの実装は、本質的に個人情報の盗難や、犯罪者が金融機関に侵入するために使用する他の一般的な詐欺を特定し、予見することを目的としています. 詐欺検出の妥当性を正当化する重要な要素は次のとおりです。</p>
<p><strong>スピード：</strong> AIテクニックは高速であり、トランザクションを受け入れるか拒否するために必要な保証のレベルを持っています. AIは新しいデータを継続的に処理および分析し、多数のトランザクションをリアルタイムで評価できます. さらに、ニューラルネットワークのような洗練されたモデルは、モデルを自律的に更新して、最新のトレンドを考慮して.</p>
<p><strong>規模：</strong> データセットが成長すると、AIアルゴリズムとモデルが効率が向上します. より多くのデータは、MLモデルがさまざまな行動の違いと類似点を区別するのに役立ちます. システムは、トランザクションを並べ替えて、正当なものであり、どれが不正であるかを伝えたら、その特性を特定し始めることができます.</p>
<p><strong>効率</strong>：人とは異なり、マシンは繰り返しタスクを実行できます. これと同様に、MLアルゴリズムはデータ分析のうなり声を処理し、入力が新しい情報を追加した場合にのみ人間が意思決定に関与します. 不正なトランザクションを特定するために微妙なまたは直感に反するパターンを見つけることになると、MLは人間よりも熟練していることがよくあります.<br /></p>
<h2>詐欺検出におけるAIおよびAMLの役割</h2>
<p>個人情報の盗難、オンライン詐欺、詐欺の不幸なターゲットは金融業界でした. MacAfeeによると、金融およびその他の種類のサイバー犯罪は世界経済に6000億ドル以上の費用がかかります. 銀行、金融サービス、および保険（BFSI）業界では、詐欺の最悪のケースと、結果として最も重要な損失があり、古典的なクレジットカード詐欺からソーシャルエンジニアリングやカードスキミングなどのより現代的なスキームまで.</p>
<p><strong>あいまいさの検出：</strong> AIツールは、膨大な量のデータをふるいにかけ、異常なトランザクションやアカウントアクティビティなどの疑わしいものを発見した場合にアラートを上げることができる専門的なアルゴリズムを使用して、マネーロンダリングを識別できます。.</p>
<p><strong>行動分析：</strong> 顧客のトランザクション行動をAIによって分析して、そのユーザーからの将来の動作を予測できます. このシステムは、どんなに微妙にも行動の変化に対する感受性を発達させ、従来のAMLシステムが見逃す可能性のある疑わしい行動の変化にフラグを立てることができます.</p>
<p><strong>AMLシステムの拡張：</strong> さらに、AIはKYCと顧客のデューデリジェンスプロセスを改善し、両方をより迅速かつ徹底的に完了できるようにすることができます. AMLの目的で、AIは、リスク分析、疑わしい活動レポート、および調査ニーズに使用できる、幅広いさまざまな顧客データに金融機関にアクセスできるようにすることができます。.</p>
<p><strong>自動アクティビティレポート：</strong> AIが疑わしいアクティビティレポートを自動的に生成する能力は、AMLでAIを使用することを簡単にする機能です。. 潜在的に疑わしいアクティビティを扱う場合、AMLの従業員はアルゴリズムを使用して、関連データを使用してレポートを事前に記録し、言語と用語を標準化することができ、貴重な時間を節約できます.</p>
<p><strong>データ管理：</strong> 金融機関はAIを使用して、膨大な量の非構造化データを管理できます. 銀行は、トランザクション監視、制裁スクリーニング、およびAMLに準拠する他のプロセスの一部として非構造化データを分析できる必要があり、AIはこのプロセスを大幅に簡素化します.</p>
<h2>詐欺を検出するためにAIが使用する方法</h2>
<p><strong>ビッグデータ</strong> で重要な役割を果たします <strong>AI詐欺検出</strong>. 銀行や金融機関が持っている取引および顧客データが豊富にあるため、データのパターンを予測し、不規則性を検出することが可能です.</p>
<p><strong>リアルタイムスクリーニング</strong> チャネル、アカウント、ユーザー、およびプロセス全体で発生するトランザクションおよびその他の機密データ関連アクティビティのうち、 <strong>AI詐欺検出</strong> および管理ソリューション.</p>
<p>AIの能力と、監査されているエンティティに関するさまざまなドキュメントを迅速かつ効果的に並べ替える能力により、監査と詐欺検出の分野に適用できます。. この例には、契約における重要な条項の特定、取引の詐欺リスクの決定、および不正確さのジャーナルエントリのチェックが含まれます.</p>
<p><strong>複雑なデジタル詐欺防止</strong>, <strong>AIを搭載したリアルタイム監視システム</strong>, と <strong>柔軟性の向上</strong> AI搭載の詐欺防止ソフトウェアで利用可能な機能のほんの一部です. 詐欺管理ソリューションにおけるAIの需要は、そのような機能の信頼性によって推進されています.</p>
<p>人間と人工知能は、検証プロセスを改善および合理化するために協力することができます. さらに、機械学習は、身元詐欺の防止に非常に効果的であることを示すことができます. 機械学習ベースのソリューションは、ユーザーフレンドリーであることに加えて、良いIDと悪いIDを区別できます.</p>
<h2>結論</h2>
<p>有望で拡大する研究分野では、AIを使用して異常、間違い、詐欺を見つけることが含まれます. 組織は、機械学習プラットフォームのおかげで、ほぼ瞬時にトランザクションを監視できる可能性があります. これらのプラットフォームは、（サンプリングの代わりに）徹底的な分析と迅速な修復を可能にする可能性があります. 複雑なリース契約は、AIプラットフォームによってすでに読み、分析され、適切な会計分類を決定できます. その結果、本の閉鎖はよりシンプルかつ速くなり、内部不規則性を特定するためのより良い監査証跡が利用可能になります.</p>
<h2>FAQ</h2>
詐欺管理の分野でAIが関与する主要な傾向は何ですか?
<p>以下は、いくつかの重要な市場動向です. 新しい波が高度な分析が予想される2. AI駆動の自動化は未来です.</p>
AIに基づく詐欺管理ソフトウェアに最も人気のある用途は何ですか?
<p>2020年にこのアプリケーションからの市場の予測収益の35％を超える収益があるため、現在最も人気のある支払い詐欺防止が. しかし、10年間、個人情報の盗難保護は19の強いCAGRを経験すると予想されます.8％.</p>
詐欺との戦いにおいてAIの要求を引き起こしているもの?
<p>市場の成長は主にデジタル化とIoTの採用によって推進されており、詐欺管理ソリューションの採用が増加しています. AIアルゴリズムは、膨大な量のデータをふるいにかけ、疑わしいものを発見した場合にアラートを上げることができます.</p>
AI詐欺検出を使用することの欠点は何ですか?
<p>AIベースのモデルは、ユーザーへの制御が少なくなります。彼らは誤った肯定的な可能性を起こしやすい。彼らは人間の理解を伴いません.</p>
<h2>AI詐欺検出：それがどのように機能するか</h2>
<p>金融サービス業界のすべての企業の半数以上が詐欺検出に依存しています. この包括的なガイドを読んで、その理由を調べてください.</p>
<p>金融業界が顧客からほとんどに依存している要因は何ですか?</p>
<p>銀行として、あなたは彼らがあなたに返済することを信頼して、アカウント所有者に貸します. そして、保険代理店として、あなたは彼らが彼らの主張に正直であると信頼する人々に保険料を提供します.</p>
<p>信頼がなければ、金融セクターは侵食され、人々がビジネスや個人の努力に必要な資金を得るのが難しくなります.</p>
<p>ほとんどの財務アプリケーション、クレーム、および取引は、これまで以上にデジタルおよび高速で発生したため、企業は潜在的な詐欺によりさらされています. 顧客の鋭い目と特別な知識がなければ、大規模に検出して抑止することは困難になります. これが、金融サービス業界の58％がAI詐欺検出に依存している理由です.</p>
<p><img src=”https://assets.website-files.com/6238f829b2fff968a3f5913c/623f9ee201ca8c25f4000a87_MYgch07L67Qyczg5GE_8zuSQo90dOP7PX-PUgtG9xlqXeACsB9KXWaUBuqeWVTpi3QrwPR-MyFq-zEYoqWYofMlRVRIVoPaRkvQUObA7rwZqSJrI_b9nzVETGiqYoZKWylfv6205.png” alt=”チャートは、詐欺検出、サイバーセキュリティ、金融プロセスなど、異なる業界がAIをどのように使用するかを示しています。” /></p>
<p>問題は次のとおりです。AI詐欺検出は機能します? もしそうなら、詐欺のインスタンスを減らすためにどのようにそれを組織に実装できますか? 確認してみましょう.</p>
<h2>詐欺検出にAIを使用する理由?</h2>
<p>金融業界が詐欺検出でAIを使用している主な理由の1つは、多くの人間が見逃している詳細を見つけることができることです。.</p>
<p>これが例です：</p>
<p>顧客は、自動化された引受システムを使用してローンを申請します. アプリケーションとアップロードされたドキュメントを確認するためにpingされています.</p>
<p>銀行の明細書、税務書類、運転免許証、記入済みフォームがあります. 一見すると、物事は素晴らしく見えます. 住所は彼らの免許と一致し、税と所得の文書は健全な財政を示しています.</p>
<p>あなたのローンの1つの理想的な候補者 – 銀行と税務書類が偽造されていることを除いて. そして、これは1日に何百回も起こっている可能性があります. さまざまな銀行声明に関する特定の詳細を特定する技術のトップの専門家でさえ、毎日システムを通じて来る大量のアプリケーションに常に追いつくことはできません.</p>
<p>それに加えて、洗練された画像編集ツールは、肉眼で変化を検出することを（完全ではないにしても）ほとんど（完全ではないにしても）ほとんど不可能にします. これは、AI詐欺検出が不可欠になる場所です. それがなければ、あなたはあなたの組織の資金を受け取り、夜に消える申請者を承認する危険を冒します.</p>
<p>ローン詐欺が十分に頻繁に発生した場合、それはあなたのビジネスを沈めることができます.</p>
<h2>古い学校の方法vs. ルールベースの詐欺検出</h2>
<p>人工知能の前に、人々は昔ながらの方法に頼らなければなりませんでした（e.g., 毎日虫眼鏡と時間を洗ってドキュメントを比較して比較します）. 多様でグローバルで、主にデジタル顧客ベースと協力している企業に拡大しない時間のかかる方法.</p>
<p>ルールベースの詐欺検出は、動作するパターンに依存する別の方法です. 人間はこれらのルールをシステムにプログラムし、AIはそれを並べ替えて決定を下し、人間の知性に似ています. しかし、機能するためには、そのデータを操作するための一連の事実とルールが必要です. 問題：新しいパターンを「学ぶ」ことはできません. これにより、システムは学んだことのない新しいシナリオに対して脆弱になります. 解決策：機械学習AI.</p>
<h2>詐欺検出で機械学習とAIはどのように使用されていますか?</h2>
<p>機械学習ベースの詐欺検出は、詐欺を示す信号を見つけるために作成された最初のアルゴリズムを超えて拡張されます. これが可能な2つの方法があります。補助と監視なしの機械学習（ML）.</p>
<p>「監視された監督なしのモデルは、詐欺検出に不可欠であり、包括的な次世代詐欺戦略に含める必要があります. 各トランザクションは、詐欺または非慣用剤のいずれかに分類されます. モデルは、法的活動を最もよく描写するパターンを明らかにするために、膨大な量のラベル付きトランザクションデータを摂取することによってトレーニングされています. 監視なしモデルは、ラベル付きトランザクションデータがまばらまたは存在しない場合、予期しない動作を識別します. これらのケースでは、標準分析が見逃したデータのパターンを特定するために、自己学習を採用する必要があります.「 – デビッド・リード、VEM Toolingのセールスディレクター</p>
<p>では、AIと機械学習は詐欺リスクを減らすためにどのように連携しますか? ERPおよびビジネス管理ソフトウェアの専門家であるSammy Beloseによると、AIとMachine Learningは金融詐欺の検出に優れています.</p>
<p>これは、データの収集、分析、およびセグメント化の機械学習アルゴリズムから始まり、必要な機能を抽出します（e.g., パターン認識のための数字、文字列、グラフ）.</p>
<p><img src=”https://assets.website-files.com/6238f829b2fff968a3f5913c/63c967933f3abb7f03cb4349_6387b2c5ded593f0c0a48715_Understanding_AI_Fraud_Detection%25202.png” alt=”2人の科学者がロボットのプログラムに取り組んでいます。詐欺検出のためのエンジニアリングプログラムAIのメタファー。” /></p>
<p>機械学習モデルは、詐欺の確率を予測し、詐欺検出の精度を向上させるためにトレーニングセットを使用します. したがって、AIおよびMLアルゴリズムにとって、膨大な量のデータを収集して分析することが重要です. 彼らが受け取るデータが多いほど、彼らはより良い詐欺モデルを構築するのが良くなります.</p>
<p>MLモデルの構築の第2段階は、合法的および不正な顧客行動パターンを決定するための機能抽出です. たとえば、顧客の身元、ネットワーク、場所、注文、選択した支払い方法. 調査対象の機能のこのリストは、詐欺検出システムの複雑さに基づいて異なります.</p>
<p>次に、トレーニングアルゴリズムが起動し、正当で不正なトランザクションを識別するMLアルゴリズムのルールを設定します. トレーニングが終了した後、不正活動を検出するための改善されたMLアルゴリズムが生成されます. このアルゴリズムは、より短い時間で詐欺を検出できますが、高い精度で.</p>
<p>機械学習の美しさは、それが使用することで企業がより速く、大規模な詐欺を検出できることです（人間だけを使用するのと比較して）. ただし、業界とニーズに基づいて、適切なアルゴリズムを使用するプラットフォームが必要です.</p>
<h2>詐欺検出に使用されるアルゴリズム?</h2>
<p><img src=”https://assets.website-files.com/6238f829b2fff968a3f5913c/63c96793cff13738e6b3b798_6387b2e71a4fa5e2200f344d_Understanding_AI_Fraud_Detection%25203.png” alt=”女性は、AIの助けを借りずに手動で詐欺を検出しようとします。” /></p>
<p>機械学習アルゴリズムは、歴史的詐欺パターンを使用して将来それらを学び、認識します. さらに、それは人々によって検出されないアイデンティティ詐欺の特性をすることができます. しかし、AI詐欺防止のためのアルゴリズムを構築する方法はたくさんあります.</p>
<p>以下はいくつかの例です.</p>
<h3>ルールベースの詐欺検出アルゴリズム</h3>
<p>ルールベースのアルゴリズム既知の詐欺の特定の特性を探しますが、人間の知識に依存して疑わしいイベントを見つける. これらのアルゴリズムは簡単に実装できますが、以前に起こったことのみを検出するため、絶えず更新する必要があります.</p>
<p>ルールベースのアプローチを使用した詐欺検出システムも誤検知しやすい傾向があります. 顧客データベースの数とサイズの増加に伴い、エラーを修正するには手動介入が必要です.</p>
<h3>機械学習詐欺検出アルゴリズム</h3>
<p>機械学習アルゴリズムも過去の経験から学びますが、詐欺を検出するために人間の知識に頼らないでください. 代わりに、大量のデータを分析して、詐欺を示すパターンを見つけます. これらのアルゴリズムは、将来の結果について予測することもできます.</p>
<p>機械学習システムは、大量のストリーミングトランザクションのパターンを自動的に検出するため、トランザクションの誤検知を軽減します.</p>
<h3>監視された学習詐欺検出アルゴリズム</h3>
<p>監視された学習詐欺検出アルゴリズムには、ラベル付き（またはタグ付き）データを使用したモデルトレーニングが必要です. データに手動または自動化されたプロセスを介してラベルを付けます. そして、ラベル付けされたデータをモデルに送り、予測を作成します. 監視された学習アルゴリズムは、新しいタイプの詐欺と不明な詐欺シナリオを処理できます.</p>
<p>監視された学習モデルはタグ付きデータでトレーニングされています：詐欺が発生したとき、それはタグ付けされています. 詐欺トランザクションがモデルに供給されて訓練されます. モデルの出力の精度は、あなたのデータがどれだけうまく整理されているかに依存しています.</p>
<h3>監視されていない学習詐欺検出アルゴリズム</h3>
<p>監視されていない学習アルゴリズムにはラベルがありません. 彼らは正常または異常なものを知る必要はありません. 代わりに、データ内の隠された構造を発見することにより、非標識データを分析し、同様のアイテムのクラスターを識別します.</p>
<p>監視されていない学習アルゴリズムの精度は、データの準備に依存します. ラベルがない場合、アルゴリズムは同様のアイテムをグループ化しようとします. しかし、ノイズが多すぎる場合、アルゴリズムは無関係なアイテムをグループ化する場合があります.</p>
<p>監視されていない学習モデルは、それ自体で学習し、利用可能なデータを分析し、同様のユニークなパターンを見つけるために最善を尽くします. これらのモデルは、不正行為の検出に役立ちます. 監視されていない学習モデルと監視されていない学習モデルの両方は、詐欺検出のために独立してまたは一緒に使用できます.</p>
<h3>ディープラーニング詐欺検出アルゴリズム</h3>
<p>ディープラーニングアルゴリズムは、生データから機能を抽出するために複数のレベルで機能するニューラルネットワークです. ディープラーニングアルゴリズムには、多くのレイヤーとノードがあります. 各ノードは、機能抽出、分類などの特定のタスクを実行します. ネットワークが深くなればなるほど、問題はより複雑になります.</p>
<p>ディープラーニングアルゴリズムは、バックプロパゲーションを使用して、各レイヤーの重みとバイアスを調整します. バックプロパゲーションは、実際の出力と目的の出力の間のエラーに基づいて、各ノードの重みとバイアスを調整します.</p>
<p>ディープラーニング詐欺検出器は、膨大な量のデータを処理し、リアルタイム分析を実行できます.</p>
<p>たとえば、ディープラーニング詐欺検出器は、何百万ものトランザクションレコードを見て、異常な動作を見つけることができます. ディープラーニングアルゴリズムは、パターン認識を実行し、トランザクションを合法的または不正として分類することもできます.</p>
<p>これは、金額、種類、支払い源など、トランザクションのコンテンツを分析することで行います. また、タイムスタンプやその他の要因を調べることができます。また、誰かがクレジットカード情報を盗もうとしているか、個人情報の盗難を犯そうとしているか、不正な購入をしようとしているかどうかを調べることができます.</p>
<p>深い学習詐欺検出器は、それらが発生する前にどのトランザクションが不正であるかを予測することさえできます.</p>
<h2>AI詐欺検出は、どのようにして銀行業界を支援できますか?</h2>
<p><img src=”https://assets.website-files.com/6238f829b2fff968a3f5913c/63c967937b024e0e35061d92_6387b2fe3e2c020a971c2917_Understanding_AI_Fraud_Detection%25204.png” alt=”銀行家は2人の潜在的な顧客が直接座っているため、AIのみに頼って詐欺師であるかどうかを判断する必要はありません。” /></p>
<p>人工知能はヒューマンエラーを減らし、大規模な欠陥を検出します. ですから、銀行がAIとMLを採用して不審な取引をリアルタイムで採用していることは驚くことではありません. 1つのレポートによると、AIを使用している銀行の75％が詐欺のためにそうしていること、および来年以内に計画していない人の88％が示しています。.</p>
<p>AIを雇用している銀行のうち、60％がそれが最も重要な防止ツールだと答えています. しかし、彼らはそれをどのように使用していますか? ほとんどがAIを採用して、不正な取引を検出します. ほとんどの銀行は2020年から2021年の間に取引詐欺が増加したと報告しているため、これは重要です. しかし、AIツールが整っていると、98％が詐欺の検出に成功していると答えています. 約27％がAIをルールベースのアルゴリズムと結合しており、6％がデータマイニングでそれを使用しています.</p>
<p>しかし、これは完全に社内で行われたことではありません。銀行の92％が、サードパーティのプロバイダーへの取引詐欺の検出に使用されるシステムを外部委託します. なぜ? 急速な技術の進歩と詐欺行動に遅れずについていくには、時間と専門知識が必要であるため.</p>
<p>AI詐欺検出は、単に欺く取引を支援するものではありません. また、悪い俳優からのローン申請にも役立ちます. 詐欺師は、名前、生年月日、住所、写真IDなどの盗まれた個人情報を使用して頻繁に申請書を送信します.</p>
<p>他の人は、偽の銀行の明細書を使用し、操作された金融文書を使用してローンの承認を得ることができます. Inscribe、銀行、クレジットカード会社などの人工知能プラットフォームでは、自信を持って申請を受け入れることができます.</p>
<p>ドキュメントをスキャンしてメタデータとピクセルレベルの情報を分析して、ドキュメントの整合性を確保することで機能します. さらに、AIは既知の正当な文書（特定の機関からの銀行声明など）を使用して、フォントとレイアウトのバリエーションを見つけます.</p>
<p>ソフトウェアは個人データを認識し、ユーティリティ請求書、支払いスタブ、税務などの文書を分類します. 申請処理中に詐欺を制限するために必要な2番目の（または3番目の）目のペアです.</p>
<h2>人工知能は保険セクターをどのように支援しますか?</h2>
<p>保険会社は、詐欺の可能性に対する単一の請求、物的損害、自動車事故、失業請求のあるケースを熟考するための単一の請求を数日から数週間かけて費やします.</p>
<p>したがって、時間とヒューマンエラーを減らすために、保険会社は人間の知識ベースのAIを超えて何かを必要としていました. たとえば、セマンティック分析を使用して偽の主張を検出する機械学習モデル.</p>
<p>機械学習は強化されたアルゴリズムを使用して、証拠の矛盾を見つけ、偽造された文書を検出します. MLアルゴリズムには、重複請求と誇張された修理費用もフラグを立てます。.</p>
<h2>フィンテックでは、機械学習とAIがどのように使用されていますか?</h2>
<p>金融機関はテクノロジーベースの組織になりつつあります. 金融技術、またはフィンテックは、特により多くの企業がデジタル化するため、銀行業の未来です.</p>
<p>これの多くでは、AIテクノロジーを使用してアプリケーションのスクリーニングと承認を高速化する必要があります. これは、消費者の行動と優先順位の変化を引き起こしたパンデミックの開始以来、特に当てはまります.</p>
<p>数字には、5,000人以上の従業員がいる金融サービス機関の54％が技術を採用したことを示しています. 残念ながら、サイバー犯罪も同時に74％増加しました.</p>
<p>リアルタイムトランザクションの増加には、ミリ秒以内のトランザクションの信頼性を決定するためのAIソリューションが必要です。.</p>
<p>「私たちは、AIが金融サービス業界でより重要な機能に進出し続けると予測しています. たとえば、AI主導の信用引受は、小規模な地域の貸し手や信用組合などの予期しない場所でより人気があります.” – マイク・デ・ヴェール, <em>CEO、Zest AI</em></p>
<h2>AIによる詐欺から組織を保護します</h2>
<p>詐欺からあなたのビジネスを保護するために人工知能を使用することは流行ではありません – それは未来です. これは、金融セクターで特に当てはまります. あなたが銀行、債権者、保険会社、または不動産マネージャーでさえ、申請詐欺を検出する方法を持つことが重要です.</p>
<p>Inscribeのプラットフォームは、AI、MLなどを使用して、顧客のために毎月何百万人もの詐欺を検出するのに役立ちます. Tech Stackで必要なツールのように聞こえます? その後、今日私たちの専門家の一人と話してください.</p>
<h3>もっと知りたい?</h3>
<p>詐欺検出に関する他のガイドをご覧ください：</p>