银行是如何借AI/ML之东风打击欺诈的呢？

       很多人都不知道，首个人工智能（AI）程序早在20世纪50年代在曼彻斯特大学就成功应用于机器检查上。此后，研发人员在强化人工智能技术，推广其在多领域的实际应用方面不断取得重大突破。

       在金融和银行业领域，人工智能已声名鹊起，因为其可以对大量数据进行分析，从而大大提高效率。特别是在打击欺诈方面，AI和ML模型有助于提高检测的准确性，并减轻对人工分析的依赖。

       本文将对传统的欺诈预防方法和现代预防方法进行分析，并对现代方法如何在银行业发挥作用进行谈论。

骗子对银行和账户做了什么？

       从根本上来说，银行是基于客户的信任生存的。银行在不断提高服务便捷性的同时，也在紧跟时代浪潮，将传统产品和服务进行数字化升级，如CNP支付。

       这些新产品在为客户提供了更友好、流畅的用户体验时，也由于系统完全在线，使得坏人很快就从中发现了漏洞并加以利用。欺诈攻击可以采取多种形式欺骗终端用户，常见的有钓鱼邮件诈骗、账户接管（部分身份盗窃）、盗窃信用卡/账户实施欺诈消费。

防止欺诈的传统方法及其局限性是什么？

       众所周知，欺诈行为先于欺诈预防技术存在。传统上，银行和金融机构严重依赖于对交易活动的人工审查，通过分配专门的人员来深入研究交易数据，过程相当耗时。除此之外，人工审查很容易因人员疲劳而产生错误，从而引发误判。

       从长远来看，数据错误会使得这种人为方法阻碍欺诈预防工作。正如行业专家所建议，金融机构必须采取更有效的方法来保护账户并及早发现欺诈，而不是只在欺诈发生时作出反应。这就到了人工智能等新技术发挥优势的时候了。

如何防止银行业务中的欺诈行为？

       如今市场上有众多先进技术加持的解决方案，可基于大量数据进行分析运算，追踪可疑活动，随后对交易的真实性给出结论。

       由于银行业和金融业每天都在处理大量的数据，数据挖掘和分析不仅有助于更好地了解交易信息，还有助于了解网页浏览行为和设备信息。

AI和ML欺诈检测如何在银行中发挥作用？

       机器学习（ML）和人工智能（AI）欺诈检测方法，可以分析大量进出交易数据，通过数据源识别趋势，检测疑似欺诈行为的异常情况，现已广泛应用于银行业务。

       由于具有自我训练的能力，ML模型可以从识别出的趋势中了解、适应不同类型的欺诈攻击。通过不断的学习和调整，他们可以即时发出潜在欺诈行为预警并给出建议，或自动采取适当预防措施。

       ML根据对大量数据进行算法分析不断训练系统，因而确保了自身的高准确性和高效率，在银行业开展欺诈预防工作中越来越受欢迎。

进行欺诈检测的常用算法是什么？

       一般来说，抗欺诈解决方案提供商通过规则算法进行产品开发，这种算法可以检测已识别的欺诈类型，但不能完全避免误报，且需要频繁更新。除此之外，更复杂的ML算法可以用来检查数据集，并基于它们预测未来的事件。

展望未来：基于ML和AI的欺诈检测将助力银行业发展。

       有了ML和AI的支持，银行业不仅可以继续进行快速准确的欺诈识别，最重要的是，用技术取代人工，还可以极大减轻风险分析师和管理人员的负担，让他们更好发挥战略性作用，更好地保护交易。

结论

       随着新的威胁出现，反欺诈解决方案的供应商将继续创新，努力完善自己的产品，发挥更好的反欺诈功能。业内也相信，AI/ ML技术在提高检测灵敏度和预测精度方面的更大潜力值得期待。

       您想拥有自己的欺诈预防方案吗？快与我们联系吧，我们为您提供风险检测、欺诈预防和安全认证解决方案的一对一咨询。

       欢迎访问网际威信官网：www.hitrust.com。您也可以通过邮件3ds_sales@hitrust.com联系我们。