机器学习是如何助力欺诈预防的呢?

       数字环境快速发展的同时，在线环境也成了欺诈威胁的重灾区。在与欺诈对抗的历程中，机器学习 （ML） 技术逐渐发展成为检测欺诈的强大工具，且已广泛应用与多个领域，包括与交易安全相关的银行和金融机构，与登录和支付身份验证相关的电子商务平台等。

       什么事机器学习 （ML）技术？

       机器学习技术是指计算机系统无需精密编程即可从数据中进行学习并自我改进的技术能力，需要持续的算法训练支持以实现更好的模式识别和异常行为预测及定位。ML 技术在不同行业（如医疗保健、营销、自动驾驶汽车和推荐系统）中都有应用，其多功能性和有效性已得到充分证实。

为什么在欺诈检测中采用机器学习 （ML） 技术？

       ML模型与传统的基于规则的欺诈检测方式相比，优势可见一斑。基于规则的检测方法不够灵活，需要人根据环境和人们行为的变化进行手动调整，这也意味着该方法相当耗时，后期维护的人力成本高，即时响应能力弱。而ML 模型可基于大量交易数据进行及时、详细的分析，大大提高了欺诈检测的准确性，避免了传统检测方式的弊端。

机器学习在欺诈检测中的工作原理是什么样的呢？

       ML技术在欺诈检测中的工作方式可分为三个基本步骤。

大量丰富的数据输入

       ML模型需要基于大量数据储备才能高效地在没有人为干预的情况下进行自主学习和训练。金融机构和银行业每天都需要生成和处理大量数据，与ML模型高度适配。

       合理设计算法，就可以对大量数据进行识别，并从中提取重要特征，如特定情况的详细信息，以进一步分析交易行为。换句话说，这意味着ML 模型获得的信息越多，分析就越准确，做出的决策也更合理。

模型中的权重功能

       历史数据是机器学习模型训练的基础。通过不断训练，模型可以确定正常行为和异常行为的具体特征，从而进一步区分真实行为和欺诈行为。

       例如，如果模型根据历史数据确定等于或超过 1万美元的交易具有 20% 的欺诈可能性，则此信息将成为模型预测可疑交易的一个条件。具体特征的优先级可根据行业要求和具体需求进行定制，以更准确地侦测并处理隐藏风险。

不断学习、提高性能

       ML模型通过反复试验，可以不断学习，从而提高其预测准确性。随着积累的数据越来越多，模型的分析会愈发全面，预测也渐趋准确，效率也飞速提高。

结论

       在应对线上支付安全威胁中，科学技术可以极大程度上提高其工作效率和准确性。将机器学习集成到欺诈管理进程中，企业或机构可以获得自动化且能够不断自我完善的检测机制，大大降低人力成本。

       ML模型可以随着时间的推移不断进行自我完善、灵活适应不同需求，适应交易环境及行为的变化。这在另一方面也可以减轻团队成员的工作负担，留出更多时间和精力处理具有战略性的高级风险管理任务。

       挖掘新技术在欺诈管理方面的潜力，利用好机器学习在欺诈预防方面的巨大优势，就可以有效地保护您的交易安全，保护您的客户。