Wie wird KI im Bank- und Wertpapiergeschäft eingesetzt?

In den vergangenen 60 Jahren hat sich das Finanzdienstleistungsgeschäft stark verändert. Vom Aufkommen der Geldautomaten bis zur Akzeptanz von Internet- und Mobile-Banking haben sich die herkömmlichen papierbasierten Institutionen, die persönliche Transaktionen erforderten, alle verändert.

Banken und andere Finanzinstitute haben jetzt aufgrund des Online-Übergangs der Branche neue Probleme bei der Bereitstellung sicherer Dienstleistungen für ihre Kunden.

Einer der attraktivsten Bereiche für Betrüger ist das Bankwesen, wo Geldtransaktionen auf ihrem höchsten Niveau stattfinden und praktisch alle Prozesse und Vorgänge auf Geld basieren. Diese Position betont die Notwendigkeit der Betrugserkennung für Banken im Vergleich zu anderen Branchen und die Sensibilität, die sie in Betriebssystemen zeigen sollten.

Laut einer TransUnion-Analyse stiegen die weltweiten Online-Betrugsversuche für Finanzdienstleistungen von 2020 bis 2021 um 149 Prozent.

Was ist Echtzeit-Betrugserkennung und wie wurde sie mit KI verbessert?

Mit ihren schnellen und bemerkenswerten Errungenschaften in Echtzeit in allen Geschäftsbereichen, die die Grenzen des Menschen überschreiten, ist die künstliche Intelligenz zu einem wichtigen geschäftlichen Mitarbeiter von Unternehmen geworden, die mit riesigen Datenmengen umgehen, wie z. B. Banken.

Während das virtuelle Bild von Geld in der physischen Welt an Bedeutung gewinnt, haben sich die Arten betrügerischer Transaktionen erheblich weiterentwickelt. Banken haben derzeit keine Möglichkeit, die Transaktionen von Millionen von Privat- und Organisationskonten zu kontrollieren.

Die Überwachung durch künstliche Intelligenz in Echtzeit ist für die Betrugserkennung im Bankwesen aufgrund der zunehmenden Geschwindigkeit, die die Technologie in unser Leben gebracht hat, notwendig geworden, und künstliche Intelligenz ist zum zuverlässigsten und leistungsstärksten Teil des Bankwesens geworden.

Es ist jetzt möglich, die Bank und ihre Kunden zu schützen, indem schnelle, datengesteuerte Prognosen erstellt werden, dank künstlicher Intelligenz-basierter Betrugserkennungsalgorithmen, die es Administratoren ermöglichen, verdächtige Bewegungen sofort zu erkennen und zu regulieren, indem sie viele Transaktionen filtern.

Die Historie und die aktuellen Aktivitäten der Kunden können gleichzeitig mit Techniken zur Betrugserkennung untersucht werden, die auf künstlicher Intelligenz basieren, was zu gesünderen Bewertungen führt. Im Vergleich zu einer manuellen Bewertung können Sie die Bewertung der Verbraucher vollständiger und genauer vornehmen, indem Sie eine Vielzahl von Parametern berücksichtigen.

Die Daten werden dann grafisch dargestellt, um Transaktionen und zwischenmenschliche Interaktionen besser sichtbar zu machen. Sie können mehr über diese Praktiken und Techniken erfahren, indem Sie sich für den Kurs KI und maschinelles Lernen von Great Learning anmelden.

Ein weiterer Vorteil von KI-basierter Betrugserkennungssoftware besteht darin, dass Benutzer sich selbst verteidigen können, indem sie den Überblick über sich ständig ändernde Betrugsschemata behalten. Künstliche Intelligenz kann bei jeder Transaktion zwischen normalem und abweichendem Verhalten unterscheiden und gibt Ihnen das Wissen, um Ihr Unternehmen so schnell und präzise wie möglich vor Betrug zu schützen.

Strategien zur Betrugserkennung und -prävention mit KI

1. Gemeinsame Verwendung von überwachten und nicht überwachten KI-Modellen

Verteidigungen, die auf einer bestimmten, einheitlichen Analysetechnik basieren, werden scheitern, weil die Methoden der organisierten Kriminalität intelligent und flexibel sind. Jedes Anwendungsszenario muss durch fachmännisch entwickelte Anomalieerkennungsalgorithmen unterstützt werden, die für die jeweiligen Umstände optimal sind.

Daher sind sowohl unüberwachte als auch überwachte Modelle für die Betrugserkennung unerlässlich.

Ein überwachtes Modell, das in allen Bereichen die gebräuchlichste Art des maschinellen Lernens ist, ist dasjenige, das auf einer großen Menge genau „gekennzeichneter“ Transaktionen trainiert wird. Jede Transaktion wird als echt oder betrügerisch eingestuft. Die Modelle orientieren sich an der Aufnahme großer Mengen gekennzeichneter Transaktionsdaten, um Muster aufzudecken, die auf legale Aktivitäten hindeuten.

Die Modellgenauigkeit ist eng mit der Menge sauberer, geeigneter Trainingsdaten verknüpft, die beim Erstellen eines überwachten Modells verwendet werden.

Wenn kategorisierte Transaktionsdaten spärlich oder nicht vorhanden sind, werden nicht überwachte Modelle verwendet, um unerwartetes Verhalten zu erkennen. In diesen Fällen müssen Sie selbst lernen, um Muster in den Daten zu erkennen, die Standardanalysen übersehen haben.

2. Verhaltensanalyse in Aktion

In der Verhaltensanalyse wird maschinelles Lernen verwendet, um das Verhalten in allen Teilen einer Transaktion auf Mikroebene zu bewerten und vorherzusagen. Die Daten werden in Profilen gespeichert, die das Verhalten jedes Benutzers, Händlers, Kontos und Geräts definieren.

Bei jeder Transaktion werden diese Profile in Echtzeit modifiziert, sodass Analysefunktionen präzise Prognosen des zukünftigen Verhaltens erstellen können.

Die Profile decken sowohl finanzielle als auch nicht finanzielle Transaktionen ab. Zu den nicht monetären Transaktionen gehören Adressänderungen, Anfragen nach doppelten Karten und die letzten Passwortrücksetzungen.

Eine gute Betrugslösung für Unternehmen umfasst mehrere Analysemodelle und -profile, die die Daten liefern, die zur Bewertung von Transaktionstrends in Echtzeit erforderlich sind.

3. Entwicklung von Modellen mit großen Datensätzen

Laut verschiedenen Studien haben Datenmenge und -tiefe einen höheren Einfluss auf die Effektivität von Machine-Learning-Modellen als die Intelligenz des Algorithmus. Bei Computern ist es die engste Annäherung an die menschliche Erfahrung.

Infolgedessen kann das Erweitern des Datensatzes, der zum Konstruieren der in einem maschinellen Lernmodell verwendeten Vorhersageeigenschaften verwendet wird, die Vorhersagegenauigkeit verbessern. Bedenken Sie: Ärzte sind gezwungen, Hunderte von Patienten in ihrer Schule aus einem bestimmten Grund zu besuchen. Dieses Maß an Verständnis oder Lernen ermöglicht es ihnen, innerhalb ihres Kompetenzbereichs richtig zu diagnostizieren.

Die Erfahrung, die durch die Absorption von Millionen oder Milliarden von Vorfällen durch ein Modell gewonnen wurde, ist sowohl bei echten als auch bei betrügerischen Transaktionen von Vorteil, wenn es um die Betrugserkennung geht.

Eine verbesserte Betrugserkennung wird durch die Analyse einer großen Menge an Transaktionsdaten erreicht, um das Risiko pro Person zu verstehen und vorherzusagen. Infolgedessen werden wachsende Datensätze verwendet, um die in einem KI-Programm verwendeten Vorhersageeigenschaften zu konstruieren, die die Vorhersagegenauigkeit verbessern können.

4. Selbstlernende KI und adaptive Analytik

Betrüger machen die Sicherung von Verbraucherkonten extrem hart und dynamisch, und hier gedeiht maschinelles Lernen. Betrugserkennungsexperten sollten adaptive Systeme untersuchen, die die Reaktion, insbesondere auf marginale Beurteilungen, schärfer machen, um eine kontinuierliche Leistungsverbesserung zu erreichen.

Diese Transaktionen liegen knapp am Rand der Untersuchungsparameter, entweder knapp über oder unter dem Schwellenwert.

Wo Präzision am wichtigsten ist, liegt auf dem schmalen Grat zwischen einem falsch positiven Ereignis – einer rechtmäßigen Transaktion, die zu hoch eingestuft wird – und einem falsch negativen Ereignis – einer betrügerischen Operation, die zu niedrig eingestuft wird.

Adaptive Analytics betont diese Unterscheidung, indem sie ein aktuelles Bewusstsein für die Risikofaktoren eines Unternehmens bietet.

Adaptive Analyselösungen erhöhen die Sensibilität für neu auftretende Betrugsmuster, indem sie automatisch auf neu eingerichtete Falldispositionen reagieren, was zu einer präziseren Unterscheidung zwischen Betrug und Nichtbetrug führt.

Das Endergebnis

Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen des Finanzökosystems eingesetzt, darunter Vermögensverwaltung, Risikobewertung, Anlageberatung, Erkennung von Finanzbetrug, Dokumentenauthentifizierung und vielem mehr.

Mehrere Institute in Indien bieten hervorragende Kurse zum maschinellen Lernen an.

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