Comment l'IA est-elle utilisée dans les banques et les valeurs mobilières ?

Au cours des 60 dernières années, le secteur des services financiers a connu des changements importants. De l'avènement des guichets automatiques à l'acceptation des services bancaires par Internet et mobiles, les institutions conventionnelles sur papier qui nécessitaient des transactions en personne ont toutes changé.

Les banques et autres institutions financières rencontrent désormais de nouveaux problèmes pour fournir des services sûrs et sécurisés à leurs clients en raison de la transition en ligne du secteur.

L'un des domaines les plus attrayants pour les escrocs est la banque, où les transactions monétaires sont à leur niveau maximum, et pratiquement tous les processus et opérations sont basés sur l'argent. Cette position souligne la nécessité de la détection des fraudes pour les banques par rapport aux autres industries et la sensibilité dont elles doivent faire preuve dans les systèmes d'exploitation.

Selon une analyse de TransUnion, les niveaux mondiaux de tentatives de fraude en ligne pour les services financiers ont augmenté de 149 % entre 2020 et 2021.

Qu'est-ce que la détection de fraude en temps réel et comment elle s'est améliorée avec l'IA

Avec ses réalisations notables rapides et en temps réel dans tous les secteurs d'activité qui dépassent les frontières des êtres humains, l'intelligence artificielle est devenue un collaborateur commercial essentiel des entités traitant des données massives, telles que les banques.

Alors que l'image virtuelle de l'argent gagne du terrain dans le monde physique, les types de transactions frauduleuses ont considérablement évolué. Les banques n'ont actuellement aucun moyen de contrôler les transactions de millions de comptes privés et organisationnels.

La supervision en temps réel de l'intelligence artificielle est devenue nécessaire pour la détection des fraudes dans le secteur bancaire en raison de la vitesse accrue que la technologie a apportée dans nos vies, et l'intelligence artificielle est devenue la partie la plus fiable et la plus puissante de la banque.

Il est désormais possible de protéger la banque et ses clients en générant des projections rapides basées sur les données, grâce à des algorithmes de détection de fraude basés sur l'intelligence artificielle qui permettent aux administrateurs de remarquer et de réguler immédiatement les mouvements suspects en filtrant de nombreuses transactions.

L'historique et les activités actuelles des clients peuvent être examinés simultanément à l'aide de techniques de détection de fraude alimentées par l'intelligence artificielle, ce qui se traduit par des évaluations plus saines. Par rapport à une évaluation manuelle, vous pouvez faire l'évaluation des consommateurs de manière plus complète et plus précise en tenant compte d'une variété de paramètres.

Les données sont ensuite représentées graphiquement pour faciliter la visualisation des transactions et des interactions interpersonnelles. Vous pouvez en savoir plus sur ces pratiques et techniques en vous inscrivant au cours d'IA et d'apprentissage automatique de Great Learning.

Un autre avantage du logiciel de détection de fraude basé sur l'IA est qu'il permet aux utilisateurs de se défendre en suivant les stratagèmes de fraude en constante évolution. L'intelligence artificielle peut faire la distinction entre un comportement normal et un comportement aberrant lors de chaque transaction, vous donnant les connaissances nécessaires pour protéger votre entreprise contre la fraude de la manière la plus rapide et la plus précise possible.

Stratégies de détection et de prévention des fraudes avec l'IA

1. Utiliser ensemble des modèles d'IA supervisés et non supervisés

Les défenses basées sur une technique d'analyse particulière et unique échoueront parce que les méthodes du crime organisé sont intelligentes et flexibles. Chaque scénario d'utilisation doit être étayé par des algorithmes de détection d'anomalies conçus par des experts, optimaux pour les circonstances.

Par conséquent, les modèles non supervisés et supervisés sont essentiels dans la détection des fraudes.

Un modèle supervisé, qui est le type d'apprentissage automatique le plus courant dans tous les domaines, est celui qui est formé sur un grand volume de transactions "étiquetées" avec précision. Chaque transaction est classée comme authentique ou frauduleuse. Les modèles sont guidés par l'ingestion de grandes quantités de données de transaction étiquetées pour révéler des modèles qui montrent une activité légale.

La précision du modèle est intimement liée à la quantité de données de formation propres et appropriées utilisées dans la construction d'un modèle supervisé.

Lorsque les données de transaction catégorisées sont rares ou inexistantes, des modèles non supervisés sont utilisés pour détecter un comportement inattendu. Dans ces cas, vous devez vous engager dans l'auto-apprentissage pour identifier les modèles dans les données que les analyses standard ont manquées.

2. L'analyse comportementale en action

Dans l'analyse comportementale, l'apprentissage automatique est utilisé pour évaluer et prédire le comportement dans toutes les parties d'une transaction au niveau micro. Les données sont enregistrées dans des profils qui définissent les comportements de chaque utilisateur, commerçant, compte et appareil.

À chaque transaction, ces profils sont modifiés en temps réel, permettant aux fonctionnalités analytiques de générer des projections précises du comportement futur.

Les profils couvrent à la fois les transactions financières et non financières. Les transactions non monétaires incluent les changements d'adresse, les demandes de cartes en double et les dernières réinitialisations de mot de passe.

Une bonne solution de fraude d'entreprise comprendra plusieurs modèles et profils analytiques qui offriront les données nécessaires pour évaluer les tendances des transactions en temps réel.

3. Développer des modèles avec de grands ensembles de données

Selon diverses études, le volume et la profondeur des données ont un impact plus important sur l'efficacité des modèles d'apprentissage automatique que sur l'intelligence de l'algorithme. Dans les ordinateurs, c'est l'approximation la plus proche de l'expérience humaine.

Par conséquent, l'expansion de l'ensemble de données utilisé pour construire les caractéristiques prédictives utilisées dans un modèle d'apprentissage automatique peut améliorer la précision de la prédiction. Considérez: Les médecins sont obligés de rendre visite à des centaines de patients dans leur école pour une raison. Cette quantité de compréhension, ou d'apprentissage, leur permet de diagnostiquer correctement dans leur domaine de compétence.

L'expérience acquise en absorbant des millions ou des milliards d'occurrences par un modèle est bénéfique pour les transactions authentiques et frauduleuses en matière de détection de fraude.

Une meilleure détection des fraudes est obtenue en analysant une grande quantité de données transactionnelles pour comprendre et prévoir le risque par personne. En conséquence, des ensembles de données en expansion sont utilisés pour construire les caractéristiques prédictives utilisées dans un programme d'IA qui peuvent améliorer la précision des prévisions.

4. IA auto-apprenante et analyse adaptative

Les fraudeurs rendent la sécurisation des comptes des consommateurs extrêmement difficile et dynamique, et c'est là que l'apprentissage automatique prospère. Les professionnels de la détection des fraudes devraient étudier les systèmes adaptatifs qui aiguisent les réponses, notamment sur les jugements marginaux, pour une amélioration continue des performances.

Ces transactions se situent juste à la limite des paramètres d'enquête, légèrement au-dessus ou en dessous du seuil.

Là où la précision est la plus importante, c'est sur la mince ligne entre un événement faux positif - une transaction légale qui a un rang trop élevé - et un événement faux négatif - une opération frauduleuse qui a un rang trop bas.

L'analyse adaptative accentue cette distinction en offrant une connaissance actuelle des facteurs de risque d'une entreprise.

Les solutions d'analyse adaptative renforcent la sensibilité aux modèles de fraude émergents en répondant automatiquement à la disposition des cas nouvellement établis, ce qui se traduit par une différenciation plus précise entre les fraudes et les non-fraudes.

La ligne du bas

L'apprentissage automatique est utilisé dans divers secteurs de l'écosystème financier, notamment la gestion des actifs, l'évaluation des risques, le conseil en investissement, la détection des fraudes financières, l'authentification des documents et bien plus encore.

Plusieurs instituts en Inde proposent d'excellents cours d'apprentissage automatique.

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