Bagaimana AI Digunakan di Perbankan dan Sekuritas?

Dalam 60 tahun terakhir, bisnis jasa keuangan telah mengalami perubahan yang signifikan. Dari munculnya ATM hingga penerimaan internet dan mobile banking, institusi berbasis kertas konvensional yang membutuhkan transaksi tatap muka semuanya telah berubah.

Bank dan lembaga keuangan lainnya sekarang mengalami masalah baru dalam menyediakan layanan yang aman dan terjamin bagi klien mereka karena transisi industri online.

Salah satu area paling menarik bagi scammers adalah perbankan, di mana transaksi uang berada pada tingkat maksimumnya, dan hampir semua proses dan operasi didasarkan pada uang. Posisi ini menekankan perlunya deteksi penipuan untuk bank dibandingkan dengan industri lain dan sensitivitas yang harus mereka tunjukkan dalam sistem operasi.

Menurut analisis TransUnion, tingkat upaya penipuan online global untuk layanan keuangan meningkat sebesar 149 persen dari 2020 hingga 2021.

Apa itu Deteksi Penipuan Real-Time dan Bagaimana Peningkatannya dengan AI

Dengan pencapaiannya yang cepat dan real-time di setiap sektor bisnis yang melampaui batas manusia, kecerdasan buatan telah menjadi kolaborator bisnis penting dari entitas yang berurusan dengan data besar, seperti bank.

Sementara citra virtual uang mendapatkan daya tarik di dunia fisik, jenis transaksi penipuan telah berkembang secara signifikan. Bank saat ini tidak memiliki cara untuk mengendalikan transaksi jutaan akun pribadi dan organisasi.

Pengawasan kecerdasan buatan secara real-time telah menjadi penting untuk deteksi penipuan di perbankan karena peningkatan kecepatan yang dibawa oleh teknologi ke dalam kehidupan kita, dan kecerdasan buatan telah menjadi bagian perbankan yang paling dapat diandalkan dan kuat.

Sekarang layak untuk melindungi bank dan pelanggannya dengan menghasilkan proyeksi berbasis data yang cepat, berkat algoritma deteksi penipuan bertenaga kecerdasan buatan yang memungkinkan administrator untuk segera melihat dan mengatur gerakan mencurigakan dengan memfilter banyak transaksi.

Riwayat pelanggan dan aktivitas saat ini dapat diperiksa secara bersamaan menggunakan teknik deteksi penipuan yang didukung oleh kecerdasan buatan, sehingga menghasilkan peringkat yang lebih sehat. Dibandingkan dengan evaluasi manual, Anda dapat melakukan penilaian konsumen secara lebih lengkap dan tepat dengan mempertimbangkan berbagai parameter.

Data tersebut kemudian dibuat grafik untuk memudahkan melihat transaksi dan interaksi interpersonal. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang praktik dan teknik ini dengan mendaftar ke kursus AI dan Pembelajaran Mesin Great Learning.

Keuntungan lain dari perangkat lunak pendeteksi penipuan berbasis AI adalah memungkinkan pengguna untuk mempertahankan diri dengan melacak skema penipuan yang selalu berubah. Kecerdasan buatan dapat membedakan antara perilaku normal dan menyimpang selama setiap transaksi, memberi Anda pengetahuan untuk melindungi perusahaan Anda dari penipuan dengan cara tercepat dan setepat mungkin.

Strategi untuk deteksi dan pencegahan penipuan dengan AI

1. Menggunakan Model AI yang Diawasi dan Tanpa Pengawasan Bersama

Pertahanan berdasarkan teknik analitik satu ukuran untuk semua akan gagal karena metode kejahatan terorganisir cerdas dan fleksibel. Setiap skenario penggunaan harus didukung oleh algoritme deteksi anomali yang dibuat secara ahli yang optimal untuk keadaan tersebut.

Akibatnya, model yang tidak diawasi dan yang diawasi sangat penting dalam deteksi penipuan.

Model terawasi, yang merupakan jenis pembelajaran mesin paling umum di semua area, adalah model yang dilatih dalam volume besar transaksi "berlabel" yang akurat. Setiap transaksi dikategorikan sebagai asli atau penipuan. Model dipandu oleh sejumlah besar data transaksi berlabel yang diserap untuk mengungkapkan pola yang menunjukkan aktivitas hukum.

Keakuratan model terkait erat dengan jumlah data pelatihan yang bersih dan sesuai yang digunakan dalam membangun model yang diawasi.

Ketika data transaksi yang dikategorikan jarang atau tidak ada, model tanpa pengawasan digunakan untuk mendeteksi perilaku yang tidak diharapkan. Dalam kasus ini, Anda harus terlibat dalam pembelajaran mandiri untuk mengidentifikasi pola dalam data yang terlewatkan oleh analitik standar.

2. Analisis perilaku dalam tindakan

Dalam analitik perilaku, pembelajaran mesin digunakan untuk mengevaluasi dan memprediksi perilaku di semua bagian transaksi di tingkat mikro. Data disimpan dalam profil yang menentukan perilaku setiap pengguna, pedagang, akun, dan perangkat.

Dengan setiap transaksi, profil ini dimodifikasi secara real-time, memungkinkan fitur analitik untuk menghasilkan proyeksi perilaku masa depan yang tepat.

Profil tersebut mencakup transaksi keuangan dan non-keuangan. Transaksi non-moneter termasuk perubahan alamat, permintaan kartu duplikat, dan pengaturan ulang kata sandi terbaru.

Solusi penipuan perusahaan yang baik akan mencakup beberapa model dan profil analitik yang akan menawarkan data yang diperlukan untuk menilai tren transaksi waktu nyata.

3. Mengembangkan Model dengan Kumpulan Data Besar

Menurut berbagai penelitian, volume dan kedalaman data memiliki dampak yang lebih tinggi pada efektivitas model pembelajaran mesin daripada kecerdasan algoritme. Di komputer, ini adalah perkiraan terdekat dari pengalaman manusia.

Akibatnya, memperluas kumpulan data yang digunakan untuk membangun karakteristik prediktif yang digunakan dalam model pembelajaran mesin dapat meningkatkan akurasi prediksi. Pertimbangkan: Dokter terpaksa mengunjungi ratusan pasien di seluruh sekolah mereka karena suatu alasan. Jumlah pemahaman, atau pembelajaran ini, memungkinkan mereka untuk mendiagnosis dalam domain kompetensi mereka dengan benar.

Pengalaman yang diperoleh dengan menyerap jutaan atau miliaran kejadian oleh sebuah model bermanfaat, baik dalam transaksi asli maupun penipuan dalam hal deteksi penipuan.

Deteksi penipuan yang ditingkatkan dicapai dengan menganalisis sejumlah besar data transaksional untuk memahami dan memprediksi risiko per orang. Akibatnya, kumpulan data yang diperluas digunakan untuk membangun karakteristik prediktif yang digunakan dalam program AI yang dapat meningkatkan akurasi prediksi.

4. AI Belajar Mandiri dan Analisis Adaptif

Penipu membuat pengamanan akun konsumen menjadi sangat sulit dan dinamis, dan di situlah pembelajaran mesin berkembang pesat. Profesional deteksi penipuan harus menyelidiki sistem adaptif yang mempertajam tanggapan, terutama pada penilaian marjinal, untuk peningkatan kinerja yang berkelanjutan.

Transaksi ini jatuh tepat di tepi parameter investigasi, baik sedikit di atas atau di bawah ambang batas.

Di mana presisi paling penting berada di garis tipis antara peristiwa positif palsu — transaksi sah yang berperingkat terlalu tinggi — dan peristiwa negatif palsu — operasi penipuan yang berperingkat terlalu rendah.

Analitik adaptif menonjolkan perbedaan ini dengan menawarkan kesadaran terkini tentang faktor risiko perusahaan.

Solusi analitik adaptif meningkatkan kepekaan terhadap pola penipuan yang muncul dengan secara otomatis menanggapi disposisi kasus yang baru dibuat, menghasilkan diferensiasi yang lebih tepat antara penipuan dan non-penipuan.

Garis bawah

Pembelajaran Mesin sedang digunakan di berbagai sektor ekosistem keuangan, termasuk manajemen aset, penilaian risiko, nasihat investasi, deteksi penipuan keuangan, otentikasi dokumen, dan banyak lagi.

Beberapa institut di India menawarkan kursus pembelajaran mesin yang sangat baik.

Kami menyarankan Anda mempelajari kursus pembelajaran mesin terbaik yang ditawarkan oleh universitas terbaik di India untuk mengeksplorasi minat Anda, memahami cara kerjanya, dan menerapkannya untuk memecahkan masalah waktu nyata.

Jika Anda tertarik untuk mendapatkan gelar master dalam AI atau pembelajaran mesin atau ingin memperluas wawasan Anda, lihat kursus pembelajaran mesin dari Great Learning. Dan jika Anda tertarik untuk mempelajari AI dari awal, maka Anda harus mengikuti kursus Pengantar kecerdasan buatan secara gratis . Sekarang adalah waktu yang tepat untuk membangun karir Anda di bidang ini.