Come viene utilizzata l'IA nel settore bancario e in titoli?

Negli ultimi 60 anni, il settore dei servizi finanziari ha assistito a cambiamenti significativi. Dall'avvento degli sportelli automatici all'accettazione di Internet e del mobile banking, le tradizionali istituzioni cartacee che richiedevano transazioni di persona sono tutte cambiate.

Banche e altri istituti finanziari stanno riscontrando nuovi problemi nel fornire servizi sicuri e protetti ai propri clienti a causa della transizione online del settore.

Una delle aree più interessanti per i truffatori è quella bancaria, dove le transazioni di denaro sono al massimo livello e praticamente tutti i processi e le operazioni sono basati sul denaro. Questa posizione sottolinea la necessità del rilevamento delle frodi per le banche rispetto ad altri settori e la sensibilità che dovrebbero dimostrare nei sistemi operativi.

Secondo un'analisi di TransUnion, i livelli globali di tentativi di frode online per i servizi finanziari sono aumentati del 149% dal 2020 al 2021.

Che cos'è il rilevamento delle frodi in tempo reale e come è migliorato con l'intelligenza artificiale

Con i suoi notevoli risultati rapidi e in tempo reale in ogni settore aziendale che supera i confini degli esseri umani, l'intelligenza artificiale è diventata un collaboratore aziendale vitale di entità che si occupano di dati di grandi dimensioni, come le banche.

Mentre l'immagine virtuale del denaro sta guadagnando terreno nel mondo fisico, i tipi di transazioni fraudolente si sono evoluti in modo significativo. Le banche attualmente non hanno modo di controllare le transazioni di milioni di conti privati ​​e organizzativi.

La supervisione dell'intelligenza artificiale in tempo reale è diventata necessaria per il rilevamento delle frodi nel settore bancario a causa della maggiore velocità che la tecnologia ha portato nelle nostre vite e l'intelligenza artificiale è diventata la parte più affidabile e potente del settore bancario.

Ora è possibile salvaguardare la banca e i suoi clienti generando proiezioni rapide e basate sui dati, grazie ad algoritmi di rilevamento delle frodi basati sull'intelligenza artificiale che consentono agli amministratori di notare e regolare immediatamente i movimenti sospetti filtrando molte transazioni.

La cronologia e le attività correnti dei clienti possono essere esaminate contemporaneamente utilizzando tecniche di rilevamento delle frodi basate sull'intelligenza artificiale, ottenendo valutazioni più sane. Rispetto a una valutazione manuale, puoi valutare i consumatori in modo più completo e preciso considerando una varietà di parametri.

I dati vengono quindi rappresentati graficamente per semplificare la visualizzazione delle transazioni e delle interazioni interpersonali. Puoi saperne di più su queste pratiche e tecniche iscrivendoti al corso AI e Machine Learning di Great Learning.

Un altro vantaggio del software di rilevamento delle frodi basato sull'intelligenza artificiale è che consente agli utenti di difendersi tenendo traccia degli schemi di frode in continua evoluzione. L'intelligenza artificiale è in grado di distinguere tra comportamenti normali e aberranti durante ogni transazione, dandoti le conoscenze per salvaguardare la tua azienda dalle frodi nel modo più rapido e preciso possibile.

Strategie per il rilevamento e la prevenzione delle frodi con l'IA

1. Usare insieme modelli di IA supervisionata e non supervisionata

Le difese basate su una particolare tecnica analitica valida per tutti falliranno perché i metodi della criminalità organizzata sono intelligenti e flessibili. Ciascuno scenario di utilizzo deve essere supportato da algoritmi di rilevamento delle anomalie creati da esperti che siano ottimali per le circostanze.

Di conseguenza, sia i modelli non supervisionati che quelli supervisionati sono essenziali per il rilevamento delle frodi.

Un modello supervisionato, che è il tipo più comune di apprendimento automatico in tutte le aree, è quello addestrato su un grande volume di transazioni accuratamente "etichettate". Ogni transazione è classificata come genuina o fraudolenta. I modelli sono guidati dall'assunzione di elevate quantità di dati di transazione etichettati per rivelare modelli che mostrano attività legale.

L'accuratezza del modello è intimamente legata alla quantità di dati di addestramento puliti e adeguati utilizzati nella costruzione di un modello supervisionato.

Quando i dati di transazione classificati sono scarsi o inesistenti, vengono utilizzati modelli non supervisionati per rilevare comportamenti imprevisti. In questi casi, è necessario impegnarsi nell'autoapprendimento per identificare i modelli nei dati che non sono stati rilevati dall'analisi standard.

2. Analisi comportamentale in azione

Nell'analisi comportamentale, l'apprendimento automatico viene utilizzato per valutare e prevedere il comportamento in tutte le parti di una transazione a livello micro. I dati vengono salvati in profili che definiscono i comportamenti di ciascun utente, commerciante, account e dispositivo.

Ad ogni transazione, questi profili vengono modificati in tempo reale, consentendo alle funzionalità analitiche di generare proiezioni precise del comportamento futuro.

I profili coprono sia le transazioni finanziarie che non finanziarie. Le transazioni non monetarie includono modifiche all'indirizzo, richieste di carte duplicate e le ultime reimpostazioni della password.

Una buona soluzione per le frodi aziendali includerà diversi modelli e profili analitici che offriranno i dati necessari per valutare le tendenze delle transazioni in tempo reale.

3. Sviluppo di modelli con set di dati di grandi dimensioni

Secondo vari studi, il volume e la profondità dei dati hanno un impatto maggiore sull'efficacia dei modelli di apprendimento automatico rispetto a quello dell'intelligenza dell'algoritmo. Nei computer, è l'approssimazione più vicina all'esperienza umana.

Di conseguenza, l'espansione del set di dati utilizzato per costruire le caratteristiche predittive impiegate in un modello di apprendimento automatico può migliorare l'accuratezza della previsione. Considera: i medici sono obbligati a visitare centinaia di pazienti in tutta la loro scuola per un motivo. Questa quantità di comprensione, o apprendimento, consente loro di diagnosticare correttamente all'interno del loro dominio di competenza.

L'esperienza acquisita attraverso l'assorbimento di milioni o miliardi di occorrenze da parte di un modello è vantaggiosa nelle transazioni sia autentiche che fraudolente quando si tratta di rilevamento delle frodi.

Il rilevamento avanzato delle frodi si ottiene analizzando una vasta quantità di dati transazionali per comprendere e prevedere il rischio per persona. Di conseguenza, i set di dati in espansione vengono utilizzati per costruire le caratteristiche predittive impiegate in un programma di intelligenza artificiale che possono migliorare l'accuratezza della previsione.

4. IA ad autoapprendimento e analisi adattiva

I truffatori rendono la protezione degli account dei consumatori estremamente difficile e dinamica, ed è qui che prospera l'apprendimento automatico. I professionisti del rilevamento delle frodi dovrebbero studiare i sistemi adattivi che acuiscono le risposte, in particolare sui giudizi marginali, per il miglioramento continuo delle prestazioni.

Queste operazioni si collocano appena al limite dei parametri di indagine, marginalmente al di sopra o al di sotto della soglia.

Il punto in cui la precisione è più importante è la linea sottile tra un evento falso positivo - una transazione legale che si classifica troppo in alto - e un evento falso negativo - un'operazione fraudolenta che si classifica troppo in basso.

L'analisi adattiva accentua questa distinzione offrendo una consapevolezza attuale dei fattori di rischio di un'azienda.

Le soluzioni di analisi adattiva aumentano la sensibilità ai modelli di frode emergenti rispondendo automaticamente alla nuova disposizione dei casi, con conseguente differenziazione più precisa tra frodi e non frodi.

La linea di fondo

Il machine learning viene utilizzato in vari settori dell'ecosistema finanziario, tra cui la gestione delle risorse, la valutazione del rischio, la consulenza sugli investimenti, il rilevamento di frodi finanziarie, l'autenticazione dei documenti e molto altro ancora.

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