AIは銀行や証券でどのように使用されていますか?

過去 60 年間、金融サービス ビジネスは大きな変化を遂げてきました。 ATM の登場からインターネット バンキングやモバイル バンキングの受け入れまで、対面での取引が必要だった従来の紙ベースの機関はすべて変わりました。

銀行やその他の金融機関は、業界のオンライン移行により、クライアントに安全でセキュアなサービスを提供する上で新たな問題に直面しています。

詐欺師にとって最も魅力的な分野の 1 つは銀行業務です。そこでは、金銭の取引が最大レベルにあり、事実上すべてのプロセスと操作が金銭に基づいています。 この立場は、他の業界と比較して銀行の不正検出の必要性と、銀行がオペレーティング システムで示すべき感度を強調しています。

TransUnion の分析によると、金融サービスの世界的なオンライン詐欺の試みのレベルは、2020 年から 2021 年にかけて 149% 増加しました。

リアルタイムの不正検出とは何か、AI でどのように改善されたか

人工知能は、人間の境界を超えるあらゆるビジネス分野での迅速かつリアルタイムの注目すべき成果により、銀行などの大量のデータを扱うエンティティの重要なビジネス コラボレーターになりました。

お金の仮想イメージが物理的な世界で勢いを増している一方で、不正な取引の種類は大幅に進化しています。 銀行は現在、何百万もの個人および組織の口座の取引を管理する方法がありません。

テクノロジーが私たちの生活にもたらした速度の向上により、リアルタイムの人工知能監視が銀行の不正検出に必要になり、人工知能は銀行の最も信頼できる強力な部分になりました.

人工知能を利用した不正検出アルゴリズムのおかげで、迅速なデータ主導の予測を生成することで、銀行とその顧客を保護することが可能になりました。これにより、管理者は多くのトランザクションをフィルタリングすることで疑わしい動きにすぐに気づき、規制することができます。

人工知能を利用した不正検出技術を使用して、顧客の履歴と現在の活動を同時に調べることができるため、より健全な評価が得られます。 手動評価と比較して、さまざまなパラメーターを考慮することで、消費者の評価をより完全かつ正確に行うことができます。

その後、データはグラフ化され、取引や人間関係を簡単に確認できるようになります。 Great Learning の AI と機械学習コースにサインアップすることで、これらのプラクティスとテクニックについてさらに学ぶことができます。

AI ベースの不正検出ソフトウェアのもう 1 つの利点は、絶えず変化する不正スキームを追跡することで、ユーザーが自分自身を守ることができることです。 人工知能は、各トランザクション中に正常な動作と異常な動作を区別できるため、可能な限り迅速かつ正確な方法で不正行為から会社を保護するための知識が得られます。

AI を使用した不正の検出と防止のための戦略

1. 教師あり AI モデルと教師なし AI モデルを一緒に使用する

組織犯罪の手法はスマートで柔軟であるため、特定の画一的な分析手法に基づく防御は失敗します。 各使用シナリオは、状況に最適な専門的に構築された異常検出アルゴリズムによって支えられている必要があります。

その結果、教師なしモデルと教師ありモデルの両方が不正検出に不可欠です。

すべての分野で最も一般的な種類の機械学習である教師ありモデルは、正確に「ラベル付けされた」大量のトランザクションでトレーニングされるモデルです。 すべての取引は、本物か詐欺かに分類されます。 モデルは、大量のラベル付き取引データを取り込んで、法的活動を示すパターンを明らかにすることによって導かれます。

モデルの精度は、教師ありモデルの構築に使用されるクリーンで適切なトレーニング データの量と密接に関連しています。

分類されたトランザクション データがまばらまたは存在しない場合、教師なしモデルを使用して予期しない動作を検出します。 このような場合、自己学習を行って、標準的な分析では見逃されたデータのパターンを特定する必要があります。

2.行動分析の実践

行動分析では、機械学習を使用して、トランザクションのすべての部分にわたる行動をミクロレベルで評価および予測します。 データは、各ユーザー、トレーダー、アカウント、およびデバイスの動作を定義するプロファイルに保存されます。

各トランザクションで、これらのプロファイルはリアルタイムで変更され、分析機能が将来の行動の正確な予測を生成できるようにします。

プロファイルは、金融取引と非金融取引の両方をカバーしています。 金銭以外の取引には、住所の変更、カードの複製のリクエスト、最新のパスワードのリセットが含まれます。

優れた企業詐欺ソリューションには、リアルタイムの取引傾向を評価するために必要なデータを提供するいくつかの分析モデルとプロファイルが含まれます。

3. 大規模なデータセットを使用したモデルの開発

さまざまな研究によると、データの量と深さは、アルゴリズムの知性よりも機械学習モデルの有効性に大きな影響を与えます。 コンピューターでは、これは人間の経験に最も近いものです。

その結果、機械学習モデルで使用される予測特性を構築するために使用されるデータセットを拡張すると、予測精度が向上する可能性があります。 考えてみてください: 医師はある理由から学校全体で何百人もの患者を訪問せざるを得ません。 この量の理解、または学習により、彼らは能力の範囲内で正しく診断することができます.

モデルによって数百万または数十億の発生を吸収することで得られる経験は、不正検出に関しては、本物のトランザクションと不正なトランザクションの両方で有益です。

膨大な量の取引データを分析して、個人ごとのリスクを把握および予測することで、強化された不正検出が実現されます。 その結果、予測精度を向上させる可能性のある AI プログラムで使用される予測特性を構築するために、拡張データセットが使用されています。

4. 自己学習型 AI と適応分析

詐欺師は、消費者のアカウントを保護することを非常に困難かつ動的なものにしています。そこで機械学習が活躍しています。 不正検出の専門家は、パフォーマンスを継続的に改善するために、特に限界判断に対する反応を鋭くする適応システムを調査する必要があります。

これらのトランザクションは、調査パラメーターのちょうど端にあり、しきい値をわずかに上回っているか下回っています。

精度が最も重要なのは、偽陽性イベント (ランクが高すぎる合法的なトランザクション) と偽陰性イベント (ランクが低すぎる不正操作) の間の細い線です。

適応型分析は、企業のリスク要因の現在の認識を提供することにより、この違いを際立たせます。

適応型分析ソリューションは、新たに確立されたケースの処理に自動的に対応することで、新たな不正パターンに対する感度を高め、その結果、不正と非不正をより正確に区別できます。

結論

機械学習は、資産管理、リスク評価、投資アドバイス、金融詐欺の検出、文書認証など、金融エコシステムのさまざまな分野で使用されています。

インドのいくつかの機関は、優れた機械学習コースを提供しています。

インドの最高の大学が提供する最高の機械学習コースを学習して、興味を探り、機械学習がどのように機能するかを理解し、リアルタイムの問題を解決するために適用することをお勧めします。

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