AI는 은행 및 증권에서 어떻게 사용됩니까?

지난 60년 동안 금융 서비스 비즈니스는 상당한 변화를 겪었습니다. ATM의 등장부터 인터넷과 모바일 뱅킹의 등장까지, 대면 거래가 필요했던 기존의 종이 기반 기관은 모두 바뀌었습니다.

은행 및 기타 금융 기관은 업계의 온라인 전환으로 인해 고객에게 안전하고 안전한 서비스를 제공하는 데 새로운 문제를 겪고 있습니다.

사기꾼에게 가장 매력적인 영역 중 하나는 금융 거래가 최대 수준이며 거의 모든 프로세스와 운영이 돈을 기반으로 하는 은행입니다. 이 입장은 다른 산업에 비해 은행에 대한 사기 탐지의 필요성과 운영 체제에서 보여야 하는 민감성을 강조합니다.

TransUnion의 분석에 따르면 금융 서비스에 대한 전 세계 온라인 사기 시도 수준은 2020년에서 2021년 사이에 149% 증가했습니다.

실시간 사기 탐지란 무엇이며 AI로 개선된 방법

인간의 경계를 뛰어넘는 모든 비즈니스 부문에서 빠르고 실시간으로 주목할만한 성과를 거두면서 인공 지능은 은행과 같이 방대한 데이터를 처리하는 주체의 중요한 비즈니스 협력자가 되었습니다.

가상의 돈 이미지가 실제 세계에서 주목을 받는 동안 사기 거래의 종류는 크게 발전했습니다. 은행은 현재 수백만 개의 개인 및 조직 계정의 거래를 통제할 수 있는 방법이 없습니다.

기술의 발전 속도가 빨라지면서 은행의 사기 적발을 위해 실시간 인공 지능 감독이 필요하게 되었고 인공 지능은 은행에서 가장 신뢰할 수 있고 강력한 부분이 되었습니다.

이제 관리자가 많은 거래를 필터링하여 의심스러운 움직임을 즉시 감지하고 규제할 수 있는 인공 지능 기반 사기 탐지 알고리즘 덕분에 데이터 기반 예측을 신속하게 생성하여 은행과 고객을 보호할 수 있습니다.

인공 지능으로 구동되는 사기 탐지 기술을 사용하여 고객의 이력과 현재 활동을 동시에 조사하여 더 나은 등급을 얻을 수 있습니다. 수동 평가에 비해 다양한 매개변수를 고려하여 소비자의 평가를 보다 완전하고 정확하게 수행할 수 있습니다.

그런 다음 데이터가 그래프로 표시되어 거래 및 대인 상호 작용을 더 쉽게 볼 수 있습니다. Great Learning의 AI 및 기계 학습 과정에 등록하면 이러한 사례와 기술에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

AI 기반 사기 탐지 소프트웨어의 또 다른 장점은 사용자가 끊임없이 변화하는 사기 계획을 추적하여 자신을 방어할 수 있다는 것입니다. 인공 지능은 각 거래 중 정상 행동과 비정상 행동을 구별할 수 있으므로 가능한 가장 빠르고 정확한 방법으로 사기로부터 회사를 보호할 수 있는 지식을 제공합니다.

AI를 통한 사기 탐지 및 예방 전략

1. 지도 및 비지도 AI 모델을 함께 사용

조직 범죄 수법이 영리하고 유연하기 때문에 획일적인 분석 기법을 기반으로 한 방어는 실패할 것입니다. 각 사용 시나리오는 상황에 최적화된 전문적으로 구축된 이상 탐지 알고리즘에 의해 뒷받침되어야 합니다.

결과적으로 비지도 모델과 감독 모델 모두 사기 탐지에 필수적입니다.

모든 영역에서 가장 일반적인 머신 러닝 유형인 지도 모델은 대량의 정확하게 "레이블이 지정된" 트랜잭션에 대해 훈련된 모델입니다. 모든 거래는 정품 또는 사기로 분류됩니다. 모델은 많은 양의 레이블이 지정된 거래 데이터를 수집하여 법적 활동을 보여주는 패턴을 보여줍니다.

모델 정확도는 지도 모델을 구성하는 데 사용되는 깨끗하고 적절한 훈련 데이터의 양과 밀접하게 연결되어 있습니다.

분류된 트랜잭션 데이터가 희소하거나 존재하지 않는 경우 비지도 모델을 사용하여 예기치 않은 동작을 감지합니다. 이러한 경우 표준 분석이 놓친 데이터의 패턴을 식별하기 위해 자가 학습에 참여해야 합니다.

2. 행동 분석의 실행

행동 분석에서 머신 러닝은 미시적 수준에서 트랜잭션의 모든 부분에서 행동을 평가하고 예측하는 데 사용됩니다. 데이터는 각 사용자, 거래자, 계정 및 장치의 행동을 정의하는 프로필에 저장됩니다.

각 트랜잭션에서 이러한 프로필이 실시간으로 수정되어 분석 기능을 통해 미래 행동에 대한 정확한 예측을 생성할 수 있습니다.

프로필에는 금융 및 비금융 거래가 모두 포함됩니다. 비금전적 거래에는 주소 변경, 카드 중복 요청, 최신 비밀번호 재설정이 포함됩니다.

좋은 기업 사기 솔루션에는 실시간 거래 추세를 평가하는 데 필요한 데이터를 제공하는 여러 분석 모델과 프로필이 포함됩니다.

3. 대규모 데이터 세트로 모델 개발

다양한 연구에 따르면 데이터의 양과 깊이는 알고리즘의 지능보다 머신 러닝 모델의 효율성에 더 큰 영향을 미칩니다. 컴퓨터에서는 인간의 경험에 가장 근접합니다.

결과적으로 머신 러닝 모델에 사용되는 예측 특성을 구성하는 데 사용되는 데이터 세트를 확장하면 예측 정확도가 향상될 수 있습니다. 생각해 보십시오: 의사들은 이유가 있어 학교 전체에 있는 수백 명의 환자를 방문하지 않을 수 없습니다. 이 정도의 이해 또는 학습을 통해 자신의 역량 영역 내에서 올바르게 진단할 수 있습니다.

모델이 수백만 또는 수십억 건의 발생을 흡수하여 얻은 경험은 사기 탐지와 관련하여 진정한 거래와 사기 거래 모두에 유용합니다.

향상된 사기 탐지는 방대한 양의 거래 데이터를 분석하여 1인당 위험을 이해하고 예측함으로써 달성됩니다. 그 결과, 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 AI 프로그램에 사용되는 예측 특성을 구성하기 위해 확장된 데이터 세트가 사용되고 있습니다.

4. 자가 학습 AI 및 적응형 분석

사기꾼은 소비자 계정 보안을 극도로 어렵고 역동적으로 만듭니다. 바로 이 부분에서 머신 러닝이 번창합니다. 사기 탐지 전문가는 지속적인 성능 개선을 위해 특히 한계 판단에 대한 대응을 강화하는 적응형 시스템을 조사해야 합니다.

이러한 트랜잭션은 임계값보다 약간 높거나 낮은 조사 매개변수의 가장자리에 있습니다.

정확성이 가장 중요한 곳은 거짓 긍정 이벤트(순위가 너무 높은 합법적인 거래)와 거짓 부정 이벤트(순위가 너무 낮은 사기 작업) 사이의 얇은 선에 있습니다.

적응형 분석은 회사의 위험 요소에 대한 현재 인식을 제공하여 이러한 구분을 강조합니다.

적응형 분석 솔루션은 새로 확립된 사례 처리에 자동으로 대응하여 새로운 사기 패턴에 대한 민감도를 높여 사기와 비 사기를 보다 정확하게 구분합니다.

결론

머신 러닝은 자산 관리, 위험 평가, 투자 자문, 금융 사기 탐지, 문서 인증 등 금융 생태계의 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.

인도의 여러 기관에서 우수한 기계 학습 과정을 제공합니다.

관심 분야를 탐색하고 작동 방식을 이해하고 실시간 문제를 해결하는 데 적용하기 위해 인도 최고의 대학에서 제공하는 최고의 기계 학습 과정을 배우는 것이 좋습니다.

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