Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w bankowości i papierach wartościowych?

W ciągu ostatnich 60 lat branża usług finansowych przeszła znaczące zmiany. Od pojawienia się bankomatów po akceptację bankowości internetowej i mobilnej, wszystkie tradycyjne instytucje papierowe, które wymagały transakcji osobistych, uległy zmianie.

Banki i inne instytucje finansowe borykają się obecnie z nowymi problemami w dostarczaniu bezpiecznych usług dla swoich klientów ze względu na zmiany w branży online.

Jednym z najbardziej atrakcyjnych obszarów dla oszustów jest bankowość, gdzie transakcje pieniężne są na swoim maksymalnym poziomie, a praktycznie wszystkie procesy i operacje opierają się na pieniądzach. Stanowisko to podkreśla konieczność wykrywania nadużyć dla banków w porównaniu z innymi branżami oraz wrażliwość, jaką powinny wykazywać w systemach operacyjnych.

Według analizy TransUnion globalne poziomy prób oszustw internetowych w usługach finansowych wzrosły o 149 procent od 2020 do 2021 roku.

Co to jest wykrywanie oszustw w czasie rzeczywistym i jak można je poprawić dzięki sztucznej inteligencji

Dzięki szybkim i znaczącym osiągnięciom w czasie rzeczywistym w każdym sektorze biznesowym, który przekracza granice ludzi, sztuczna inteligencja stała się ważnym współpracownikiem biznesowym podmiotów zajmujących się ogromnymi danymi, takich jak banki.

Podczas gdy wirtualny obraz pieniędzy zyskuje na popularności w świecie fizycznym, rodzaje nieuczciwych transakcji znacznie się rozwinęły. Banki nie mają obecnie możliwości kontrolowania transakcji milionów kont prywatnych i organizacyjnych.

Nadzór nad sztuczną inteligencją w czasie rzeczywistym stał się niezbędny do wykrywania oszustw w bankowości ze względu na zwiększoną prędkość, jaką technologia wniosła do naszego życia, a sztuczna inteligencja stała się najbardziej niezawodną i potężną częścią bankowości.

Obecnie możliwe jest zabezpieczenie banku i jego klientów poprzez generowanie szybkich prognoz opartych na danych, dzięki algorytmom wykrywania oszustw opartym na sztucznej inteligencji, które pozwalają administratorom natychmiast zauważyć i regulować podejrzane ruchy poprzez filtrowanie wielu transakcji.

Historia klientów i bieżąca aktywność mogą być badane jednocześnie za pomocą technik wykrywania oszustw opartych na sztucznej inteligencji, co skutkuje lepszymi ocenami. W porównaniu z ręczną oceną, możesz dokonać oceny konsumentów pełniej i dokładniej, biorąc pod uwagę różne parametry.

Dane są następnie przedstawiane w formie wykresów, aby ułatwić przeglądanie transakcji i interakcji międzyludzkich. Możesz dowiedzieć się więcej o tych praktykach i technikach, zapisując się na kurs sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego Great Learning.

Kolejną zaletą oprogramowania do wykrywania oszustw opartego na sztucznej inteligencji jest to, że umożliwia użytkownikom obronę poprzez śledzenie ciągle zmieniających się schematów oszustw. Sztuczna inteligencja potrafi odróżnić normalne i nienormalne zachowanie podczas każdej transakcji, dając Ci wiedzę, jak chronić Twoją firmę przed oszustwami w możliwie najszybszy i najbardziej precyzyjny sposób.

Strategie wykrywania oszustw i zapobiegania im za pomocą sztucznej inteligencji

1. Wspólne korzystanie z nadzorowanych i nienadzorowanych modeli AI

Obrona oparta na konkretnej, uniwersalnej technice analitycznej zawiedzie, ponieważ metody przestępczości zorganizowanej są inteligentne i elastyczne. Każdy scenariusz użycia musi być poparty przez fachowo skonstruowane algorytmy wykrywania anomalii, które są optymalne w danych okolicznościach.

W rezultacie zarówno modele nienadzorowane, jak i nadzorowane są niezbędne w wykrywaniu oszustw.

Nadzorowany model, który jest najczęstszym rodzajem uczenia maszynowego we wszystkich obszarach, to taki, który jest szkolony na dużej liczbie dokładnie „oznaczonych” transakcji. Każda transakcja jest klasyfikowana jako oryginalna lub fałszywa. Modele kierują się przyjmowaniem dużych ilości oznaczonych danych transakcyjnych, aby ujawnić wzorce, które wskazują na legalną aktywność.

Dokładność modelu jest ściśle powiązana z ilością czystych, odpowiednich danych uczących wykorzystywanych do budowy modelu nadzorowanego.

Gdy skategoryzowane dane transakcji są rzadkie lub nie istnieją, nienadzorowane modele są używane do wykrywania nieoczekiwanych zachowań. W takich przypadkach musisz zaangażować się w samouczenie się, aby zidentyfikować wzorce w danych, które przeoczyły standardowe narzędzia analityczne.

2. Analityka behawioralna w akcji

W analityce behawioralnej uczenie maszynowe służy do oceny i przewidywania zachowań we wszystkich częściach transakcji na poziomie mikro. Dane są zapisywane w profilach, które definiują zachowania każdego użytkownika, tradera, konta i urządzenia.

Przy każdej transakcji profile te są modyfikowane w czasie rzeczywistym, umożliwiając funkcjom analitycznym generowanie precyzyjnych prognoz przyszłych zachowań.

Profile obejmują zarówno transakcje finansowe, jak i niefinansowe. Transakcje niepieniężne obejmują zmiany adresu, prośby o duplikaty kart i ostatnie resety haseł.

Dobre rozwiązanie do oszustw korporacyjnych będzie zawierać kilka modeli i profili analitycznych, które będą oferować dane potrzebne do oceny trendów transakcji w czasie rzeczywistym.

3. Tworzenie modeli z dużymi zbiorami danych

Według różnych badań ilość i głębokość danych mają większy wpływ na efektywność modeli uczenia maszynowego niż inteligencja algorytmu. W komputerach jest to najbliższe przybliżenie ludzkiego doświadczenia.

W rezultacie rozszerzenie zbioru danych używanego do konstruowania cech predykcyjnych stosowanych w modelu uczenia maszynowego może poprawić dokładność przewidywania. Zastanów się: lekarze są zmuszeni odwiedzać setki pacjentów w całej swojej szkole z jakiegoś powodu. Ta ilość zrozumienia lub uczenia się pozwala im prawidłowo diagnozować w zakresie ich kompetencji.

Doświadczenie zdobyte dzięki absorbowaniu milionów lub miliardów zdarzeń przez model jest korzystne zarówno w przypadku prawdziwych, jak i nieuczciwych transakcji, jeśli chodzi o wykrywanie oszustw.

Ulepszone wykrywanie oszustw jest osiągane poprzez analizę ogromnej ilości danych transakcyjnych w celu zrozumienia i przewidywania ryzyka na osobę. W rezultacie rozszerzające się zbiory danych są wykorzystywane do konstruowania cech predykcyjnych stosowanych w programie AI, które mogą poprawić dokładność przewidywania.

4. Samoucząca się sztuczna inteligencja i analityka adaptacyjna

Oszuści sprawiają, że zabezpieczanie kont konsumentów jest niezwykle trudne i dynamiczne, i właśnie tam rozwija się uczenie maszynowe. Specjaliści od wykrywania oszustw powinni badać systemy adaptacyjne, które wyostrzają reakcje, zwłaszcza na marginalne osądy, w celu ciągłej poprawy wydajności.

Transakcje te znajdują się tuż przy granicy parametrów dochodzenia, nieznacznie powyżej lub poniżej progu.

Tam, gdzie najważniejsza jest precyzja, znajduje się na cienkiej granicy między zdarzeniem fałszywie pozytywnym — legalną transakcją, która uzyskała zbyt wysoką pozycję w rankingu — a zdarzeniem fałszywie negatywnym — oszukańczą operacją, która uzyskała zbyt niską pozycję w rankingu.

Adaptive analytics podkreśla to rozróżnienie, oferując aktualną świadomość czynników ryzyka firmy.

Adaptacyjne rozwiązania analityczne zwiększają wrażliwość na pojawiające się wzorce oszustw poprzez automatyczne reagowanie na nowo powstałą dyspozycję spraw, co skutkuje bardziej precyzyjnym rozróżnieniem oszustw i nie-oszustw.

Najważniejsze!

Uczenie maszynowe jest wykorzystywane w różnych sektorach ekosystemu finansowego, w tym w zarządzaniu aktywami, ocenie ryzyka, doradztwie inwestycyjnym, wykrywaniu oszustw finansowych, uwierzytelnianiu dokumentów i wielu innych.

Kilka instytutów w Indiach oferuje doskonałe kursy uczenia maszynowego.

Sugerujemy, abyś nauczył się najlepszego kursu uczenia maszynowego oferowanego przez najlepsze uniwersytety w Indiach, aby poznać swoje zainteresowania, zrozumieć, jak to działa i zastosować go do rozwiązywania problemów w czasie rzeczywistym.

Jeśli jesteś zainteresowany uzyskaniem tytułu magistra w dziedzinie sztucznej inteligencji lub uczenia maszynowego albo chcesz poszerzyć swoje horyzonty, zapoznaj się z kursami uczenia maszynowego od Great Learning. A jeśli interesuje Cię nauka sztucznej inteligencji od podstaw, powinieneś wziąć udział w darmowym kursie Wprowadzenie do sztucznej inteligencji . Teraz jest idealny czas na rozpoczęcie kariery w tej dziedzinie.