Как ИИ используется в банковском деле и ценных бумагах?

За последние 60 лет в сфере финансовых услуг произошли значительные изменения. С появлением банкоматов до принятия интернет-банкинга и мобильного банкинга все традиционные бумажные учреждения, которые требовали личных транзакций, изменились.

Банки и другие финансовые учреждения в настоящее время сталкиваются с новыми проблемами в предоставлении безопасных и надежных услуг для своих клиентов из-за перехода отрасли в онлайн.

Одной из самых привлекательных сфер для мошенников является банковское дело, где денежные операции находятся на максимальном уровне, а практически все процессы и операции основаны на деньгах. Эта позиция подчеркивает необходимость обнаружения мошенничества для банков по сравнению с другими отраслями и чувствительность, которую они должны демонстрировать в операционных системах.

Согласно анализу TransUnion, с 2020 по 2021 год глобальный уровень попыток онлайн-мошенничества в отношении финансовых услуг увеличился на 149 процентов.

Что такое обнаружение мошенничества в режиме реального времени и как его улучшить с помощью ИИ

Благодаря своим быстрым и заметным достижениям в реальном времени во всех секторах бизнеса, которые выходят за пределы человеческих возможностей, искусственный интеллект стал жизненно важным деловым партнером организаций, работающих с большими данными, таких как банки.

В то время как виртуальный образ денег набирает обороты в физическом мире, виды мошеннических транзакций значительно эволюционировали. Банки в настоящее время не имеют возможности контролировать транзакции миллионов частных и организационных счетов.

Наблюдение за искусственным интеллектом в режиме реального времени стало необходимым для обнаружения мошенничества в банковской сфере из-за увеличения скорости, которую технологии привнесли в нашу жизнь, и искусственный интеллект стал самой надежной и мощной частью банковского дела.

Теперь стало возможным защитить банк и его клиентов, создавая быстрые прогнозы на основе данных с помощью алгоритмов обнаружения мошенничества на основе искусственного интеллекта, которые позволяют администраторам немедленно замечать и регулировать подозрительные движения, фильтруя множество транзакций.

История клиентов и текущие действия могут быть проверены одновременно с использованием методов обнаружения мошенничества на основе искусственного интеллекта, что приводит к более здоровым рейтингам. По сравнению с ручной оценкой, вы можете более полно и точно составить рейтинг потребителей, учитывая множество параметров.

Затем данные отображаются в виде графика, чтобы было легче увидеть транзакции и межличностные взаимодействия. Вы можете узнать больше об этих практиках и методах, подписавшись на курс Great Learning AI and Machine Learning.

Еще одно преимущество программного обеспечения для обнаружения мошенничества на основе ИИ заключается в том, что оно позволяет пользователям защищать себя, отслеживая постоянно меняющиеся схемы мошенничества. Искусственный интеллект может различать нормальное и ненормальное поведение во время каждой транзакции, давая вам знания, чтобы защитить вашу фирму от мошенничества самым быстрым и точным способом.

Стратегии обнаружения и предотвращения мошенничества с помощью ИИ

1. Совместное использование контролируемых и неконтролируемых моделей ИИ

Защита, основанная на конкретной, универсальной аналитической методике, потерпит неудачу, потому что методы организованной преступности умны и гибки. Каждый сценарий использования должен быть подкреплен профессионально разработанными алгоритмами обнаружения аномалий, оптимальными для конкретных обстоятельств.

В результате как неконтролируемые, так и контролируемые модели необходимы для обнаружения мошенничества.

Модель с учителем, которая является наиболее распространенным типом машинного обучения во всех областях, — это модель, которая обучается на большом объеме точно «помеченных» транзакций. Каждая транзакция классифицируется как подлинная или мошенническая. Модели руководствуются приемом больших объемов помеченных данных о транзакциях, чтобы выявить закономерности, свидетельствующие о законной деятельности.

Точность модели тесно связана с количеством чистых, подходящих обучающих данных, используемых при построении контролируемой модели.

Когда классифицированные данные о транзакциях разрежены или отсутствуют, неконтролируемые модели используются для обнаружения непредвиденного поведения. В этих случаях вы должны заниматься самообучением, чтобы выявлять закономерности в данных, которые пропустила стандартная аналитика.

2. Поведенческая аналитика в действии

В поведенческой аналитике машинное обучение используется для оценки и прогнозирования поведения во всех частях транзакции на микроуровне. Данные сохраняются в профилях, которые определяют поведение каждого пользователя, трейдера, счета и устройства.

С каждой транзакцией эти профили изменяются в режиме реального времени, что позволяет аналитическим функциям создавать точные прогнозы будущего поведения.

Профили охватывают как финансовые, так и нефинансовые операции. К неденежным операциям относятся изменение адреса, запросы на дубликаты карт и сброс последнего пароля.

Хорошее корпоративное решение по борьбе с мошенничеством будет включать в себя несколько аналитических моделей и профилей, которые предоставят данные, необходимые для оценки тенденций транзакций в реальном времени.

3. Разработка моделей с большими наборами данных

Согласно различным исследованиям, объем и глубина данных оказывают большее влияние на эффективность моделей машинного обучения, чем интеллект алгоритма. В компьютерах это самое близкое приближение к человеческому опыту.

В результате расширение набора данных, используемого для построения прогностических характеристик, используемых в модели машинного обучения, может повысить точность прогнозирования. Подумайте: врачи вынуждены посещать сотни пациентов по всей школе по определенной причине. Этот уровень понимания или обучения позволяет им правильно ставить диагноз в пределах своей компетенции.

Опыт, полученный в результате обработки миллионов или миллиардов событий моделью, полезен как для подлинных, так и для мошеннических транзакций, когда дело доходит до обнаружения мошенничества.

Усовершенствованное обнаружение мошенничества достигается за счет анализа огромного количества транзакционных данных для понимания и прогнозирования риска на человека. В результате расширяющиеся наборы данных используются для построения прогностических характеристик, используемых в программе ИИ, которые могут повысить точность прогнозирования.

4. Самообучающийся ИИ и адаптивная аналитика

Мошенники делают защиту учетных записей потребителей чрезвычайно сложной и динамичной, и именно здесь процветает машинное обучение. Специалисты по обнаружению мошенничества должны исследовать адаптивные системы, которые заостряют реакцию, особенно на крайние суждения, для постоянного улучшения производительности.

Эти транзакции находятся на границе параметров исследования, немного выше или ниже порога.

Там, где точность наиболее важна, находится на тонкой грани между ложноположительным событием — законной транзакцией со слишком высоким рейтингом — и ложноотрицательным событием — мошеннической операцией со слишком низким рейтингом.

Адаптивная аналитика подчеркивает это различие, предлагая актуальную информацию о факторах риска компании.

Решения для адаптивной аналитики повышают чувствительность к возникающим схемам мошенничества, автоматически реагируя на вновь установленное решение по делу, что приводит к более точному разграничению мошенничества и обычного мошенничества.

Нижняя линия

Машинное обучение используется в различных секторах финансовой экосистемы, включая управление активами, оценку рисков, инвестиционное консультирование, обнаружение финансового мошенничества, аутентификацию документов и многое другое.

Несколько институтов в Индии предлагают отличные курсы машинного обучения.

Мы предлагаем вам изучить лучший курс машинного обучения, предлагаемый лучшими университетами Индии, чтобы изучить ваши интересы, понять, как это работает, и применить его для решения задач в реальном времени.

Если вы заинтересованы в получении степени магистра в области искусственного интеллекта или машинного обучения или хотите расширить свой кругозор, ознакомьтесь с курсами машинного обучения от Great Learning. И если вы заинтересованы в изучении ИИ с нуля, вам следует пройти бесплатный курс «Введение в искусственный интеллект » . Сейчас самое подходящее время, чтобы начать карьеру в этой сфере.