AI ใช้ในการธนาคารและหลักทรัพย์อย่างไร?

ในช่วง 60 ปีที่ผ่านมา ธุรกิจบริการทางการเงินได้เห็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ ตั้งแต่การถือกำเนิดของตู้เอทีเอ็มไปจนถึงการยอมรับอินเทอร์เน็ตและธนาคารบนมือถือ สถาบันที่ใช้กระดาษแบบธรรมดาที่ต้องทำธุรกรรมแบบตัวต่อตัวได้เปลี่ยนแปลงไปทั้งหมด

ขณะนี้ธนาคารและสถาบันการเงินอื่นๆ กำลังประสบปัญหาใหม่ในการให้บริการที่ปลอดภัยแก่ลูกค้าของตน เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงทางออนไลน์ของอุตสาหกรรม

หนึ่งในพื้นที่ที่น่าดึงดูดที่สุดสำหรับผู้หลอกลวงคือธนาคาร ซึ่งธุรกรรมทางการเงินอยู่ในระดับสูงสุด และกระบวนการและการดำเนินการทั้งหมดนั้นใช้เงินเป็นหลัก ตำแหน่งนี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการตรวจจับการฉ้อโกงสำหรับธนาคารเมื่อเปรียบเทียบกับอุตสาหกรรมอื่นๆ และความละเอียดอ่อนที่ควรแสดงให้เห็นในระบบปฏิบัติการ

จากการวิเคราะห์ของ TransUnion ระดับความพยายามในการฉ้อโกงออนไลน์ทั่วโลกสำหรับบริการทางการเงินเพิ่มขึ้น 149% จากปี 2020 เป็น 2021

การตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์คืออะไรและจะปรับปรุงด้วย AI ได้อย่างไร

ด้วยความสำเร็จที่โดดเด่นอย่างรวดเร็วและเรียลไทม์ในทุกภาคธุรกิจที่เกินขอบเขตของมนุษย์ ปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นผู้ประสานงานทางธุรกิจที่สำคัญของหน่วยงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น ธนาคาร

ในขณะที่ภาพเสมือนของเงินกำลังได้รับความสนใจในโลกทางกายภาพ ธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงประเภทต่าง ๆ ได้พัฒนาขึ้นอย่างมาก ปัจจุบันธนาคารไม่มีทางควบคุมธุรกรรมของบัญชีส่วนตัวและบัญชีองค์กรหลายล้านบัญชี

การกำกับดูแลปัญญาประดิษฐ์แบบเรียลไทม์กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการตรวจจับการฉ้อโกงในธนาคาร เนื่องจากความเร็วที่เพิ่มขึ้นซึ่งเทคโนโลยีเข้ามาในชีวิตของเรา และปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นส่วนที่เชื่อถือได้และทรงพลังที่สุดของธนาคาร

ขณะนี้มีความเป็นไปได้ที่จะปกป้องธนาคารและลูกค้าโดยสร้างการคาดการณ์ที่รวดเร็วและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โดยใช้อัลกอริธึมการตรวจจับการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งช่วยให้ผู้ดูแลระบบสามารถสังเกตและควบคุมการเคลื่อนไหวที่น่าสงสัยได้ทันทีโดยกรองผ่านธุรกรรมจำนวนมาก

ประวัติของลูกค้าและกิจกรรมปัจจุบันอาจได้รับการตรวจสอบไปพร้อม ๆ กันโดยใช้เทคนิคการตรวจจับการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนโดยปัญญาประดิษฐ์ เมื่อเทียบกับการประเมินด้วยตนเอง คุณอาจให้คะแนนผู้บริโภคได้ครบถ้วนและแม่นยำยิ่งขึ้นโดยพิจารณาจากพารามิเตอร์ต่างๆ

ข้อมูลจะถูกสร้างกราฟเพื่อให้ง่ายต่อการดูธุรกรรมและการโต้ตอบระหว่างบุคคล คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติและเทคนิคเหล่านี้ได้โดยสมัครหลักสูตร AI และ Machine Learning ของ Great Learning

ข้อดีอีกประการของซอฟต์แวร์ตรวจจับการฉ้อโกงแบบ AI คือช่วยให้ผู้ใช้สามารถป้องกันตนเองโดยติดตามแผนการฉ้อโกงที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ปัญญาประดิษฐ์สามารถแยกแยะระหว่างพฤติกรรมปกติและพฤติกรรมผิดปกติระหว่างการทำธุรกรรมแต่ละครั้ง ทำให้คุณมีความรู้ในการปกป้องบริษัทของคุณจากการฉ้อโกงด้วยวิธีที่รวดเร็วและแม่นยำที่สุด

กลยุทธ์การตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงด้วย AI

1. การใช้โมเดล AI ที่มีการดูแลและไม่ได้รับการดูแลร่วมกัน

การป้องกันโดยอาศัยเทคนิคการวิเคราะห์ที่มีขนาดเดียวโดยเฉพาะจะล้มเหลวเนื่องจากวิธีการก่ออาชญากรรมที่เป็นระบบนั้นฉลาดและยืดหยุ่น สถานการณ์การใช้งานแต่ละครั้งต้องได้รับการสนับสนุนโดยอัลกอริธึมการตรวจจับสิ่งผิดปกติที่สร้างขึ้นอย่างเชี่ยวชาญซึ่งเหมาะสมที่สุดสำหรับสถานการณ์

ด้วยเหตุนี้ โมเดลทั้งแบบไม่มีผู้ดูแลและภายใต้การดูแลจึงมีความสำคัญในการตรวจจับการฉ้อโกง

โมเดลภายใต้การดูแล ซึ่งเป็นรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องทั่วไปในทุกด้าน เป็นโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับธุรกรรมที่ "ติดป้ายกำกับ" อย่างถูกต้องในปริมาณมาก ทุกธุรกรรมถูกจัดประเภทเป็นของแท้หรือฉ้อโกง โมเดลเหล่านี้ได้รับคำแนะนำจากข้อมูลธุรกรรมที่มีป้ายกำกับจำนวนมากที่นำเข้ามาเพื่อเปิดเผยรูปแบบที่แสดงกิจกรรมทางกฎหมาย

ความแม่นยำของแบบจำลองเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับปริมาณข้อมูลการฝึกที่สะอาดและเหมาะสมซึ่งใช้ในการสร้างแบบจำลองภายใต้การดูแล

เมื่อข้อมูลธุรกรรมที่จัดประเภทมีน้อยหรือไม่มีอยู่จริง โมเดลที่ไม่ได้รับการดูแลจะถูกใช้เพื่อตรวจจับพฤติกรรมที่ไม่คาดคิด ในกรณีเหล่านี้ คุณต้องเรียนรู้ด้วยตนเองเพื่อระบุรูปแบบในข้อมูลที่การวิเคราะห์มาตรฐานพลาดไป

2. การวิเคราะห์พฤติกรรมในการดำเนินการ

ในการวิเคราะห์เชิงพฤติกรรม แมชชีนเลิร์นนิงใช้เพื่อประเมินและคาดการณ์พฤติกรรมในทุกส่วนของธุรกรรมที่ระดับไมโคร ข้อมูลจะถูกบันทึกไว้ในโปรไฟล์ที่กำหนดพฤติกรรมของผู้ใช้ ผู้ค้า บัญชี และอุปกรณ์แต่ละคน

ในแต่ละธุรกรรม โปรไฟล์เหล่านี้จะได้รับการแก้ไขแบบเรียลไทม์ ทำให้คุณลักษณะการวิเคราะห์สามารถสร้างการคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตได้อย่างแม่นยำ

โปรไฟล์ครอบคลุมทั้งธุรกรรมทางการเงินและไม่ใช่ทางการเงิน ธุรกรรมที่ไม่ใช่ตัวเงินรวมถึงการเปลี่ยนแปลงที่อยู่ การขอบัตรซ้ำ และการรีเซ็ตรหัสผ่านล่าสุด

โซลูชันการฉ้อโกงในองค์กรที่ดีจะรวมถึงรูปแบบการวิเคราะห์และโปรไฟล์ต่างๆ ที่จะให้ข้อมูลที่จำเป็นในการประเมินแนวโน้มการทำธุรกรรมแบบเรียลไทม์

3. การพัฒนาแบบจำลองด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่

จากการศึกษาต่างๆ ปริมาณและความลึกของข้อมูลมีผลกระทบต่อประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมากกว่าความฉลาดของอัลกอริทึม ในคอมพิวเตอร์ มันเป็นประสบการณ์ที่ใกล้เคียงที่สุดของมนุษย์

ด้วยเหตุนี้ การขยายชุดข้อมูลที่ใช้สร้างลักษณะการทำนายที่ใช้ในแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องอาจช่วยปรับปรุงความแม่นยำในการทำนาย พิจารณา: แพทย์จำเป็นต้องไปเยี่ยมผู้ป่วยหลายร้อยคนทั่วทั้งโรงเรียนด้วยเหตุผล ความเข้าใจหรือการเรียนรู้จำนวนนี้ช่วยให้พวกเขาสามารถวินิจฉัยภายในขอบเขตของความสามารถได้อย่างถูกต้อง

ประสบการณ์ที่ได้รับจากการดูดซับเหตุการณ์นับล้านหรือพันล้านครั้งโดยแบบจำลองนั้นมีประโยชน์ทั้งในการทำธุรกรรมจริงและที่เป็นการฉ้อโกงในการตรวจจับการฉ้อโกง

การตรวจจับการฉ้อโกงที่ได้รับการปรับปรุงทำได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมจำนวนมากเพื่อทำความเข้าใจและคาดการณ์ความเสี่ยงต่อบุคคล ด้วยเหตุนี้ จึงมีการใช้ชุดข้อมูลที่ขยายเพื่อสร้างลักษณะการทำนายที่ใช้ในโปรแกรม AI ที่อาจปรับปรุงความแม่นยำในการทำนาย

4. AI การเรียนรู้ด้วยตนเองและการวิเคราะห์แบบปรับเปลี่ยนได้

ผู้ฉ้อโกงทำให้การรักษาความปลอดภัยบัญชีของผู้บริโภคเป็นไปอย่างยากลำบากและไม่หยุดนิ่ง และนั่นคือจุดที่แมชชีนเลิร์นนิงเติบโต ผู้เชี่ยวชาญด้านการตรวจจับการฉ้อโกงควรตรวจสอบระบบที่ปรับเปลี่ยนได้ซึ่งจะช่วยเพิ่มการตอบสนอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการตัดสินส่วนเพิ่ม เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

ธุรกรรมเหล่านี้อยู่บนขอบของพารามิเตอร์การตรวจสอบ ไม่ว่าจะสูงหรือต่ำกว่าเกณฑ์เล็กน้อย

ในกรณีที่ความแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญที่สุดบนเส้นบาง ๆ ระหว่างเหตุการณ์ที่เป็นเท็จ - ธุรกรรมที่ถูกกฎหมายซึ่งมีอันดับสูงเกินไป - และเหตุการณ์เชิงลบที่ผิดพลาด - การดำเนินการที่เป็นการฉ้อโกงที่มีอันดับต่ำเกินไป

การวิเคราะห์แบบปรับเปลี่ยนได้เน้นย้ำถึงความแตกต่างนี้โดยนำเสนอความตระหนักในปัจจุบันเกี่ยวกับปัจจัยเสี่ยงของบริษัท

โซลูชันการวิเคราะห์แบบปรับเปลี่ยนได้เพิ่มความอ่อนไหวต่อรูปแบบการฉ้อโกงที่เกิดขึ้นใหม่โดยตอบสนองต่อการจัดการกรณีและปัญหาที่สร้างขึ้นใหม่โดยอัตโนมัติ ส่งผลให้เกิดความแตกต่างระหว่างการฉ้อโกงและการไม่ฉ้อโกงได้แม่นยำยิ่งขึ้น

บรรทัดล่างสุด

การเรียนรู้ของเครื่องกำลังถูกใช้ในภาคต่างๆ ของระบบนิเวศทางการเงิน รวมถึงการจัดการสินทรัพย์ การประเมินความเสี่ยง การให้คำแนะนำด้านการลงทุน การตรวจจับการฉ้อโกงทางการเงิน การตรวจสอบเอกสาร และอื่นๆ อีกมากมาย

สถาบันหลายแห่งในอินเดียเปิดสอนหลักสูตรแมชชีนเลิร์นนิงที่ยอดเยี่ยม

เราขอแนะนำให้คุณเรียนรู้หลักสูตรแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีที่สุดที่เสนอโดยมหาวิทยาลัยที่ดีที่สุดในอินเดียเพื่อสำรวจความสนใจของคุณ ทำความเข้าใจวิธีการทำงาน และนำไปใช้เพื่อแก้ไขปัญหาแบบเรียลไทม์

หากคุณสนใจที่จะสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทด้าน AI หรือแมชชีนเลิร์นนิง หรือต้องการเปิดโลกทัศน์ให้กว้างขึ้น ลองดูหลักสูตรแมชชีนเลิร์นนิงจาก Great Learning และหากคุณสนใจที่จะเรียนรู้ AI ตั้งแต่เริ่มต้น คุณควรเข้าร่วมหลักสูตร Introduction to Artificial Intelligence ฟรี ตอนนี้เป็นเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการสร้างอาชีพของคุณในสาขานี้