人工智能如何在银行和证券中使用？
已发表: 2022-07-30在过去的 60 年里，金融服务业发生了翻天覆地的变化。 从 ATM 的出现到互联网和手机银行的接受，传统的需要面对面交易的纸质机构都发生了变化。
由于行业的在线转型，银行和其他金融机构现在在为其客户提供安全可靠的服务方面遇到了新问题。
对诈骗者最有吸引力的领域之一是银行业务，其中货币交易处于最高水平，实际上所有流程和操作都基于货币。 该职位强调了与其他行业相比，银行欺诈检测的必要性以及它们应在操作系统中表现出的敏感性。
根据 TransUnion 的分析，从 2020 年到 2021 年，全球金融服务在线欺诈企图增加了 149%。
什么是实时欺诈检测以及它如何通过 AI 改进
人工智能凭借其在超越人类边界的各个业务领域的快速实时显着成就，已成为银行等处理海量数据的实体的重要业务合作伙伴。
虽然金钱的虚拟形象在现实世界中越来越受欢迎，但欺诈交易的种类已经发生了显着变化。 银行目前无法控制数百万私人和组织账户的交易。
随着技术进入我们生活的速度越来越快，实时人工智能监管已成为银行欺诈检测的必要条件，人工智能已成为银行业最可靠和最强大的部分。
现在可以通过生成快速、数据驱动的预测来保护银行及其客户，这得益于人工智能驱动的欺诈检测算法，允许管理员通过过滤许多交易来立即注意到和监管可疑活动。
可以使用人工智能驱动的欺诈检测技术同时检查客户的历史和当前活动，从而获得更健康的评级。 与人工评价相比，您可以通过考虑各种参数来更全面、更准确地对消费者进行评分。
然后将数据绘制成图表，以便更轻松地查看交易和人际互动。 您可以通过注册 Great Learning 的 AI 和机器学习课程来了解有关这些实践和技术的更多信息。
基于人工智能的欺诈检测软件的另一个优势是它允许用户通过跟踪不断变化的欺诈方案来保护自己。 人工智能可以区分每笔交易期间的正常行为和异常行为，为您提供知识，以最快、最精确的方式保护您的公司免受欺诈。
使用 AI 检测和预防欺诈的策略
1. 一起使用有监督和无监督的 AI 模型
基于一种特殊的、千篇一律的分析技术的防御将失败，因为有组织的犯罪方法既聪明又灵活。 每个使用场景都必须由专家构建的异常检测算法支持，这些算法最适合该情况。
因此，无监督和监督模型在欺诈检测中都是必不可少的。
监督模型是所有领域中最常见的机器学习类型，是针对大量准确“标记”的交易进行训练的模型。 每笔交易都被归类为真实或欺诈。 这些模型以摄取大量标记的交易数据为指导，以揭示显示合法活动的模式。
模型准确性与构建监督模型时使用的干净、合适的训练数据的数量密切相关。
当分类交易数据稀疏或不存在时，无监督模型用于检测意外行为。 在这些情况下，您必须进行自学以识别标准分析遗漏的数据模式。
2. 行为分析在行动
在行为分析中，机器学习用于在微观层面评估和预测交易所有部分的行为。 数据保存在定义每个用户、交易者、账户和设备行为的配置文件中。
对于每笔交易，这些配置文件都会实时修改，从而使分析功能能够生成对未来行为的精确预测。
配置文件涵盖金融和非金融交易。 非货币交易包括地址更改、重复卡请求和最新密码重置。
一个好的企业欺诈解决方案将包括几个分析模型和配置文件，这些模型和配置文件将提供评估实时交易趋势所需的数据。
3. 使用大数据集开发模型
根据各种研究，数据的数量和深度对机器学习模型的有效性的影响比对算法智能的影响更大。 在计算机中，它是最接近人类经验的近似值。
因此，扩展用于构建机器学习模型中使用的预测特征的数据集可以提高预测准确性。 考虑一下：出于某种原因，医生不得不在整个学校探访数百名患者。 这种理解或学习量使他们能够在自己的能力范围内正确地进行诊断。
在欺诈检测方面，通过模型吸收数百万或数十亿次事件所获得的经验对于真实交易和欺诈交易都是有益的。
通过分析大量交易数据以了解和预测每个人的风险，可以实现增强的欺诈检测。 因此，正在使用扩展数据集来构建人工智能程序中使用的预测特征，从而提高预测准确性。
4. 自学 AI 和自适应分析
欺诈者使保护消费者账户变得极其困难和充满活力，而这正是机器学习蓬勃发展的地方。 欺诈检测专业人员应该研究能够提高响应能力的自适应系统，尤其是在边际判断方面，以持续改进性能。
这些交易正好落在调查参数的边缘，略高于或低于阈值。
精度最重要的地方是误报事件（排名太高的合法交易）和误报事件（排名太低的欺诈操作）之间的细线。
自适应分析通过提供对公司风险因素的当前认识来突出这种区别。
自适应分析解决方案通过自动响应新建立的案例处理来提高对新兴欺诈模式的敏感性，从而更精确地区分欺诈和非欺诈。
底线
机器学习被用于金融生态系统的各个领域，包括资产管理、风险评估、投资建议、金融欺诈检测、文件认证等等。
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