人工智能如何在銀行和證券中使用？
已發表: 2022-07-30在過去的 60 年裡，金融服務業發生了翻天覆地的變化。 從 ATM 的出現到互聯網和手機銀行的接受，傳統的需要面對面交易的紙質機構都發生了變化。
由於行業的在線轉型，銀行和其他金融機構現在在為其客戶提供安全可靠的服務方面遇到了新問題。
對詐騙者最有吸引力的領域之一是銀行業務，其中貨幣交易處於最高水平，實際上所有流程和操作都基於貨幣。 該職位強調了與其他行業相比，銀行欺詐檢測的必要性以及它們應在操作系統中表現出的敏感性。
根據 TransUnion 的分析，從 2020 年到 2021 年，全球金融服務在線欺詐企圖增加了 149%。
什麼是實時欺詐檢測以及它如何通過 AI 改進
人工智能憑藉其在超越人類界限的各個業務領域的快速實時顯著成就，已成為銀行等處理海量數據的實體的重要業務合作夥伴。
雖然金錢的虛擬形像在現實世界中越來越受歡迎，但欺詐交易的種類已經發生了顯著變化。 銀行目前無法控制數百萬私人和組織賬戶的交易。
隨著技術進入我們生活的速度越來越快，實時人工智能監管已成為銀行欺詐檢測的必要條件，人工智能已成為銀行業最可靠和最強大的部分。
現在可以通過生成快速、數據驅動的預測來保護銀行及其客戶，這得益於人工智能驅動的欺詐檢測算法，允許管理員通過過濾許多交易來立即註意到和監管可疑活動。
可以使用人工智能驅動的欺詐檢測技術同時檢查客戶的歷史和當前活動，從而獲得更健康的評級。 與人工評價相比，您可以通過考慮各種參數來更全面、更準確地對消費者進行評分。
然後將數據繪製成圖表，以便更輕鬆地查看交易和人際互動。 您可以通過註冊 Great Learning 的 AI 和機器學習課程來了解有關這些實踐和技術的更多信息。
基於人工智能的欺詐檢測軟件的另一個優勢是它允許用戶通過跟踪不斷變化的欺詐方案來保護自己。 人工智能可以區分每筆交易期間的正常行為和異常行為，為您提供知識，以最快、最精確的方式保護您的公司免受欺詐。
使用 AI 檢測和預防欺詐的策略
1. 一起使用有監督和無監督的 AI 模型
基於一種特殊的、千篇一律的分析技術的防禦將失敗，因為有組織的犯罪方法既聰明又靈活。 每個使用場景都必須由專家構建的異常檢測算法支持，這些算法最適合該情況。
因此，無監督和監督模型在欺詐檢測中都是必不可少的。
監督模型是所有領域中最常見的機器學習類型，是針對大量準確“標記”的交易進行訓練的模型。 每筆交易都被歸類為真實或欺詐。 這些模型以攝取大量標記的交易數據為指導，以揭示顯示合法活動的模式。
模型準確性與構建監督模型時使用的干淨、合適的訓練數據的數量密切相關。
當分類交易數據稀疏或不存在時，無監督模型用於檢測意外行為。 在這些情況下，您必須進行自學以識別標準分析遺漏的數據模式。
2. 行為分析在行動
在行為分析中，機器學習用於在微觀層面評估和預測交易所有部分的行為。 數據保存在定義每個用戶、交易者、賬戶和設備行為的配置文件中。
對於每筆交易，這些配置文件都會實時修改，從而使分析功能能夠生成對未來行為的精確預測。
配置文件涵蓋金融和非金融交易。 非貨幣交易包括地址更改、重複卡請求和最新密碼重置。
一個好的企業欺詐解決方案將包括幾個分析模型和配置文件，這些模型和配置文件將提供評估實時交易趨勢所需的數據。
3. 使用大數據集開發模型
根據各種研究，數據的數量和深度對機器學習模型的有效性的影響比對算法智能的影響更大。 在計算機中，它是最接近人類經驗的近似值。
因此，擴展用於構建機器學習模型中使用的預測特徵的數據集可以提高預測準確性。 考慮一下：出於某種原因，醫生不得不在整個學校探訪數百名患者。 這種理解或學習量使他們能夠在自己的能力範圍內正確地進行診斷。
在欺詐檢測方面，通過模型吸收數百萬或數十億次事件所獲得的經驗對於真實交易和欺詐交易都是有益的。
通過分析大量交易數據以了解和預測每個人的風險，可以實現增強的欺詐檢測。 因此，正在使用擴展數據集來構建人工智能程序中使用的預測特徵，從而提高預測準確性。
4. 自學 AI 和自適應分析
欺詐者使保護消費者賬戶變得極其困難和充滿活力，而這正是機器學習蓬勃發展的地方。 欺詐檢測專業人員應該研究能夠提高響應能力的自適應系統，尤其是在邊際判斷方面，以持續改進性能。
這些交易正好落在調查參數的邊緣，略高於或低於閾值。
精度最重要的地方是誤報事件（排名太高的合法交易）和誤報事件（排名太低的欺詐操作）之間的細線。
自適應分析通過提供對公司風險因素的當前認識來突出這種區別。
自適應分析解決方案通過自動響應新建立的案例處理來提高對新興欺詐模式的敏感性，從而更精確地區分欺詐和非欺詐。
底線
機器學習被用於金融生態系統的各個領域，包括資產管理、風險評估、投資建議、金融欺詐檢測、文件認證等等。
印度的幾家機構提供優秀的機器學習課程。
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