人工智能在金融科技欺诈检测中的作用

发现顶级金融科技新闻和事件！

订阅FinTech Weekly的通讯

由JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna等高管阅读

人工智能（AI）在检测欺诈方面证明与人类同样是一种宝贵资源。金融科技，也称为金融科技，对于各种类型的犯罪分子，包括黑客，都是脆弱且利润丰厚的目标。AI可能是阻止大量危险攻击和泄露的方法，这对于金融科技的进步至关重要。它如何检测可疑活动并使金融科技继续扩展？

AI如何帮助欺诈检测

以下是AI改变威胁识别和补救的最突出示例。

1. 行为生物识别和击键分析

机器学习（ML）与AI可以观察用户行为，例如使用面部识别和指纹扫描的登录尝试。AI还可以学习用户的典型输入习惯。它发现个人在访问金融科技之前的典型动作、滑动手势和时间。虽然犯罪分子可以窃取凭证甚至模仿面部识别，但模仿击键则要困难得多。

在打开银行应用程序时，它开始观察该人的输入。如果像输入速度这样的指标异常，则可以拒绝登录尝试。如果真实用户通常在第一次尝试时正确输入密码，而黑客则多次尝试，AI也可以检测到可疑活动。它是一种常常静默的监控技术，降低误报的频率，并让许多黑客感到意外。

2. 图形分析

金融科技有许多活动的部分，包括用户、设备、交易处理公司和企业。映射这些实体之间的关系是具有挑战性的，但AI可以自动化该过程以发现欺诈尝试的来源。

一些攻击变体更具协调性，并从多个角度进入金融科技系统。图形分析可视化更复杂的威胁，例如从与IP地址或商店关联的电子邮件链接开始的泄露，以窃取人们的卡信息。AI可以发现这样的隐秘活动，以阻止一些最具破坏性的欺诈计划。

3. 地理空间模式检测

交易记录讲述了一个AI可以利用的故事。地理空间模式识别可以确定一个人最常购物的地点及所在城市。它将此与典型的购买金额结合考虑，以阻止洗钱等活动。

因此，如果犯罪分子在预期的商店使用PayPal进行交易，但金额远高于典型费用，AI可以标记它。此外，如果在不同位置存在大量活动，AI可以冻结卡片或停止与金融科技的交易。虽然这可能发生在真实使用中，例如度假期间，但它可以触发额外的身份验证措施以允许交易。

4. 异常检测

分析金融科技中的大量数据将需要无数的人工工作时间。AI可以在几秒钟内完成此任务。AI可以注意到任何偏离常规的活动。研究表明，72%的领导者担心与AI资源（包括代理AI等变体）相关的隐私和安全问题。然而，缺乏AI驱动的异常检测可能会带来更多的担忧。

例如，信用卡公司可以使用AI来观察所有交易。它可以识别欺诈风险，并在重复犯罪发生之前拒绝处理。它发现异常并向相关方发送通知以进行立即审核和客户通知。这种做法提高了透明度，客户感到受到保护。

5. 透明报告

基于AI的欺诈检测资源使用可解释的AI（XAI）使交易报告对审核者清晰。这帮助金融科技公司保持合规，因为他们对每个风险及防御策略都有一致、详细的记录。这可能帮助未来数百万美国人更好地获得信贷额度，避免损害记录。

XAI将引用最突出的威胁，帮助分析师提高未来的防御能力。每个决策都基于数据，金融科技公司可以与客户沟通他们的发现及将在下个季度做什么以更好地保护他们的资产。

AI如何增强金融科技的信任

在金融科技中部署AI有助于该行业的各种原因，但最重要的是它在客户和用户之间增加了多少信任。公民和利益相关者只有在能够信任金融科技与其生活和业务的关键方面时，才会将其纳入日常生活和操作中。AI通过提供以下方式增强信任：

*   **持续支持**：通过聊天机器人和其他工具，客户服务可全天候提供AI支持。
*   **自动身份验证**：AI资源可以在没有人工干预的情况下验证身份和交易，立即通知用户可疑活动。
*   **增强透明度**：数据记录为分析师提供了交易、凭证更改和安全警报的有形记录。
*   **降低人为错误**：由于AI可以基于历史数据捕获更多警报，因此有更多的检查和制衡。

人类监督的元素仍然存在，这些工作人员将更好地适应金融科技安全的快速环境，借助自动化和AI。

通过AI缓解金融担忧

金融科技投资者、利益相关者和创新者必须将其资源投入到更强大的网络安全中，而AI可能是全面解决方案的一部分。它补充了科技和金融公司寻求更好保护内部和客户资产的努力。利益相关者必须投入时间和资源进行实施，以巩固未来先进金融科技解决方案的采用。