人工智能在金融科技欺诈检测中的作用

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由摩根大通、Coinbase、黑石、Klarna 等高管阅读

人工智能（AI）在检测欺诈方面的价值与人类一样高。金融科技，也称fintech，是犯罪分子，包括黑客，的一个既有漏洞又有利可图的资源。AI 可能是阻止大量危险攻击和数据泄露的方法，这对于金融科技的发展至关重要。它如何检测可疑活动并让金融科技继续扩展？

AI 如何帮助欺诈检测

以下是AI在威胁识别和修复方面最具代表性的变化示例。

1. 行为生物识别和按键分析

结合AI的机器学习（ML）可以观察用户行为，如面部识别和指纹扫描的登录尝试。AI还能学习用户的典型打字习惯。它会发现用户在访问金融科技前的常见动作、滑动手势和时间间隔。虽然犯罪分子可以窃取凭证甚至模仿面部识别，但模仿按键输入要难得多。

当打开银行应用时，系统开始观察用户的打字。如果某个指标，比如打字速度异常，系统可能会拒绝登录尝试。如果真实用户通常第一次就正确输入密码，AI还能检测到可疑活动——如果黑客多次尝试，系统会发出警报。这是一种常常静默监控的技术，能降低误报率，并出其不意地捕捉许多黑客。

2. 图形分析

金融科技涉及许多环节，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具有挑战性，但AI可以自动化这一过程，识别欺诈源头。

某些攻击变体更具协调性，可能从多个角度进入金融科技系统。图形分析可以可视化更复杂的威胁，比如通过电子邮件链接结合IP地址或商店信息进行的入侵，盗取用户的卡片信息。AI可以发现更隐秘的行动，从而阻止一些最具破坏性的欺诈计划。

3. 地理空间模式检测

交易记录讲述着一个故事，AI可以利用这些信息。地理空间模式识别可以判断一个人常在的购物地点和城市，以及其典型的消费金额，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，但金额远高于平常，AI可以标记此交易。此外，AI还能冻结卡片或阻止在不同地点的大量交易。如果是真实用户在度假期间出现此类活动，也可能触发额外的验证措施以允许交易。

4. 异常检测

分析金融科技中的海量数据需要耗费无数人工工时，而AI可以在几秒钟内完成。AI能察觉任何偏离常规的活动。研究显示，72%的领导者关心AI资源的隐私和安全，包括代理AI等变体。然而，如果没有AI驱动的异常检测，金融科技的安全性可能会更低。

例如，信用卡公司可以利用AI监控所有交易，识别欺诈风险，并在犯罪重复发生前拒绝处理。它会发现异常情况，并通知相关人员进行即时审查和客户通知。这种做法提高了透明度，让客户感到受到保护。

5. 透明报告

基于AI的欺诈检测工具采用可解释的AI（XAI），使交易报告对审查人员更清晰。这有助于金融科技公司保持合规，因为它们拥有每个风险点和应对策略的详细、持续的记录。未来，这可以帮助数百万美国人更容易获得信用额度，避免不良信用记录。

XAI会指出最主要的威胁，帮助分析师提升未来的防御能力。每个决策都基于数据，金融科技公司可以向客户传达其发现和未来几个月的应对措施，以更好地保护资产。

AI 如何增强金融科技的信任度

在金融科技中部署AI有多方面的帮助，但最重要的是它如何提升客户和用户的信任。只有当市民和利益相关者相信金融科技能保障他们生活和业务的关键方面时，他们才会在日常生活和操作中采用它。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，客户服务全天候可用。
*   **自动验证**：AI资源可以验证身份和交易，无需人工干预，立即通知用户可疑活动。
*   **提升透明度**：数据日志为分析师提供交易、凭证变更和安全警报的具体记录。
*   **降低人为错误**：AI增加了检查和平衡，因为它可以根据历史数据捕捉更多警报。

同时，仍会有人类监督，这些工作人员将通过自动化和AI更好地适应金融科技安全的快节奏环境。

用AI缓解金融恐惧

金融科技的投资者、利益相关者和发明者必须将资源投入到更强的网络安全中，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。