机器学习如何帮助金融科技行业的金融欺诈检测

金融服务业正在经历数字化转型，其背后的驱动力是机器学习（ML）。 ML 为系统提供了无需明确编程即可自动学习和改进经验的能力。

由于金融部门每秒处理大量个人数据和数十亿次关键交易，因此它特别容易受到欺诈活动的影响。 诈骗者总是试图破解服务器以获取有价值的数据进行勒索。

根据普华永道 2020 年全球经济犯罪和欺诈调查，受访者报告称，在过去 24 个月中，欺诈活动造成的损失高达 420 亿美元。 银行和金融机构别无选择，只能通过采用机器学习等创新技术来加强防御。

机器学习正在为金融服务部门提供保护其业务和打击网络犯罪分子的手段。 根据Markets and Markets 的一份报告，到 2025 年，全球欺诈检测和预防 (FDP) 市场预计将从 20.9 美元增长到 382 亿美元，复合年增长率为 12.8%。

欺诈检测和预防领域包括洗钱、保险索赔、电子支付和银行交易。

在本文中，我们将发现金融中机器学习可用于欺诈检测的主要方式。 继续阅读！

金融业财务欺诈的主要领域

在深入了解金融行业机器学习的细节之前，让我们先了解一下金融欺诈检测软件可以帮助企业的不同领域。

1. 电子邮件网络钓鱼：这是一种网络犯罪，攻击者通过电子邮件向用户发送虚假消息和网站链接。 这些电子邮件看似合法且真实，任何人都可能误判它们并输入使它们处于危险之中的易受攻击的数据。

为避免此类情况，您可以使用自动化方法通过机器学习检测网络钓鱼。 这些方法基于用于分类和回归的经典机器学习算法。

2.信用卡欺诈：在日益数字化的世界中，信用卡欺诈已经变得相当普遍。 这种类型的金融欺诈涉及通过不安全的互联网连接窃取借记卡或信用卡号码。

机器学习算法有助于识别哪些行为是真实的，哪些是非法的。 如果有人试图欺骗系统，机器学习模型可以提醒银行并采取措施否定该活动。

3. 移动欺诈：当支付方式超越实体卡并进入手机领域时，反欺诈系统中的机器学习集成尤为重要。

智能手机现在配备 NFC 芯片，使用户只需用手机就可以购买产品。 这意味着您的智能手机容易受到黑客攻击和网络威胁。 金融中的机器学习是检测每个用户异常活动的有效工具，从而最大限度地降低移动欺诈风险。

4. 身份盗窃：如果网络犯罪分子介入，用户名、银行详细信息、密码、登录凭据和其他极其敏感的信息等信息将面临巨大威胁。 身份盗窃使个人和企业都处于危险之中。

金融中的机器学习有助于根据安全数据库实时检查和检查护照或驾驶执照等身份证件，以确保检测到所有欺诈案件。 此外，机器学习还可以通过启用生物特征扫描和面部识别来对抗假身份证。

5. 保险索赔：保险欺诈通常包括对汽车损坏、财产甚至失业的虚假索赔。 为了减少此类欺诈，保险公司花费大量时间和资源来验证每项索赔。 然而，这个过程很昂贵并且容易被黑客入侵。

机器学习由于其卓越的模式识别能力，有助于以最准确的方式解决保险索赔并发现虚假索赔。

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为什么要使用机器学习来预防欺诈？

从 ML 在上述不同金融欺诈领域的使用可以明显看出，金融和银行业认为机器学习对金融欺诈检测非常有帮助。 大量交易和消费者数据使其成为应用复杂机器学习算法的理想选择。 ML 帮助银行和金融机构实时识别和标记欺诈活动。

机器学习算法准确性的提高使金融公司显着减少了误报（交易被错误地标记为拒绝和欺诈）和误报（错过了真正的欺诈实例）的数量。 这就是机器学习在金融领域占据主导地位的原因。

如果仍然对机器学习如何帮助您检测金融服务业务的欺诈行为存有疑问，请查看下面提到的利益池。

1. 更快的数据收集：随着商业速度的增加，拥有更快的解决方案（如机器学习）来检测欺诈非常重要。 机器学习算法可以在很短的时间内评估大量数据。 他们有能力持续实时收集和分析数据并立即检测欺诈行为。

2. 轻松扩展：机器学习模型和算法随着数据集的增加而变得更加有效。 机器学习随着数据的增多而提高，因为机器学习模型可以找出多种行为之间的异同。

一旦发现真实和欺诈性交易，系统就可以处理它们并开始挑选出适合的交易。

3. 提高效率：与人类相反，机器可以执行重复性任务并检测大量数据的变化。 这对于在更短的时间内检测欺诈行为至关重要。

算法可以准确分析每秒数十万笔付款。 这降低了分析交易的成本和时间，从而提高了流程的效率。

4. 减少安全漏洞案例：通过机器学习系统的实施，金融机构可以打击欺诈行为并为其客户提供最高级别的安全性。 它通过将每笔新交易与之前的交易（个人信息、数据、IP 地址、位置等）进行比较并检测可疑案例来工作。 因此，金融部门可以防止与支付或信用卡有关的欺诈行为。

现在我们已经看到了使用机器学习的好处，让我们深入了解用于欺诈检测的机器学习模型。

用于欺诈检测的机器学习模型和算法

以下是用于检测金融行业金融欺诈的机器学习模型和算法的类型。 因此，让我们一一了解它们。

1.监督学习：监督学习适用于金融科技深度学习环境中的欺诈检测等案例。 在这个模型中，所有信息都必须标记为好或坏。 它基于预测数据分析。

2. 无监督学习：无监督学习模型在没有此类数据或可用交易数据很少的情况下检测异常行为。 它不断分析和处理新数据，并根据调查结果更新其模型。 它会随着时间的推移学习这些模式，并确定它们是合法的还是欺诈性的操作。

3. 半监督学习：它适用于标记信息不可能或过于昂贵且需要人工干预的情况。

4. 强化学习：该模型允许机器在指定的上下文中自动检测理想行为。 它可以帮助机器从环境中学习并找到将风险降到最低的行动。

机器学习系统如何进行欺诈检测？

欺诈检测过程从使用机器学习系统收集和分割数据开始。 然后机器学习模型被输入训练算法来预测欺诈的概率。

以下是展示 ML 系统如何用于欺诈检测的步骤：

1.输入数据：为了检测欺诈，机器学习系统首先需要收集数据。 ML 模型获得的数据越多，它就可以更好地学习和完善其欺诈检测技能。

2.提取特征：下一步是特征提取。 在这个阶段，添加了描述良好和欺诈性客户行为的特征。 这些功能通常包括：

• 身份：它包括客户 IP 地址的欺诈率、他们的帐户年龄、他们被看到的设备数量等。
• 订单：此功能显示客户的订单数量、平均订单价值、失败交易的数量等。
• 位置：此功能有助于查明送货地址是否与帐单地址匹配，送货国家是否与客户 IP 地址所在的国家/地区匹配，以及客户所在地的欺诈率。
• 支付方式：有助于识别信用卡/借记卡发卡行的欺诈率、客户名称与账单名称的相似性等。
• 网络：它包括网络内共享的电子邮件、电话号码或付款方式的数量。

3.训练算法：算法是ML模型需要遵循的一组规则，以决定操作是欺诈性的还是合法的。 您的企业可以为训练集提供的数据越多，ML 模型就会越好。

4. 创建模型：培训结束后，贵公司将收到用于欺诈检测的机器学习模型。 该模型可以立即以高精度检测欺诈行为。 但要有效检测欺诈，机器学习模型需要不断改进和更新。

使用机器学习进行金融欺诈检测 – 用例

使用 ML 驱动的现代欺诈保护系统，金融机构大大降低了丢失可疑交易、人为错误和安全漏洞案例的风险。 机器学习算法可以处理大量数据并保护其免受欺诈。

Compliance.ai 是一家初创公司，它使用金融科技中的自适应机器学习模型来自动化研究并在单个平台中跟踪金融监管内容和监管更新。

像 PayPal 这样的公司也在使用机器学习来增强他们的欺诈检测和风险管理能力。 通过线性、神经网络和深度学习技术的结合，PayPal 的风险管理引擎可以在几毫秒内确定与客户相关的风险级别。

机器学习帮助这些大公司预防了虚假账户、支付欺诈和可疑交易等问题。 机器学习负责预测分析和数据分析的所有繁琐工作，让公司免受欺诈。

最后的想法

世界各地的企业都开始使用机器学习来防止财务欺诈。 它是最具创新性的工具，可以帮助防止每年导致更大损失的欺诈操作。

机器学习允许创建更复杂的算法来分析各种交易和可疑的财务行为，从而最大限度地降低财务损失的风险。

这就是为什么聘请机器学习开发服务已成为金融服务行业的重中之重。 在Appinventiv ，我们的专家为不同的公司提供各种创新的解决方案和方法，以提高他们的生产力并降低财务风险。

如果您想在您的业务中实施 ML 系统或金融欺诈检测软件，请随时与我们联系。 我们将帮助您了解这项创新技术的巨大优势，并帮助您扩展业务，同时降低总体成本。