機器學習如何幫助金融科技行業的金融欺詐檢測

金融服務業正在經歷數字化轉型，其背後的驅動力是機器學習（ML）。 ML 為系統提供了無需明確編程即可自動學習和改進經驗的能力。

由於金融部門每秒處理大量個人數據和數十億次關鍵交易，因此它特別容易受到欺詐活動的影響。 詐騙者總是試圖破解服務器以獲取有價值的數據進行勒索。

根據普華永道 2020 年全球經濟犯罪和欺詐調查，受訪者報告稱，在過去 24 個月中，欺詐活動造成的損失高達 420 億美元。 銀行和金融機構別無選擇，只能通過採用機器學習等創新技術來加強防禦。

機器學習正在為金融服務部門提供保護其業務和打擊網絡犯罪分子的手段。 根據Markets and Markets 的一份報告，到 2025 年，全球欺詐檢測和預防 (FDP) 市場預計將從 20.9 美元增長到 382 億美元，複合年增長率為 12.8%。

欺詐檢測和預防領域包括洗錢、保險索賠、電子支付和銀行交易。

在本文中，我們將發現金融中機器學習可用於欺詐檢測的主要方式。 繼續閱讀！

金融業財務欺詐的主要領域

在深入了解金融行業機器學習的細節之前，讓我們先了解一下金融欺詐檢測軟件可以幫助企業的不同領域。

1. 電子郵件網絡釣魚：這是一種網絡犯罪，攻擊者通過電子郵件向用戶發送虛假消息和網站鏈接。 這些電子郵件看似合法且真實，任何人都可能誤判它們並輸入使它們處於危險之中的易受攻擊的數據。

為避免此類情況，您可以使用自動化方法通過機器學習檢測網絡釣魚。 這些方法基於用於分類和回歸的經典機器學習算法。

2.信用卡欺詐：在日益數字化的世界中，信用卡欺詐已經變得相當普遍。 這種類型的金融欺詐涉及通過不安全的互聯網連接竊取借記卡或信用卡號碼。

機器學習算法有助於識別哪些行為是真實的，哪些是非法的。 如果有人試圖欺騙系統，機器學習模型可以提醒銀行並採取措施否定該活動。

3. 移動欺詐：當支付方式超越實體卡並進入手機領域時，反欺詐系統中的機器學習集成尤為重要。

智能手機現在配備 NFC 芯片，使用戶只需用手機就可以購買產品。 這意味著您的智能手機容易受到黑客攻擊和網絡威脅。 金融中的機器學習是檢測每個用戶異常活動的有效工具，從而最大限度地降低移動欺詐風險。

4. 身份盜竊：如果網絡犯罪分子介入，用戶名、銀行詳細信息、密碼、登錄憑據和其他極其敏感的信息等信息將面臨巨大威脅。 身份盜竊使個人和企業都處於危險之中。

金融中的機器學習有助於根據安全數據庫實時檢查和檢查護照或駕駛執照等身份證件，以確保檢測到所有欺詐案件。 此外，機器學習還可以通過啟用生物特徵掃描和麵部識別來對抗假身份證。

5. 保險索賠：保險欺詐通常包括對汽車損壞、財產甚至失業的虛假索賠。 為了減少此類欺詐，保險公司花費大量時間和資源來驗證每項索賠。 然而，這個過程很昂貴並且容易被黑客入侵。

機器學習由於其卓越的模式識別能力，有助於以最準確的方式解決保險索賠並發現虛假索賠。

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為什麼要使用機器學習來預防欺詐？

從 ML 在上述不同金融欺詐領域的使用可以明顯看出，金融和銀行業認為機器學習對金融欺詐檢測非常有幫助。 大量交易和消費者數據使其成為應用複雜機器學習算法的理想選擇。 ML 幫助銀行和金融機構實時識別和標記欺詐活動。

機器學習算法準確性的提高使金融公司顯著減少了誤報（交易被錯誤地標記為拒絕和欺詐）和誤報（錯過了真正的欺詐實例）的數量。 這就是機器學習在金融領域佔據主導地位的原因。

如果仍然對機器學習如何幫助您檢測金融服務業務的欺詐行為存有疑問，請查看下面提到的利益池。

1. 更快的數據收集：隨著商業速度的增加，擁有更快的解決方案（如機器學習）來檢測欺詐非常重要。 機器學習算法可以在很短的時間內評估大量數據。 他們有能力持續實時收集和分析數據並立即檢測欺詐行為。

2. 輕鬆擴展：機器學習模型和算法隨著數據集的增加而變得更加有效。 機器學習隨著數據的增多而提高，因為機器學習模型可以找出多種行為之間的異同。

一旦發現真實和欺詐性交易，系統就可以處理它們並開始挑選出適合的交易。

3. 提高效率：與人類相反，機器可以執行重複性任務並檢測大量數據的變化。 這對於在更短的時間內檢測欺詐行為至關重要。

算法可以準確分析每秒數十萬筆付款。 這降低了分析交易的成本和時間，從而提高了流程的效率。

4. 減少安全漏洞案例：通過機器學習系統的實施，金融機構可以打擊欺詐行為並為其客戶提供最高級別的安全性。 它通過將每筆新交易與之前的交易（個人信息、數據、IP 地址、位置等）進行比較並檢測可疑案例來工作。 因此，金融部門可以防止與支付或信用卡有關的欺詐行為。

現在我們已經看到了使用機器學習的好處，讓我們深入了解用於欺詐檢測的機器學習模型。

用於欺詐檢測的機器學習模型和算法

以下是用於檢測金融行業金融欺詐的機器學習模型和算法的類型。 因此，讓我們一一了解它們。

1.監督學習：監督學習適用於金融科技深度學習環境中的欺詐檢測等案例。 在這個模型中，所有信息都必須標記為好或壞。 它基於預測數據分析。

2. 無監督學習：無監督學習模型在沒有此類數據或可用交易數據很少的情況下檢測異常行為。 它不斷分析和處理新數據，並根據調查結果更新其模型。 它會隨著時間的推移學習這些模式，並確定它們是合法的還是欺詐性的操作。

3. 半監督學習：它適用於標記信息不可能或過於昂貴且需要人工干預的情況。

4. 強化學習：該模型允許機器在指定的上下文中自動檢測理想行為。 它可以幫助機器從環境中學習並找到將風險降到最低的行動。

機器學習系統如何進行欺詐檢測？

欺詐檢測過程從使用機器學習系統收集和分割數據開始。 然後機器學習模型被輸入訓練算法來預測欺詐的概率。

以下是展示 ML 系統如何用於欺詐檢測的步驟：

1.輸入數據：為了檢測欺詐，機器學習系統首先需要收集數據。 ML 模型獲得的數據越多，它就可以更好地學習和完善其欺詐檢測技能。

2.提取特徵：下一步是特徵提取。 在這個階段，添加了描述良好和欺詐性客戶行為的特徵。 這些功能通常包括：

• 身份：它包括客戶 IP 地址的欺詐率、他們的帳戶年齡、他們被看到的設備數量等。
• 訂單：此功能顯示客戶的訂單數量、平均訂單價值、失敗交易的數量等。
• 位置：此功能有助於查明送貨地址是否與帳單地址匹配，送貨國家是否與客戶 IP 地址所在的國家/地區匹配，以及客戶所在地的欺詐率。
• 支付方式：有助於識別信用卡/借記卡發卡行的欺詐率、客戶名稱與賬單名稱的相似性等。
• 網絡：它包括網絡內共享的電子郵件、電話號碼或付款方式的數量。

3.訓練算法：算法是ML模型需要遵循的一組規則，以決定操作是欺詐性的還是合法的。 您的企業可以為訓練集提供的數據越多，ML 模型就會越好。

4. 創建模型：培訓結束後，貴公司將收到用於欺詐檢測的機器學習模型。 該模型可以立即以高精度檢測欺詐行為。 但要有效檢測欺詐，機器學習模型需要不斷改進和更新。

使用機器學習進行金融欺詐檢測 – 用例

使用 ML 驅動的現代欺詐保護系統，金融機構大大降低了丟失可疑交易、人為錯誤和安全漏洞案例的風險。 機器學習算法可以處理大量數據並保護其免受欺詐。

Compliance.ai 是一家初創公司，它使用金融科技中的自適應機器學習模型來自動化研究並在單個平台中跟踪金融監管內容和監管更新。

像 PayPal 這樣的公司也在使用機器學習來增強他們的欺詐檢測和風險管理能力。 通過線性、神經網絡和深度學習技術的結合，PayPal 的風險管理引擎可以在幾毫秒內確定與客戶相關的風險級別。

機器學習幫助這些大公司預防了虛假賬戶、支付欺詐和可疑交易等問題。 機器學習負責預測分析和數據分析的所有繁瑣工作，讓公司免受欺詐。

最後的想法

世界各地的企業都開始使用機器學習來防止財務欺詐。 它是最具創新性的工具，可以幫助防止每年導致更大損失的欺詐操作。

機器學習允許創建更複雜的算法來分析各種交易和可疑的財務行為，從而最大限度地降低財務損失的風險。

這就是為什麼聘請機器學習開發服務已成為金融服務行業的重中之重。 在Appinventiv ，我們的專家為不同的公司提供各種創新的解決方案和方法，以提高他們的生產力並降低財務風險。

如果您想在您的業務中實施 ML 系統或金融欺詐檢測軟件，請隨時與我們聯繫。 我們將幫助您了解這項創新技術的巨大優勢，並幫助您擴展業務，同時降低總體成本。