Business intelligence

Ứng dụng hàng đầu của trí tuệ nhân tạo và máy học trong các trò gian lận tài chính

Trí tuệ nhân tạo và máy học đóng một vai trò quan trọng trong việc bắt giữ các hành vi gian lận. Học máy đề cập đến các kỹ thuật phân tích “học” các mẫu trong bộ dữ liệu mà không cần sự hướng dẫn của chuyên gia phân tích là con người. Trí tuệ nhân tạo đề cập đến ứng dụng rộng rãi hơn của các loại phân tích cụ thể để hoàn thành nhiệm vụ, từ lái xe ô tô đến xác định một giao dịch gian lận. Đối với mục đích của chúng tôi, hãy nghĩ về học máy như một cách để xây dựng các mô hình phân tích và AI là cách sử dụng các mô hình đó. Học máy giúp các nhà khoa học dữ liệu xác định hiệu quả các giao dịch nào có nhiều khả năng bị gian lận nhất, đồng thời giảm đáng kể các trường hợp dương tính giả. Các kỹ thuật này cực kỳ hiệu quả trong việc ngăn chặn và phát hiện gian lận, vì chúng cho phép tự động phát hiện ra các mẫu trên khối lượng lớn các giao dịch trực tuyến. Nếu được thực hiện đúng cách, học máy có thể phân biệt rõ ràng các hành vi hợp pháp và gian lận trong khi thích nghi theo thời gian với các chiến thuật gian lận mới chưa từng thấy trước đây. Điều này có thể trở nên khá phức tạp vì cần phải diễn giải các mẫu trong dữ liệu và áp dụng khoa học dữ liệu để liên tục cải thiện khả năng phân biệt hành vi bình thường với hành vi bất thường. Điều này đòi hỏi hàng nghìn phép tính được thực hiện chính xác trong mili giây. Chuẩn bị cho tình huống tồi tệ nhất Bởi vì các âm mưu tội phạm có tổ chức rất tinh vi và nhanh chóng thích ứng, các chiến lược phòng thủ dựa trên bất kỳ kỹ thuật phân tích đơn lẻ, phù hợp với tất cả sẽ tạo ra kết quả phụ. Mỗi trường hợp sử dụng cần được hỗ trợ bởi các kỹ thuật phát hiện bất thường được chế tạo chuyên nghiệp để tối ưu cho vấn đề đang xử lý. Do đó, cả mô hình được giám sát và không được giám sát đều đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện gian lận và phải được đưa vào các chiến lược gian lận thế hệ tiếp theo, toàn diện. Quen thuộc với Hồ sơ hành vi Với sự tinh vi và nhanh chóng của các vòng gian lận có tổ chức, hồ sơ hành vi phải được cập nhật với mỗi giao dịch. Đây là một thành phần quan trọng giúp các tổ chức tài chính dự đoán các hành vi cá nhân và thực hiện các chiến lược phát hiện gian lận trên quy mô lớn, giúp phân biệt cả những thay đổi hành vi hợp pháp và bất hợp pháp. Các mô hình hành vi chung chung là không đủ Để duy trì trải nghiệm người tiêu dùng tích cực, phân tích gian lận chuyên biệt phải được sử dụng để đánh giá các câu hỏi “khó”. Đây là nơi mà việc lập hồ sơ nâng cao, các đặc điểm dự đoán dành riêng cho gian lận và các khả năng thích ứng tự tách biệt khỏi phân tích hành vi chung. Trong một thế giới xử lý thanh toán theo thời gian thực và sở thích của người tiêu dùng thay đổi nhanh chóng, các mô hình hành vi chung chung là không đủ cho các giải pháp gian lận doanh nghiệp, kênh chéo. Rốt cuộc, khi nào và như thế nào một người chọn giao dịch không thể dự đoán được bằng khả năng hủy tư cách thành viên câu lạc bộ thể dục của người đó.

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button