使用机器学习模型实施欺诈检测系统 | 上海软件外包公司-知力科技

大多数传统欺诈检测系统速度缓慢、不准确且过时。机器学习模型可以快速反应并不断适应，使其成为理想的选择选择。正确训练和实施这些算法的开发者可以防止前所未有的大规模欺诈活动。

为什么使用机器学习模型进行欺诈检测？

欺诈行为每年都变得越来越严重，造成的损失也越来越严重。仅 2022 年，在线支付欺诈就造成了 410 亿美元的电子商务损失。传统的检测系统不再有效。

机器学习系统是预防欺诈的理想选择，因为它们可以不断适应欺诈者的技术。与基于规则的算法不同，它们可以使用新数据不断自主学习——这对于金融等高度针对性的行业来说是理想的选择。

机器学习驱动的欺诈检测系统可以评估风险，识别异常情况，验证用户身份，防止欺诈交易。他们可以对多种情况做出反应，因为他们使用反馈循环来随着时间的推移进行适应。

银行转账欺诈很突出，使其成为机器学习系统的最佳用例之一。它在 2022 年造成了 15.9 亿美元的损失，超过了加密货币、信贷卡和支付应用程序欺诈。算法可以监控用户行为和交易类型以标记异常。

预防信用卡欺诈是机器学习系统的主要用例之一。该算法可以使用位置、行为历史、交易金额和使用频率来识别可疑活动。例如，它可以标记一张卡同时在两个地方使用。

机器学习欺诈检测系统还可以防止身份盗窃。它使用历史位置、用户行为和交易数据来识别某人的财务详细信息何时可能被滥用。

ML 驱动的移动设备指纹识别通过监控用户的 IP 地址、操作系统和 VPN 使用情况来阻止帐户接管欺诈。算法可以使用相同的技术来防止身份验证至关重要的在线服务的机器人或多重记账。

根据《虚假陈述法》- 美国主要反欺诈法规 —欺骗政府计划的公司应对损失负责。通常，这些诉讼需要大量的人力。借助机器学习，高级模式识别可以简化证据来源和论证生成。

您可以采用三种方法来开发机器学习欺诈检测系统。第一个是监督学习，其中标记的数据集教导算法如何在未来的情况下做出响应。如果您有大量信息，这是理想的选择。

第二个是无监督学习。当您缺乏足够的真实、相关信息时，最好让算法自动对未标记的值进行分类。如果您没有资源来生成合成数据集，那么这是理想的选择。

强化学习是第三种方法。这个试错过程可能比其他两个过程更耗费资源，但它是长期成功的理想选择。惩罚和奖励系统迫使算法不断优化。

您必须使用经过验证的机器学习开发技术来构建强大的欺诈检测算法。

无论您想要检测哪种类型的欺诈，您都必须收集有关支付位置、用户行为、设备类型、IP 详细信息和交易频率的数据。选择适当的信息后，您必须对其进行清理和转换以使其可用。

机器学习算法只有在训练数据完整且真实的情况下才能准确检测欺诈行为。为了使原始信息可用，您必须填写缺失值、删除重复项、协调异常值并标准化。特征工程技术非常适合预测模型。

模型训练应涉及根据您的目标优化参数是最小化损失函数以提高预测精度。理想情况下，您应该同时进行多个迭代来简化此过程。请记住纳入反馈循环，因为它们可以提高输出。

模型选择涉及同时评估多个迭代，以确定哪个最适合欺诈检测。将数据拆分为单独的训练和测试集可以进行早期优化，从而提高性能。

评估预测 ML 模型的性能涉及跟踪 F1 分数、精确度、准确度和召回率。您必须使用单独的评估数据集将模型的输出与预测值进行比较。

利用机器学习打击欺诈的最佳实践涉及道德和透明度。当一个错误的异常识别可能会阻止某人转账或花钱时，最大限度地减少误报和优化精度至关重要。

利用机器学习欺诈检测的最佳实践之一涉及可解释性。许多开发人员都在与算法的黑匣子作斗争，因为它使他们的系统的准确性受到质疑。毕竟，不透明的决策在金融场景中从来都不是理想的。

幸运的是，有一个白盒替代方案是可能的。可解释算法的推理是可追踪的，这意味着您可以确定它使用什么逻辑来得出结论。尽管它通常更耗时且昂贵，但它对于欺诈检测至关重要。

金融行业的算法研发正在蓬勃发展。专家预测，到 2030 年，机器学习市场将超过 5280 亿美元，因此这种快速发展应该不足为奇。研究人员已经开发出了许多新技术。

利用机器学习打击欺诈的最新尖端技术之一涉及自然语言处理。该算法监视用户以识别可疑行为。它标记电子邮件、帐户修改或聊天对话记录中的异常情况。

神经网络部署是预防欺诈的另一种最新方法。这些算法是模仿人脑的，因此它们的推理非常准确。这种技术变得越来越普遍，因为上下文识别是传统机器学习模型的弱点。

传统的欺诈检测系统通常不准确且速度太慢，无法防止经济损失。由于机器学习的市场价值正在迅速增长，它很可能成为金融行业的首选替代方案。