预防欺诈不是每个人的一杯茶。当金融机构赶上最新的犯罪策略时，欺诈者想出了一个新的策略来取代它。由于这种不断升级打击骗子的义务，金融机构要与犯罪分子保持势均力敌始终是一项持续的挑战。
与此同时，金融部门正花费大量预算、时间和精力开发或采用更先进的预防欺诈技术。然而，他们可能缺少的一件事是技术，可以适应和改变作为匆忙欺诈战术。
组织传统上依靠基于规则的算法来阻止欺诈。Rule 采用 if-else 逻辑，该逻辑可以彻底检测已知的欺诈模式。尽管规则如果与高级方法相结合，仍然是重要的防欺诈工具，但它们仅限于已知的模式。他们无法适应未知的欺诈模式和计划，也无法有效地识别复杂的欺诈技术。
机器学习（ML）算法，学习和适应每一个处理的数据位，可以在打击欺诈产生影响。设计最佳的AI系统不仅擅长于新的变化，而且在不过度适应的情况下发现新的模式，这可能导致太多的误报。
这就是为什么越来越多的行业正在适应机器学习和人工智能来检测和预防欺诈。根据一项调查，80% 的欺诈预防专家使用基于 AI 的解决方案，认为 AI 对欺诈者有效。
但是，仍然存在的问题是找出哪些 ML 算法在检测未知欺诈模式方面是有效的。监督学习或无监督学习算法是否更有效？
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您应该采用哪些 ML 算法进行欺诈检测？
欺诈检测
简而言之，机器学习可自动执行从数据中提取已知和未知模式的过程。同时，它还识别提取的数据模式，并将其应用于未知或真实数据。该系统还学习和适应新的模式和结果，通过反馈循环呈现给它。
受监督或无监督的 ML 模型
在监督和非监督的学习模型中，学习和适应是不同的。在监督学习中，ML 模型尝试从已知的数据模式（也称为标记数据）中学习。为了训练受监督的 ML 模型，向算法显示欺诈性和非欺诈性数据记录，并标记数据。
另一方面，无监督 ML 算法的工作方式不同。未标记的数据呈现给模型，模型自行了解数据结构。这有助于从数据中检测未知模式com/文章/分析报告和结果表示欺诈”rel=”nofollow”-质量数据是构建反欺诈系统的基础。当今可用的数据量很大，被视为 21 世纪的新货币，这要归功于一种公式，即更多数据等于在数据驱动的 AI 模型方面增加欺诈检测的准确性。然而，公司面临的主要挑战是拥有一个AI平台，该平台可以随着数据和复杂性的增加而扩大规模。
- 大量：任何单一的ML算法，无论是监督的还是无监督的，都不可能单独用于欺诈检测。您需要使用不同的算法或方法，并使用不同的数据样本对其进行测试以取得成功。
- 集成：只有50%的AI/ML模型进入市场，导致付出努力和努力。在 Hadoop 中具有数据意味着您的模型只能在 Hadoop 中应用。另一方面，如果数据在实时系统中流式传输，则需要嵌入这些系统的 ML 算法。因此，必须为您的模型（如 API）开发可移植集成。
- 持续监控：持续监控至关重要，它使 ML 模型比简单的基于规则的算法更高效。良好的持续监控程序可以注册和跟踪 ML 模型的持续有效性。
- 实验：骗子很聪明，技术变化很快。因此，构建和部署用于欺诈检测的 ML 模型是不够的。拥有一个平台，AI科学家可以基于新技术和数据持续测试和增强ML模型是必要的。
处理欺诈、增强客户体验等
在提供精细客户体验的同时发现欺诈者是一门困难的艺术品。一个系统能够准确预测和阻止欺诈，同时拥有繁琐的身份验证措施的组织很容易失去客户。
除了预防欺诈之外，人工智能还可以通过多种方式改变银行业。无缝客户体验、移动银行、风险管理和成本降低是 AI 促成的一些方式。
结论
随着坏人不断调整新的方法来利用金融体系，不良行为人的策略正变得越来越复杂。欺诈易虽然比例很小，但可能产生深远的影响，并可能导致百万美元的损失。随着 AI 的进步，企业可以使用学习、调整和发现新出现的欺诈预防模式的系统。