其实并不是每个人都需要防诈骗。虽然金融机构已经赶上了最新的犯罪作案手法，但欺诈者已经想出了一种新的方法来取代它。与犯罪分子保持同步对金融机构来说是一项持续的挑战，因为它们有持续的义务打击诈骗者。与此同时，金融部门花费大量预算、时间和精力开发或采用更先进的技术来防止欺诈。然而，他们可能缺乏一种能够像欺诈手段一样快速适应和变化的技术。传统上，组织依靠基于规则的算法来阻止欺诈。规则采用if-else逻辑来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）仍然是重要的欺诈预防工具，但这仅限于已知模式。它们无法适应未知的欺诈模式和方案，无法有效识别复杂的欺诈技术。机器学习(ML)算法可以学习并适应它们处理的每条数据，可以在打击欺诈方面发挥作用。一个经过优化设计的人工智能系统不仅能适应新的变化，还能发现新的模式而不会过度拟合，而过度拟合会导致过多的误报。这就是为什么越来越多的行业采用机器学习和人工智能来检测和防止欺诈的原因。根据一项调查，80%采用基于AI解决方案的欺诈预防专家认为AI可以有效打击欺诈??者。然而，剩下的问题是弄清楚哪些机器学习算法可以有效地检测未知的欺诈模式。监督学习和无监督学习算法哪个更有效？应使用哪种ML算法进行欺诈检测？1.欺诈检测简而言之，机器学习自动化了从数据中提取已知和未知模式的过程。同时，它还可以识别获取数据中的模式并将其应用于未知或真实数据。该系统还可以通过反馈循环反馈给它的新模式和结果来学习和适应。2.有监督或无监督的ML模型学习和适应在有监督和无监督的学习模型中有所不同。在监督学习中，机器学习模型试图从数据（也称为标记数据）中的已知模式中学习。为了训练受监督的ML模型，该算法被提供了欺诈和非欺诈数据记录，这些记录是标记数据。另一方面，无监督机器学习算法的工作方式不同。未标记的数据显示给模型，模型自行学习数据结构。这有助于从数据中检测未知模式。ML模型的5个要点那么ML模型是如何工作的呢？哪些组件对于实施强大的欺诈检测ML系统至关重要？要将ML应用于防欺诈，需要以下要素：数据：无论是AI还是ML，质量数据都是构建反欺诈系统的基础。今天可用的数据量巨大，被认为是21世纪的新货币，这要归功于这个格言：当涉及到数据驱动的AI模型时，更多的数据等同于提高欺诈检测的准确性。然而，公司面临的主要挑战是拥有一个可以随着数据和复杂性进行扩展的人工智能平台。Rich：没有监督或无监督的ML算法可以单独用于欺诈检测的最佳结果。需要采用不同的算法或方法并使用不同的数据样本进行测试才能成功。集成：只有50%的已开发AI/ML模型进入市场，这导致了白费力气和大量工作。数据在Hadoop中意味着模型只能在Hadoop中应用。另一方面，如果数据在实时系统中传输，则需要可以嵌入这些系统的ML算法。这就是为什么为模型开发可移植的集成（例如API）至关重要。持续监控：持续监控是必不可少的，这使得ML模型比简单的基于规则的算法更有效。一个好的持续监控程序可以记录和跟踪ML模型的持续有效性。实验：欺诈者很聪明，技术变化很快。因此，仅构建和部署用于欺诈检测的ML模型是不够的。必须有一个平台，人工智能科学家可以根据新技术和数据不断测试和增强ML模型。处理欺诈、提升客户体验等。资料来源：Pexels在提供完善的客户体验的同时检测欺诈者是一项艰巨的任务。拥有能够准确预测和阻止欺诈但采用繁琐的身份验证措施的系统的组织很容易失去客户。除了防止欺诈，人工智能还可以通过多种方式改变银行业。无缝的客户体验、移动银行、风险管理和降低成本是人工智能可以做出贡献的一些方式。总结不良行为者的策略变得越来越复杂，因为他们继续采用新的方法来利用金融系统。一小部分欺诈交易会产生深远的影响，并可能导致数百万美元的损失。我相信，随着AI的进步，一个可以学习、适应和发现新兴模式以防止欺诈的系统总有一天会提供给每个需要它的企业。
