通过AI和机器学习进行信用卡欺诈检测

本文概述

• 机器学习以及你的机构为何必须适应
• 为什么全球的银行都在争先恐后地引入机器学习？
• AI和ML在保护消费者方面效果如何？
• 机器学习在身份保护领域尤为引人注目。
• 信用卡公司如何通过ML检测欺诈？
• 为什么信用卡公司需要欺诈检测？
• 机器学习异常检测
• 没有大数据, 金融机构将失败。
• 总结

必须在2020年之前使用人工智能和机器学习技术来了解信用卡欺诈检测。在当今的在线信用卡欺诈预防世界中, 必须认真对待AI和ML技术。银行和信用卡公司在2020年使用机器学习和人工智能减少信用卡欺诈的报告要比平均预防欺诈的结果要好。

算法是一门科学和方法, 它使用了从过去的用户体验中收集的数据。该数据适用于持卡人的个人资料。如果某人的个人资料数据从正常活动中更改, 则已编程的标志会立即出现, 并会阻止用户的卡工作。该过程使卡无效, 直到实际的持有者致电并验证交易为止。机器学习从根本上教育机器有关用户的重要模式和行为。

机器学习以及你的机构为何必须适应

如果一家金融机构要在2020年生存, 那么适应使用AI和ML技术的银行和信用卡安全系统至关重要。客户满意度和支持只是持卡人选择信用卡公司的原因之一, 但是安全性是第一位的。原因。要成为具有竞争力的信用卡公司, 为他们的金融机构采取适当的安全措施将在下一代数字交易中幸存下来。许多银行和信用卡公司因无法识别和实施大数据解决方案和机器学习技术而受到谴责。

为什么全球的银行都在争先恐后地引入机器学习？

现在, 世界上大多数人口都使用在线交易付款方式。据ITRC报告, 2018年数据泄露事件增加了126％, 而上一年仅增加了23％。这两个数字是机构不能再忽视的事实。可以在ITRC的网站上获得免费的PDF下载(请参见上面的链接)。网络犯罪分子获得的大量敏感记录应该足以说服任何安全人员相信必须升级到机器学习技术。

AI和ML在保护消费者方面效果如何？

身份盗窃资源中心报告称, 2019年数据泄露事件增加了17％。另一方面, 暴露的安全数据量比2018年下降了65％。金融安全专家对AI和机器学习技术给予了高度评价。

机器学习在身份保护领域尤为引人注目。

现在, 世界上大多数人口都使用在线交易付款方式。防止欺诈的人工智能并不是一个新概念, 但是, 在过去几年中, 已经编程到银行部门的机器学习中的知识已经增长, 信用卡欺诈是网络犯罪分子的第一选择。

该图显示了信用卡行业最容易受到伤害

仅在美国, 2019年的网络犯罪分子就成功获取了133, 000多名用户的个人数据。至少可以说这些数字令人震惊且令人恐惧。美国拥有世界上最严格的安全措施, 但仍无法完全防止欺诈行为。出于充分的理由, 使用AI和ML才刚刚成为金融机构不可或缺的一部分。

信用卡公司如何通过ML检测欺诈？

你是否曾经为了发现你的卡已被冻结而花钱购买产品？信用卡公司通过标记特定交易来检测欺诈, 这些交易被专门称为”信用卡欺诈检测”。如果交易与持卡人的个人资料不符, 则该卡会被通过机器学习收集的人工智能自动阻止。对于消费者而言, 这一烦人的事件是对信用卡公司的变相的一种祝福。这对于消费者而言可能会很烦人, 或者替代方式是让购买了你被黑信息的人耗尽你的帐户。

为什么信用卡公司需要欺诈检测？

与欺诈直接相关的每一百美元损失了七美分, 因此很容易理解为什么使用机器学习对卡公司如此重要。由于信用卡欺诈, 仅在美国的全球交易每年就达1900亿美元。 FTC报告称, 信用卡欺诈在2019年增加了23％。通过人工智能, 欺诈者几乎没有甚至没有机会通过数据库进行黑客攻击。 Gemini Advisory报告称, 仅在美国, 就有超过3000万张借记卡和信用卡被盗, 而在全球, 则有超过100万张持卡人。 2019年的一次漏洞是一个网络犯罪团队的策划者。

机器学习异常检测

异常检测可识别很少发生的事件。如果信用卡用户通常不会发生任何事件, 它就会升起一个红色标记, 并从根本上阻止使用消费者的卡。消费者必须致电卡公司并通过验证过程才能删除该阻止。异常检测系统通过实际的持卡人的用户个人资料有效地阻止了欺诈者绕过每笔交易。在非常复杂的现代数字社会中, 这是一个非常简单的解决方案。只有通过在金融机构的机器中使用大数据实施人工智能和机器学习, 才能实现这一简单过程。

“组织必须立即采取行动, 并在技术, 营销和网络安全策略中使用大数据来发展与客户的关系, 将数据转化为资产, 并保持领先于竞争对手的地位。”

保罗·贝内特(Paul Bennett)澳新银行区域经理MapR Technologies计算机世界

没有大数据, 金融机构将失败。

全球的资金管理者都在疯狂地寻找替代数据的新来源。极具竞争力的公司都知道大数据的重要性。没有异常检测和替代数据银行业务, 金融机构将失去竞争优势, 并在历史记录中占据一席之地。大数据是如此庞大和复杂, 如果没有数据处理专家, 就很难使用。无论你的机构是在东南亚还是在欧洲, 通过机器学习来防止信用卡欺诈, 都是通过信用卡信息盗窃来防范欺诈的新武器。

“将AI解决方案与你现有的基础架构相集成, 以发现新的收入渠道, 业务模型, 提升洞察力并提高所有部门的绩效”

SPD组。

总结

毫无疑问, 人工智能对于金融机构的成功与生存至关重要。 SPD Group研究与开发及其技术(包括机器学习和大数据)应列入你的2020年公司名单。金融交易量呈指数级增长, 并且一旦发展中国家有能力, 其交易量预计将以更快的速度增长。调整了银行系统, 以满足全球新出现的数字需求和趋势。