如何用机器学习防止财务欺诈

金融诈骗是依赖货币交易的企业利润损失的主要原因之一。无论是银行应用还是零售公司,安全问题都会对企业的运营构成巨大威胁。除了经济损失,欺诈还会导致客户忠诚度下降和潜在的法律问题,尤其是当它渗透进来的时候fintech应用程序预计将始终处于峰值可靠性。

为了防止欺诈,银行及金融机构2021年采用机器学习。基于ML的欺诈检测是一种有效且节省成本的解决方案,可帮助您在黑客攻击造成任何损害之前识别并转移攻击企图。

此外,机器学习是一种快速发展的工具,有望成为全球欺诈检测和预防市场的一部分到2026年达到408亿美元-它可以应用于所有的服务和平台。

继续往下读,了解更多用于欺诈检测的机器学习帮助金融和银行业玩家保护他们的内部流程并向客户提供安全的服务。

主要领域金融欺诈检测

在我们深入复杂的机器学习之前,让我们先来看看什么是财务欺诈.通常,任何恶意活动的意图都是通过拦截、修改或加密金融数据来获取资金。

以下是一些最普遍的欺诈类型,因此,这些领域财务欺诈检测软件可以极大地帮助企业。

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银行交易和电子支付

银行欺诈检测考虑到线上和线下交易诈骗是最普遍的诈骗类型,它是最优先考虑的金融诈骗

以下是一些你可能会遇到的离线欺诈的例子:

  • 鬼发票:来自不存在的公司的假发票,或者冒充其身份的商业代表。用于欺诈检测的机器学习算法能区分发票的真伪。
  • 偷来的信用卡:即使客户本人就在银行,也有必要确认此人是卡的合法持有人。这就是为什么使用机器学习检测信用卡欺诈是至关重要的,即使在离线设置。

一个更大、相对更难防守的区域在线支付.数字支付系统无处不在,使用数字支付系统的企业以及开发数字支付系统的金融科技公司需要留意电子支付的众多场景金融交易卡诈骗

共同计划包括

  • 网络钓鱼:冒充合法组织窃取个人密码和其他个人信息的行为。网络钓鱼的一个例子是,当用户在一个看起来是真实的,但实际上是虚假和恶意的网站上被提示输入他们的银行卡信息。
  • 假的在线市场:这些公司通过虚假评论吸引顾客,并交付假冒产品,或者根本无法交付订购的产品。通过执行情感分析,ML系统可以发现这些商家并保护客户。
  • 身份盗窃:窃取客户的个人数据以获取其账户和资金。在这篇文章的后面,我们将讨论为什么确切地知道如何防止财务欺诈在身份盗窃的情况下是至关重要的。

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信用记录

财务欺诈和机器学习在信用记录造假方面也是如此。银行需要发现欺诈性债务减免自动检查信用记录的过程以提高他们的运作效率。

在第一种情况下,欺诈检测机器学习算法帮助快速准确地识别哪些行动是真实的。如果客户试图欺骗系统,ML模型可以警告银行并采取措施取消该活动。

ML还可以用来处理每个人的当前收入、交易、与其他金融机构的信用状况,以及个人信息(包括来自社交媒体的开源数据),以自动化授予信用的评估过程。通过这种方式,公司可以改进他们的决策,同时减少所需的手工工作的数量和范围。

手机诈骗

集成反欺诈系统中的机器学习在2021年,当支付方式超越实体卡,进入手机领域时,这一点尤为重要。

智能手机现在配备了NFC芯片,用户只需用手机就可以购买产品。这给网络安全带来了额外的风险。机器学习是一种有效的解决方案,可以检测每个用户的异常活动,最大限度地减少移动欺诈造成的损失。

身份盗窃

身份是一组数据点,允许金融科技公司和银行区分其客户。这些数据包括一个人的姓名、电子邮件地址、密码和登录凭据、护照详细信息、信用记录、实际地址、电话号码和其他极其敏感的参数。

所有这些都可以被偷进去金融诈骗案件冒充他人的身份,使用他们的银行账户进行(可能是非法的)购物,或者以受害者的名义注册新卡、资产和账户。

金融诈骗通常表现为账户的收购合成盗窃

  • 账户的收购当被窃取的数据被用于访问某人的活期账户时发生。
  • 合成盗窃意思是通过结合偷来的数据和伪造的细节来创造新的人格。

机器学习通过检查客户的护照、驾照、PAN卡和其他文件和信息的有效性来提高安全性,并通过查看整体情况而不是单个文件来推断结论。此外,ML是有用的战斗假的身份证通过启用生物识别扫描和面部识别。

金融身份欺诈

保险索赔

保险诈骗是最常见的金融欺诈的例子. 它们通常包括虚假的财产或汽车损坏索赔,以及失业索赔。为了减少欺诈的可能性,保险公司花费大量的时间和资源来验证每个单独的索赔,除了费用昂贵之外,这个过程也不能防止黑客攻击。

在保险行业,欺诈行为一般是通过假索赔,这是完全不真实的,而且重复或夸大的要求,努力为保险公司已承保的事故获得额外赔偿。

由于其优越的模式识别能力和强大的处理能力,ML欺诈检测系统帮助更准确地解决保险索赔。

洗钱

反洗钱软件是另一个证明机器学习如何用于欺诈检测.目前大多数银行系统采用的方法是使用明确的书面指令来检测洗钱行为。

除了速度慢和难于更新之外,这些工具还会导致大量的假阳性结果这不仅损害了检查的准确性,也损害了银行运营的稳健性。

机器学习与人工智能通过应用统计分析来验证客户信息,通过语义分析来检测重复或冗余数据,帮助反洗钱尝试。ML还可以识别触发假阳性结果的模式,从而大大减少无效警报的数量。

为什么使用金融科技中的机器学习

在机器学习变得足够复杂之前,公司必须使用基于规则的系统预防金融欺诈.基于规则的方法依赖于显式编写的指令。它能够识别数字欺诈活动通过将它们与网络安全专家撰写的规则进行比较,并检测异常情况。

要验证每个事务,基于规则的方法通常要应用几百个测试。如果其中任何一个失败,事务可能需要进行额外的验证。

虽然这样的系统可以抵御最常见的攻击,但它难以更新和调整,也不能检测机器学习区分的更复杂的隐式模式。此外,基于规则的方法经常使用处理能力和速度有限的遗留解决方案。

欺诈检测系统

机器学习解决方案另一方面,通过处理大量用户和事务数据来工作。这种软件能够使用更多的变量来评估每个事务。而不是根据每个单独的显式规则检查活动,毫升技术将当前事务的模式与先前记录的模式进行比较,查看更大的情况,而不是检查孤立的特性。这有助于捕捉更微妙的干扰,还允许该软件识别以前没有记录过的新威胁。

除此之外,金融学中的机器学习可以减少您的手工工作量,确保良好的安全性。自动化是ML的关键优势之一。

由于ML系统会随着时间的推移而变得更好,从以往的经验中学习,它们需要的人类连续输入大大减少,而且它们能够自主工作,不仅能检测欺诈,还能采取适当的措施阻止攻击,最大限度地减少损害,并通过减少验证步骤的数量来提供更好的体验。

实用ML算法打击欺诈行为

既然您已经了解ML在金融网络安全方面的主要优势,您可能会感到疑惑如何使用机器学习检测欺诈.毫升工程师使用监督无人管理的针对不同类型欺诈的学习算法。

让我们看看几个最广泛使用的技术。

监督算法

监督算法就是一个例子银行如何利用机器学习最大限度地减少欺诈当它们有注释数据集时。这样的数据集是具有已知标签的变量的集合,这意味着ML模型可以使用该数据集来学习欺诈模式。

金融服务业最常用的监督学习算法包括

  • 逻辑回归

逻辑回归是一种简单而快速实现的算法,它根据所选变量预测事件的概率。它输出一个介于0和1之间的数字,表示特定交易是否真实的可能性。金融机构使用逻辑回归打击钓鱼和信用卡诈骗。

  • 决策树

决策树是一种算法,它在每一步应用不同的规则来验证数据,并相应地分割数据。

在里面防欺诈,决策树被引入到训练集中,这些训练集描述了系统固有的合法客户行为,以及欺诈的发生情况,从而使ML模型能够区分它们。

  • 随机森林

欺诈检测算法建立在前一个算法的基础上,使用一组决策树。随机森林输出随机决策树预测的平均值,从而减少了过度拟合的威胁——当模型过于适应其训练数据集时,使其在处理新信息时无效。

  • 神经网络

神经网络的运作受到了人类大脑功能的启发。作为一个欺诈检测模型在美国,神经网络可以非常有效地检测和解释数据点之间的非线性关系。它们可以应用于广泛的任务,从识别网络黑客试图识别伪造身份。

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无监督算法

在无监督学习中,ML模型不能处理标记数据。他们必须通过将数据集中的数据点按彼此的相似性分组并检测异常来对欺诈实例进行分类。

  • k - means聚类

K-means是一种聚类算法。它通过对彼此相邻的数据点进行分组来处理不熟悉的数据集。在第一次分割之后,算法评估特征的分布并重复它,提高每次迭代的精度,直到产生最终结果。依据防欺诈, k-means是检测独立点的有效方法,从而发现异常和潜在的恶意活动。

  • 看到下面成了一个支持向量机

这种模式对对抗新事物很有用金融欺诈的类型,以及更典型的场景。一类支持向量机算法检测极少发生的事件,在它所应用的系统环境中。它挑选出公司数据库中几乎没有实例的案例,并将它们标记为可疑活动。

  • 局部离群因子(LOF)

LOF是另一种应用于欺诈检测软件. 它对数据进行聚类,类似于k-means,并调查每个位置的值密度。具有低密度的点承载的值过多,与其他点相差甚远。这些被视为“异常值”,可能代表欺诈活动企图。

  • 与世隔绝的森林

使用机器学习打击欺诈与隔离森林算法相结合是有效的。这个模型依赖于决策树,但与随机森林不同,它是无监督的。隔离林遵循的原则与大多数分类模型不同。

它不是创建点的有效配置文件,并固定不适合的异常,而是通过从一开始就寻找异常。这减少了对该算法的内存需求,并实现更高的处理速度。

如何开始?

毫升技术正迅速成为企业打击欺诈的最大资产。金融欺诈有很多种形式——从线下银行诈骗到身份盗窃、网络钓鱼和洗钱计划——所有这些都对金融科技企业及其客户造成了损害。

至于工具防止金融欺诈机器学习是最有效、可靠和灵活的解决方案之一。它提高了欺诈检测的准确性,并删除了所需的大量手工工作,在提高安全性的同时减少了公司的开支。

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