没什么-公司正在使用AI和ML来打击财务欺诈。金融欺诈不是科幻小说。人工智能解决方案可用于增强零售和金融等整个业务部门的安全性。最新的应急技术正在以虚拟的术语和学科推动所有行业的转型，并协助他们简化内部流程以提高效率。简化流程可以利用大数据来推动智能决策，并构建新的高科技服务以提供无缝的客户体验。



金融服务是影响AI和机器学习的行业之一。当涉及欺诈时，网络犯罪分子会尽力访问客户帐户。人工智能和机器学习可以保护公司和个人免受此类攻击。

打击金融欺诈
人工智能是否有助于打击金融欺诈？
人工智能和机器学习技术如何应对日益增长的欺诈威胁？

    准确的数据分析

机器学习算法最有趣，最关键的功能之一是，该技术具有实时准确分析大量交易数据和恶意交易的潜力。技术使用的方法可以检测出分析师，银行和金融组织无法轻易识别的复杂模式。

该算法利用了几个因素，包括客户的位置，用于交易的设备类型。用户可以获取其他数据点以获得每笔交易的详细情况。人工智能方法可驱动实时决策，并在不改变用户体验的情况下帮助客户防范欺诈。 https://readwrite.com/2019/08/15/marketing-targets-achieved-with-the-help-of-artificial-intelligence/

人工智能和机器学习来检测虚拟财务欺诈的趋势将在未来几年继续。公司将更多地依赖ML算法和AI技术来检测可疑交易。

    及早发现欺诈攻击

AI可以使用基于AI的高级评级技术在几秒钟内检测到欺诈攻击。 Omniscience可能是欺诈管理的未来。当在线业务仅利用结构化学习和规则时，新攻击就很难捕获到它。欺诈活动发生后六到八周，就会显示拒付信息，在线企业急于更新其规则引擎。
AI平衡了有监督和无监督的学习，并减轻了追随在线欺诈的需求。

    AI停止了细微的滥用攻击。

基于AI的欺诈预防系统评估历史数据和异常情况。知道历史数据不会影响客户体验，也不会阻止更细微的滥用攻击。

    释放欺诈分析师。

随着不断增加的新网络威胁与大量要分析的数据相结合，欺诈分析师很难识别出任何可疑的东西。拥有一个不简单的流程是金融机构之后需要考虑创新方法的地方，它允许即时分析和消除跨渠道数据，同时实时检测欺诈行为。

AI以毫秒为单位完成数据分析，并以最有效的方式检测复杂的模式，这对于分析师而言仍然是困难的。

AI减少了监视所有交易所需的人工工作，因为需要人工关注的案件数量减少了。欺诈分析师的工作质量和效率也得到了提高，因为他们的工作量变得更加合理。 AI消除了耗时的任务，让他们专注于关键案例，例如风险评分达到顶峰时。

    减少误报。

银行业务的最大挑战之一是最大程度地减少误报次数。 AI协助他们进行此类操作，从而节省了时间，金钱并避免了打扰客户。 AI和ML发挥了重要作用，因为这两种技术都能够分析更广泛的数据点和欺诈模式。实体之间的安全连接-包括欺诈场景，欺诈分析师仍需要发现它们。

使用AI和ML算法可以减少误报，这意味着一些客户因欺诈问题而被错误地拒绝。由于对欺诈的关注更加坚定，个人还可以最大程度地减少人工和时间成本，因此计划早些时候分配人员来审查标记的交易。

    AI减少了摩擦客户的体验。

人工智能可以通过批准在线购买来帮助商人，并减少误报。 AI结合了有监督和无监督学习的功能，以减少摩擦客户体验的次数。

    有效的攻击检测。

机器学习算法旨在检测结构化和非结构化数据中的模式。这使它们成为比人类更好的选择，例如，轻松有效地检测新出现的欺诈攻击。

有效的攻击检测是ML和AI提供的主要优势之一。 应急技术具有强大的功能，可以以指数方式改变银行和金融机构的前景。

     达到法规要求。

如果任何金融机构都依赖于具有手动定义的规则和策略的防欺诈系统，则它无法跟上现代数字银行生态系统的步伐。 金融机构需要像欺诈检测系统一样； 人工智能系统将启用ML基本算法。

    结论

机器学习使机构可以利用整个移动应用程序，交易和设备中的上下文来分析数据，并且需要最少的手动输入。