С развитием цифрового банкинга и интернет-транзакций обнаружение мошенничества становится все более важным аспектом банковских операций. Преступная деятельность, такая как мошенничество с личными данными, захват счетов (ATO) и мошенничество с кредитными картами, может привести к значительным потерям для финансовых учреждений и их клиентов. Банки несут ответственность за обеспечение безопасности средств и активов своих клиентов, и любая мошенническая деятельность может навредить их репутации и подорвать доверие клиентов.

Обнаружение мошенничества в интернет-банкинге также произвело революцию благодаря использованию искусственного интеллекта (ИИ). Машинное обучение и искусственный интеллект могут быстро анализировать большие объемы данных для обнаружения мошеннических действий, таких как несанкционированные транзакции или подозрительные модели поведения. С помощью искусственного интеллекта и машинного обучения банки могут предотвращать финансовое мошенничество и защищать активы своих клиентов более эффективно, чем когда-либо прежде. Обнаружение мошенничества также помогает банкам повысить свою операционную эффективность. Выявляя и противодействуя мошенническим действиям, банки могут сократить количество ложных срабатываний и повысить точность обнаружения мошенничества. Это приводит к улучшению качества обслуживания клиентов и повышает доверие и лояльность клиентов.

Распространенные сценарии мошенничества и их выявление

Кража личных данных

Кража личных данных происходит, когда мошенник крадет чью-либо личную информацию, такую ​​как имя, адрес, адрес электронной почты или финансовую информацию. Эта информация используется для открытия мошеннических счетов или совершения несанкционированных покупок. Алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать кражу личных данных, анализируя поведение клиентов и обнаруживая любую необычную активность, например внезапное увеличение количества транзакций или изменение информации об учетной записи.

Захват аккаунта (ATO)

Мошенничество с захватом учетной записи предполагает получение неавторизованными лицами доступа к учетной записи клиента путем использования уязвимостей, кражи учетных данных или использования злонамеренных тактик. Получив контроль, мошенники могут совершать несанкционированные транзакции.

Передачи или изменения, часто ведущие к финансовым потерям и угрозе безопасности владельца счета. Машинное обучение обнаруживает мошенничество во время захвата учетных записей, анализируя поведение пользователей, информацию об устройствах и модели транзакций.

Скимминг банкоматов

Скимминг банкоматов — это хитрый трюк, при котором воры тайно подключают устройства к банкоматам. Эти устройства тайно копируют информацию о карте и PIN-код при использовании банкомата. Они также могут использовать крошечные камеры для записи ввода PIN-кода. Получив эту информацию, они смогут изготавливать поддельные карты и красть деньги со счетов людей. Алгоритмы машинного обучения могут обнаружить скимминг банкоматов, анализируя транзакционные данные и обнаруживая любую необычную активность, например внезапное увеличение количества транзакций в банкоматах или транзакций, которые происходят за пределами обычного местоположения пользователя.

Отмывание денег

Отмывание денег предполагает маскировку доходов от незаконной деятельности под законные средства. Эти алгоритмы могут обнаруживать отмывание денег, анализируя данные транзакций и обнаруживая любые необычные закономерности или модели поведения, такие как большое количество мелких транзакций, транзакции между несвязанными сторонами. Машинное обучение обнаруживает отмывание денег, анализируя транзакции на наличие закономерностей, которые отклоняются от типичного поведения. Он анализирует большие объемы данных, выявляя необычные суммы транзакций, частоту и связи между счетами.

Используя алгоритмы машинного обучения, банки могут обнаруживать и предотвращать мошеннические действия, обеспечивая безопасность средств и активов своих клиентов.

Контролируемые методы обнаружения мошенничества с использованием машинного обучения в банковской сфере

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия — это один из наиболее распространенных контролируемых методов обнаружения мошенничества, статистический метод, который используется для анализа взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. При обнаружении мошенничества логистическая регрессия может использоваться для прогнозирования вероятности мошеннической транзакции на основе ряда факторов, таких как сумма транзакции, местоположение и время.

Древо решений

Деревья решений — еще один популярный метод обнаружения мошенничества. Деревья решений — это тип контролируемого машинного обучения, который использует древовидную модель для представления решений и их возможных последствий. При обнаружении мошенничества деревья решений можно использовать для выявления наиболее важных факторов, которые способствуют мошенническим действиям, таких как сумма транзакции, частота и местоположение.

Случайный лес

Случайный лес — это метод ансамблевого обучения, который объединяет несколько деревьев решений для повышения точности и снижения риска переобучения. При обнаружении мошенничества случайный лес можно использовать для анализа больших объемов транзакционных данных и выявления закономерностей, которые могут быть неочевидны при использовании традиционных систем, основанных на правилах.

Машины опорных векторов (SVM)

SVM — это тип контролируемого машинного обучения, который используется для классификации и регрессионного анализа. При обнаружении мошенничества SVM можно использовать для обнаружения мошеннических действий путем анализа транзакционных данных и выявления закономерностей, указывающих на мошенничество.

Проблемы в построении системы обнаружения мошенничества с использованием машинного обучения

Качество данных

Машинное обучение требует большого объема данных высокого качества и позволяет делать точные прогнозы. Однако в банковской сфере может быть сложно поддерживать качество данных из-за большого объема данных и сложности источников данных. Плохое качество данных может привести к неточным результатам. прогнозов и увеличения количества ложных срабатываний, что может подорвать эффективность системы обнаружения мошенничества.

Природа моделей мошенничества

Мошенники постоянно совершенствуют свою тактику, и регулярно появляются новые схемы мошенничества. Создание системы обнаружения мошенничества, способной адаптироваться к этим новым моделям, имеет решающее значение для обеспечения ее эффективности. Однако это представляет собой серьезную проблему, поскольку требует постоянного мониторинга данных и моделей машинного обучения, обновления моделей и их переобучения для обнаружения новых закономерностей. Неспособность адаптироваться к новым моделям может привести к увеличению финансовых потерь и ущербу доверию клиентов.

Краткое содержание

Машинное обучение (МО) доказывает свою высокую эффективность в повышении безопасности банковской отрасли. С развитием цифрового банкинга МО быстрее обнаруживает и предотвращает мошенничество, тщательно проверяя данные на предмет кражи личных данных, захвата учетных записей и других видов мошенничества. Использование контролируемых методов машинного обучения, таких как логистическая регрессия и деревья решений, повышает точность, помогает защитить активы и повысить доверие клиентов.