人工智能如何预测、检测和阻止金融犯罪

简介: 一旦企业做出实现自动化的决定,并不像简单地保持反欺诈和合规性一样简单。企业所需要的是金融自动化监督,这是一套人工智能驱动的技术和流程,能够实时有效地监管现代金融系统。

调研表明,金融欺诈给人们和企业带来了巨大的损失。银行需要灵活地与金融科技公司进行竞争,在不影响安全性和入职流程的情况下做到安全可靠。


银行一直以来是网络犯罪分子的主要目标,银行必须保护客户的资金、信息和声誉。此外,银行必须通过法规和安全的金融环境来做到这一点,这要求其在利润率的巨大压力下进行转型。



新冠疫情的影响



新冠疫情迫使银行实现自动化,促使移动交易和在线交易大幅增加。但许多安全措施和验证在自动化过程中丢失,这使得网络攻击变得很容易。犯罪分子变得越来越老练,他们学会了针对复杂环境进行攻击,并利用金融创新技术(如区块链和即时支付)欺诈银行及其客户。


根据SAS Institute进行的调查,新冠疫情并没有改变欺诈的实施方式,但为数字时代的欺诈风险提供了更多的机会。如果没有技术和运营改进,数字欺诈在全球的兴起将超过与伪造支付卡相关的损失。



金融自动化的监督



一旦企业做出实现自动化的决定,并不像简单地保持反欺诈和合规性一样简单。企业所需要的是金融自动化监督,这是一套人工智能驱动的技术和流程,能够实时有效地监管现代金融系统。


金融机构花费大量资金来保护其信息和IT,但提供资金访问权限的自动化流程通常受到的保护最少。显而易见的是,主要依赖于人为干预的传统欺诈预防方法难以应对可以实施大规模网络攻击的犯罪分子。


在打击金融犯罪方面,人工智能、自动化和人机交互的结合提供了强大的防御措施。在最近对151家银行和金融科技公司的调查中,85%的受访者表示使用了人工智能技术,77%的受访者认为人工智能非常重要。如果不加大对人工智能技术的投资,很难应对网络犯罪分子。


金融自动化监督是一个不断完善算法、方法和能力之间关系的系统,需要这些算法、方法和能力来提供一个安全可靠的环境,该环境受到企业及其客户的信任。可以了解端到端客户旅程,并保护这种关系不受破坏。



加强验证和交易流程



在一般的入职流程中,身份验证是确保申请人真实性的第一步。接下来是验证,它将申请人与他们在验证阶段提供的信息联系起来。在许多自动化工作流程中,存在伪造或操纵文档的风险,这些文档支持在线借贷、交易、保险、融资、保理和支付方面的客户旅程。


事实上,申请和入职流程中1%~20%的文件可能会受到影响,例如伪造银行对账单、修改发票和修改工资单。通过保护使用第三方未经授权文件的自动化流程,银行可以确保所有数字文件都是真实的。


对交易的持续评估会立即提醒客户注意潜在的欺诈活动。这些异常可能是行为、设备特征、地理位置、帐户之间的异常切换等等。欺诈和网络分析团队充斥着大量警报,其中许多警报可能是虚假的。通过缩小调查范围,分析师可以调查真正的优先级警报。



预测、检测和威慑是目标



银行和金融科技公司需要能够在问题成为威胁之前对其进行预测,而当今的人工智能解决方案能够更早、更快地检测到欺诈和操纵。同样,这些金融自动化监督引擎擅长识别第三方系统中以前未识别的漏洞,从而阻止网络犯罪分子利用漏洞。


使用人工智能技术加强验证和交易流程可以确保增强安全性,但不会以牺牲客户利益为代价。这不仅会创造更安全、更值得信赖的客户体验,而且还将在提高企业声誉和吸引新客户方面发挥关键作用。


金融犯罪分子会不断提高他们的攻击水平,而人工智能是银行保证金融安全的主要途径。采用正确的金融自动化监督技术,可以有效应对网络犯罪分子。

相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于机器视觉的害虫种类及计数检测研究-人工智能项目-附代码
基于机器视觉的害虫种类及计数检测研究-人工智能项目-附代码
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能技术在金融领域的应用有哪些?
【10月更文挑战第16天】人工智能技术在金融领域的应用有哪些?
1950 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
【AI在金融科技中的应用】详细介绍人工智能在金融分析、风险管理、智能投顾等方面的最新应用和发展趋势
人工智能(AI)在金融领域的应用日益广泛,对金融分析、风险管理和智能投顾等方面产生了深远影响。以下是这些领域的最新应用和发展趋势的详细介绍
566 1
|
4月前
|
人工智能 搜索推荐 测试技术
基于人工智能的代码分析与 Bug 检测实战
在人工智能(AI)尚未普及之时,检测程序错误主要依赖单元测试、代码扫描工具如SonarQube和FindBugs,以及人工集成测试。如今,AI技术显著提升了这一过程的效率,不仅能辅助开发者编写更高质量的代码,还能在单元测试与集成测试阶段提供支持,如通过Copilot+Codex优化单元测试,或利用ChatGPT等工具自动化生成测试脚本。本章将介绍如何运用AI工具识别三种常见错误:代码执行异常、未满足需求及变量命名不当,并通过实例演示Copilot如何高效定位并修正这些问题。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能在金融反欺诈系统中的应用与评估
人工智能在金融反欺诈系统中的应用与评估
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能(AI)在金融领域的应用已经成为改变金融业态的重要力量
人工智能(AI)在金融领域的应用已经成为改变金融业态的重要力量
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
实战 | 基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测、人工智能
实战 | 基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测、人工智能
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
基于深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能(2)
基于深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
基于深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能(1)
基于深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能