Как алгоритмы ИИ обнаруживают не

Алгоритмы ИИ привлекли много внимания прессы, но что они могут сделать в мире платежей? С момента появления систем онлайн-платежей всегда находились желающие незаконно получить доступ к чужим финансам. В современную эпоху это стало серьезной проблемой, поскольку все транзакции можно удобно проводить онлайн, просто введя свою информацию. В 2022 году преступникам удалось украсть более 1,2 миллиарда фунтов стерлингов посредством санкционированного и несанкционированного мошенничества, что эквивалентно краже более 2300 фунтов стерлингов каждую минуту.

Банковская и финансовая индустрия успешно предотвратила попадание в руки преступников еще 1,2 миллиарда фунтов стерлингов от несанкционированного мошенничества.

Утечки данных могут поставить под угрозу безопасность организаций, потребителей, банков и торговцев. Они также могут привести к хищению денежных средств и, в конечном итоге, к потере лояльности клиентов и нанесению ущерба репутации компании.

Алгоритм ИИ — это серия инструкций, позволяющих компьютеру или системе обучаться и работать автономно. В нашей повседневной жизни мы сталкиваемся с различными платформами, такими как веб-сайты электронной коммерции, торговые платформы, такие как TradingView, и платформы для обмена видео, такие как YouTube. Эти платформы используют системы рекомендаций для сбора пользовательских данных и предоставления персонализированных предложений для повышения вовлеченности пользователей. Например, TradingView использует искусственный интеллект, чтобы предоставлять пользователям информацию и рекомендации, которые могут помочь им принимать более эффективные торговые решения.

Программы ИИ управляются сложным набором правил, определяющих их действия и способность к обучению. ИИ не существовал бы, если бы не было алгоритма.

По своей сути алгоритм ИИ получает обучающие данные и использует эту информацию для приобретения и развития знаний. После выполнения своих задач он использует данные обучения в качестве основы. Некоторые алгоритмы ИИ могут обучаться автономно и включать новые данные для улучшения операций. Другим потребуется помощь программиста для оптимизации своих процессов.

Обнаружение мошенничества при финансовых транзакциях предполагает выявление аномальных действий, которые отклоняются от законных моделей. Алгоритмы ИИ хорошо умеют выявлять закономерности и могут быть обучены классифицировать транзакции как мошеннические или немошеннические, используя прошлые данные. Алгоритмы искусственного интеллекта имеют множество применений для улучшения обнаружения мошенничества в финансовых приложениях. Некоторые из часто используемых методов и техник включают в себя:

Методы НЛП, такие как текстовые разговоры между клиентами и представителями банка, применимы для анализа неструктурированных данных. ИИ может анализировать и понимать эти взаимодействия, чтобы обнаруживать мошеннические разговоры или запросы.

ИИ может анализировать обширные сети транзакций и обнаруживать взаимосвязанные закономерности, указывающие на потенциальную мошенническую деятельность. Анализируя связи между различными учетными записями, искусственный интеллект может обнаруживать сети лиц, вовлеченных в мошенническую деятельность или схемы отмывания денег.

Алгоритмы искусственного интеллекта могут постоянно отслеживать транзакции в режиме реального времени, мгновенно обнаруживая и отмечая любую потенциально подозрительную активность. Мониторинг в режиме реального времени позволяет мгновенно принять меры, например заблокировать транзакцию или связаться с клиентом для подтверждения легитимности транзакции.

Алгоритмы искусственного интеллекта способны изучать закономерности нормального поведения, анализируя исторические данные транзакций. Любое отклонение от этих шаблонов может быть идентифицировано как потенциально мошенническое.

Хотя алгоритмы ИИ могут применяться разными способами для обнаружения нестандартных транзакций, в их основе лежит машинное обучение. Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта, которая позволяет машине или системе обучаться и повышать свою производительность на основе опыта. Машинное обучение использует алгоритмы для анализа огромных данных, получения знаний на основе наблюдений и принятия обоснованных решений.

Алгоритмы машинного обучения со временем повышают свою производительность за счет обучения, которое предполагает использование дополнительных данных. Модели машинного обучения возникают в результате применения алгоритма к набору данных, используемому для обучения. Модель будет улучшаться по мере использования большего количества данных. Индустрия финансовых услуг часто имеет дело с большими объемами данных о ежедневных транзакциях, счетах, платежах, поставщиках и клиентах, что делает ее идеальной для машинного обучения.