其实，并不是所有人都需要欺诈预防。
当金融机构追赶上最新的犯罪手段时，欺诈者已经想出了一种新的方法来代替它。由于有义务不断打击诈骗者，金融机构与罪犯保持一致步调是一项持续的挑战。同时，金融部门花费大量的预算，时间和精力来开发或采用更先进的技术来预防欺诈。
但是，他们可能缺少一项像欺诈手段一样迅速适应和变化的技术。
传统上，组织依靠基于规则的算法来阻止欺诈。规则采用if-else逻辑，可以彻底检测已知的欺诈模式。即使规则(如果与先进方法结合)仍然是重要的防欺诈工具，但这仅限于已知模式。它们无法适应未知的欺诈模式和方案，无法有效识别复杂的欺诈技术。
机器学习(ML)算法可以学习并适应所处理的每一个数据，可以在打击欺诈方面发挥作用。一个经过优化设计的AI系统不仅能适应新变化，还能发现新模式而不会产生可能会导致过多假阳性的过拟合。
这就是为什么越来越多的行业正在采用机器学习和人工智能以检测和防止欺诈的原因。根据一项调查，采用基于AI的解决方案的防欺诈专家中有80%认为AI对打击欺诈者有效。
但是，仍然存在的问题是弄清楚哪种机器学习算法可以有效地检测未知的欺诈模式。监督学习和无监督学习算法哪一个更有效?
应该使用什么ML算法来进行欺诈检测?
1. 欺诈检测
简而言之，机器学习可以自动化从数据中提取已知和未知模式的过程。同时，它还识别出已获取的数据模式，并将其应用于未知或真实数据。该系统还可以通过反馈回路向其提供的新模式和结果来进行学习和适应。
2. 监督或无监督ML模型
在监督和无监督的学习模型中，学习和适应有所不同。在监督学习中，机器学习模型尝试从已知的数据模式(也称为标记数据)中学习。为了训练监督ML模型，将欺诈性数据记录和非欺诈性数据记录都提供给算法，这些数据都是标记数据。
另一方面，无监督ML算法的工作方式有所不同。未标记的数据将显示给模型，该模型可自行学习数据结构。这有助于从数据中检测未知模式。
ML模型的5个要点
那么ML模型是怎样工作的?哪些组件对于实施一个用于欺诈检测的健壮ML系统必不可少?要将ML应用于欺诈预防，需要以下要素：
- 数据：无论是AI还是ML，质量数据都是构建反欺诈系统的基础。如今的可用数据量很大，并被认为是21世纪的新货币，这归功于这一准则：当涉及到数据驱动的AI模型时，更多的数据相当于欺诈检测中增加的准确性。但是，公司面临的主要挑战是拥有一个可以随着数据和复杂性的增加而扩展的AI平台。
- 丰富：任何监督或无监督ML算法都不能单独用于欺诈检测以获得最佳效果。需要采用不同的算法或方法，并使用不同的数据样本对其进行测试以取得成功。
- 集成：在已开发的AI / ML模型中只有50%能投入市场，这导致了精力与大量工作的浪费。在Hadoop中拥有数据意味着模型只能在Hadoop中应用。另一方面，如果数据在实时系统中传输，则需要可以嵌入这些系统中的ML算法。这就是为什么为模型开发可移植的集成(例如API)至关重要。
- 持续监控：持续监控是必不可少的，这使ML模型比简单的基于规则的算法更有效。一个好的持续监控程序可以注册并跟踪ML模型的持续有效性。
- 实验：欺诈者很聪明，技术变化很快。因此，仅建立和部署用于欺诈检测的ML模型是不够的。必须有一个平台，让AI科学家可以基于新技术和数据不断测试和增强ML模型。
处理欺诈，增强客户体验等
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在提供精致的客户体验的同时检测欺诈者是一项艰巨的任务。如果组织的系统虽然能够准确地预测和阻止欺诈行为，但同时采用了繁琐的身份验证措施，则很容易失去客户。
除了预防欺诈之外，人工智能还可以通过多种方式改变银行业。无缝的客户体验，移动银行业务，风险管理和成本降低是AI做出贡献的一些方式。
总结
不良行为者的策略变得越来越复杂，因为他们不断采用新方法来利用金融系统。欺诈性交易虽占比很小，但可能会产生深远的影响，并可能导致数百万美元的损失。
相信随着AI的进步，可学习，适应和发现新兴模式以防止欺诈的系统终有一天可以给每个需要的企业安排上。
