为了解决这些问题并树立信任感，银行可以利用AI驱动的欺诈预防机制，这些机制以改善客户体验为中心，这些机制有潜力将尖端技术与无缝客户互动相结合。
其结果是一个优化的客户体验，它阻止了欺诈活动，同时提高了客户便利性，包括银行在内的商业领域中，AI的使用并非纯粹理论。
它已经开始获得关注。据EY报道，65%的CEO认为AI是一种正面力量，71%的高管正在将AI整合到他们的交易方法中。
以下是银行可以利用AI增强和保护客户体验的七种方式。
1. 行为生物特征识别
AI可以创建独特的客户档案，迅速识别出与常规用户行为的偏差。这可以发生在各种活动中，从打字模式到滑动手势。
每当常见模式出现意外变化时，AI可以使用该事件来标记潜在的欺诈活动。人工智能有能力实时扫描这些异常。将此纳入银行安全流程，为客户的互动增加了额外的保护。
2. 实时交易监控
AI强大的算法还可以在交易发生时进行审查。计算机驱动的程序能够对每笔交易进行个别评估。这使它们能够分析每次互动的异常行为。
这包括评估各种电子活动的金额、频率和地理位置。例如，如果一笔银行交易发生在另一个国家或比平常大十倍，AI可以检测到异常。不仅如此，它还能以人类所需时间的一小部分来完成。
当交易看起来可疑时，AI可以立即触发警报进行进一步调查。这确保银行可以及时解决与潜在欺诈相关的客户问题。
3. 生物识别认证
生物识别认证方法是AI能力迅速发展的又一强大应用。这包括多种验证身份的方式，如面部识别或指纹扫描。这些确保在任何敏感信息出现之前验证客户的身份。
当AI能够监控这些身份措施时，它降低了冒充和未经授权访问的风险。这极大地提高了金融交易的安全性，无需过多投资于人工干预。
4. 客户互动中的异常检测
AI还可以分析客户互动以了解金融行业内的消费者。它们可以研究不同通信渠道的行为和互动，并使用这些信息来了解客户的互动和行为方式。
这不仅为营销和客户服务提供了可用的数据，还允许金融机构通过识别语言、语调和沟通风格的差异来增强安全性。
通过检测异常模式，AI可以突出潜在的社会工程尝试或网络钓鱼攻击。这保护了客户免于无意中分享机密信息或者不小心成为异常和敌意的数字互动的受害者。
5. 预测分析用于欺诈识别
金融行业内发生的欺诈互动数量正在增加。这些包括管理不善的账户，如错误的止赎或非法夺取车辆以及意外的费用和收费。
AI的预测能力可以帮助银行预测潜在的欺诈场景。AI可以分析历史数据，并使用该信息来识别与以前的欺诈活动相关的趋势和模式。这使银行能够主动应对新兴的欺诈威胁，以便采取预防措施避免将来发生。
6. 安全文件验证
验证文件是一项耗时的活动。这使AI成为超级加速文件验证系统的理想候选者。这不仅可以快速验证客户提供的文件，还是另一种计算机化可以提供近乎即时保护的方式。
这在投诉解决过程中特别有用。当客户需要共享敏感文件来验证或解释问题和顾虑时，AI可以检测伪造或篡改的文件。这确保银行在每次互动中仅处理合法信息。
7. 多渠道欺诈监控
如前所述，传统的欺诈预防是一项需要大量资源的举措。尤其是通过人工干预处理时，可能会耗费大量时间和精力。AI可以通过其提供全面、多渠道监控的能力消除这种担忧，并且其成本只是人类相当的一小部分。
除了高效和经济之外，AI还提供了跨各种渠道的客户互动的统一视图。这使银行能够从不同的方向检测不一致或差异。其中每一个都可能表明欺诈企图。这种多渠道方法确保欺诈预防涵盖了整个客户旅程，从初始意识到客户支持。
利用AI增强安全性和保障性
对于银行业来说，未来在于将AI驱动的欺诈预防机制整合到端到端的客户体验中。这为银行客户创造了无与伦比的安全感和增强了安全性。
通过将欺诈预防无缝地整合到处理外向互动的过程中，银行不仅保护了客户的利益。它们还提高了成员对每个机构的整体信任和信心。
这是一种对金融活动的强大、主动的方法，展现了对客户安全的承诺，并有助于创造积极和安全的银行体验。
