金融欺诈预防与侦查的人工智能
2019-02-11 15:42 | 142次浏览 作者来源：金频金服摘要：金频金服深度分析目前金融欺诈方式及有效的反欺诈解决方案，金频金服根据业务场景需要进行深度开发诞生金频金服金融发欺诈系统。
用枪抢劫银行已经过时了。今天欺诈者甚至没有离开家就犯了抢劫罪。
实施预防金融欺诈的系统对于减少银行业损失至关重要。普华永道2018年全球经济犯罪和欺诈调查显示，在他们调查的7,200家公司中，有49％经历过某种欺诈行为。
报告的经济犯罪率在所有地区都有所增加
欺诈在许多行业都很常见。金频金服研究发现了三个发生欺诈的热门行业：
-eRetail（2020年65％的欺诈价值--166亿美元）
-银行业务（27％ - 69亿美元）
-航空票务（6％ - 15亿美元）
报告的经济犯罪率正在上升
在本文中，我们将解释AI的实施如何有助于预防财务欺诈以及它可以提供哪些好处。
欺诈的类型
欺诈者是劫持在线会议的专家。他们可以窃取您的凭据并使用恶意软件和误报或否定警报来获取数据。金融机构每天都在寻找打击网络犯罪的最佳选择。
组织继续增加打击欺诈的支出
＃1信用卡诈骗
信用卡欺诈是最常见的网络犯罪类型之一。欺诈者可以使用电话，电子邮件，Wi-Fi热点，甚至是撇油器来获取您的个人数据。
诈骗者不需要将卡片拿在手中。他们在网上窃取持卡人信息并非法使用。
这是由于“网络钓鱼”造成的。在线交流期间，欺诈者会要求您提供个人数据，假装他们是值得信赖的实体。
＃2移动欺诈
AppsFlyer发现2018年第一季度应用安装欺诈的财务风险超过8亿美元，比去年增加了30％。
如果阻止特定类型的网络犯罪，骗子会找到另一种方法。机器人的实施是最常见的移动欺诈攻击类型。
2016年，欺诈者在Facebook上创建了一个机器人，它通过为用户提供安装浏览器扩展来攻击10,000个帐户。它帮助他们在网站上获取用户的个人数据，包括金融网站。
欺诈者可以创建虚假帐户，访问与手机相关联的帐户，然后窃取凭据。
这些攻击变得更加骇人。你甚至不能假设未接来电，录音信息，短信，铃声或手机保险索赔是合法的或诈骗。
例如，当您被要求添加铃声时，他们会窃取您的数据。您输入一个唯一的代码，它为黑客打开了很多方式来完成欺诈。
或者欺诈者可以声称手机已损坏，被盗或丢失，并试图从保险提供商那里收回款项
＃3内部欺诈
欺诈三角：是什么让员工犯欺诈？
这种类型的欺诈是由员工对组织实施的。
员工滥用或挪用雇主的资源或资产供个人使用。
NetGuardians表示，70％的银行欺诈是内部欺诈，大部分都未被发现。
为什么会这样？
因为员工是一个信任的人，几乎没有监督，只会在最后被怀疑。
＃4洗钱和制裁筛选
联合国毒品和犯罪问题办公室宣布，每年有8000亿至2万亿美元用于洗钱周期。
洗钱意味着欺诈者获得通过欺诈收到的现金。
怎么会发生？
欺诈者产生了一种错觉，即来自资源A的钱来源B.但货币的来源被误传，因为它是通过看似合法的非法操作获得的。
银行系统必须在法律的右侧，避免受到惩罚。
这就是为什么金融机构定期审查多种语言的制裁名单，以核实基金投资者不涉及任何形式的金融犯罪或恐怖主义。
＃5身份和社交欺诈
当一个人使用网上银行或通过互联网付款时，诈骗者可以进行身份欺诈。
当他们获得另一个人的个人信息时，可以欺诈性地使用它来窃取金钱。
欺诈者在试图欺骗或操纵受害者提供机密信息时会犯下社会欺诈行为。
您需要检测虚假帐户并删除不适当的内容。
AI如何帮助防止金融诈骗
高级算法
人工智能和高级分析正在寻找最具价值的金融服务和技术行业
由于云技术的计算能力已经提高，因此银行可以使用复杂的算法。
AI允许使用更高级的算法来区分可接受的和潜在的欺诈性信息。
积极的交易可以放在快车道上，降低信用卡欺诈的风险。
许多金融机构已经推出了AI生物识别技术。他们分为两组：身体和行为。
例如，ID Finance已成功实施AI生物识别技术。他们使用行为数据来估计欺诈案件，计算人们触摸屏幕的方式，滑动和类型。
物理生物识别解决方案研究不同的人体部位：面部，眼睛虹膜，DNA，静脉，指纹。然后将该信息转换为AI系统识别的代码。
行为生物识别解决方案使用其他独特特征：打字节奏，设备交互方法，步态，语音等。数据库存储此信息，然后在身份验证或验证过程中应用它。
第二级身份认证
在移动银行业务中，客户通常只需要使用用户名和密码登录。要为诈骗者制造额外的困难，请考虑第二级身份验证。
问题是客户端需要一个身份验证代码，该代码将以短信的形式发送到他们的智能手机。
让我们想象一下这种情况：欺诈者正在等待，然后有机会窃取您的用户名和密码。他们认为主要困难已经克服。
但这是诀窍。
通过银行管理系统中的第二级身份验证，欺诈者将永远无法访问数据，因为他们必须在欺诈的时刻持有人的电话。
大数据技术
银行使用数据分析来衡量付款的地理位置和花费的时间。这称为地理定位。
示例：两个面对面的信用卡付款显示在不同的位置，客户没有足够的时间在他们之间旅行。此活动将在几秒钟内标记为欺诈行为。
防止内部欺诈的方法类似，但侧重于与员工工作相关的活动。
当银行员工处理交易，进行电话交谈或网站访问等时，系统会收集数据。
然后，它为特定角色塑造行为模型，以在几分钟或几小时内检测内部欺诈。
区块链技术
反洗钱系统可以建立在区块链技术上。
区块链使用开源分类帐来存储和跟踪交易。缔约方可以在区块链网络中相互交易。
该信息将可用于每个节点，并且将检测所有参与者的可疑活动。
它是如何工作的？预防金融诈骗 交易中的每个参与者都有加密密钥，网络中的各方必须批准此交易。
批准并完成后，将显示加密的块。该块加入公共分类帐。但由于此加密密钥，交易详细信息保持私密状态。
如果存在潜在欺诈警报，则可以自动阻止该交易。
基于区块链的AML平台允许您安全地审计数据，监控复杂的交易，记录可疑的交易，并以最小的摩擦提供最高的效率。
您的企业可以选择用于预防财务欺诈的强大工具。
最大的障碍是两难：您希望简化所有交易流程，以便为您的金融服务提供更好的用户体验。但是很难执行，因为所有先进的算法，技术和两步认证过程都需要时间并且使事务过程变得广泛。
通过实施AI生物识别技术，大数据，区块链技术和第二级身份认证，您将显着降低财务欺诈风险，防止可疑交易，并应用所拥有的知识进一步改进模型。
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