人工智能在金融科技欺诈检测中的作用

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由摩根大通、Coinbase、贝莱德、Klarna 等高管阅读

人工智能（AI）在检测欺诈方面的价值与人类同样重要。金融科技（简称fintech）是犯罪分子，包括黑客，既具有高风险又具有高利润的目标。AI 可能成为阻止大量危险攻击和数据泄露的关键方法，这对于金融科技的发展至关重要。它如何检测可疑活动并帮助金融科技持续扩展？

AI 如何帮助欺诈检测的方式

以下是AI在威胁识别与应对方面最具代表性的变革示例。

1. 行为生物识别与按键分析

结合AI的机器学习（ML）可以观察用户行为，例如通过面部识别和指纹扫描进行登录尝试。AI还能学习用户的典型打字习惯。它会发现用户在访问金融科技前的常见动作、滑动手势和时间间隔。虽然犯罪分子可以窃取凭证甚至模仿面部识别，但模仿按键输入要难得多。

当用户打开银行应用时，系统开始监控其打字行为。如果某个指标如打字速度异常，系统可能会拒绝登录尝试。如果真实用户通常第一次就能正确输入密码，AI还能检测到异常活动——如果黑客多次尝试，系统会发出警报。这是一种常常保持静默的监控技术，能降低误报率，并出其不意地捕捉许多黑客。

2. 图形分析

金融科技系统涉及众多元素，包括用户、设备、交易处理公司和企业。映射这些实体之间的关系具有挑战性，但AI可以自动化这一过程，识别欺诈源头。

某些攻击变体更具协调性，可能从多个角度进入金融科技系统。图形分析可以可视化更复杂的威胁，例如通过电子邮件链接、IP地址或商店关联的漏洞，窃取用户的卡片信息。AI可以发现此类隐秘行动，从而阻止一些最具破坏性的欺诈计划。

3. 地理空间模式检测

交易记录讲述着一段故事，AI可以利用这些信息。地理空间模式识别可以判断用户常购物的地点和城市，以及结合典型的购买金额，阻止洗钱等非法活动。

因此，如果犯罪分子在预期的商店使用PayPal进行交易，但金额远高于平常，AI可以发出警示。此外，AI还能冻结卡片或阻止在不同地点的交易，如果检测到大量活动。虽然在假期等真实情况下也可能触发此类措施，但系统会要求额外验证，以允许交易继续。

4. 异常检测

分析金融科技中的海量数据需要耗费大量人工时间，而AI可以在几秒钟内完成。它能识别任何偏离常规的活动。研究显示，72%的领导者关心AI资源的隐私和安全，包括代理AI等变体。然而，若放弃AI驱动的异常检测，风险可能更大。

例如，信用卡公司可以利用AI监控所有交易，识别欺诈风险，并在犯罪重复发生前拒绝处理。AI会发现异常情况，并通知相关人员进行即时审查和客户通知。这种做法提高了透明度，让客户感到更有保障。

5. 透明报告

基于AI的欺诈检测工具采用可解释的AI（XAI），使交易报告对审查人员更为清晰。这有助于金融科技公司保持合规，因为他们拥有每个风险点和应对策略的详细记录。未来，这可以帮助数百万美国人更容易获得信用额度，避免不良信用记录。

XAI会指出最主要的威胁，帮助分析师提升未来的防御能力。每个决策都基于数据，金融科技公司可以向客户说明发现了什么，以及未来一个季度内将采取的措施，以更好地保护资产。

AI 如何增强金融科技的信任度

在金融科技中部署AI有多方面的益处，但最重要的是它如何提升客户和用户的信任。只有当用户相信金融科技能保障其生活和业务的关键环节时，他们才会在日常生活和操作中采用它。AI通过提供以下方式增强信任：

• 持续支持：借助聊天机器人和其他工具，客户服务全天候可用。
• 自动身份验证：AI可以验证身份和交易，无需人工干预，立即通知用户可疑活动。
• 提升透明度：数据日志为分析师提供交易、凭证变更和安全警报的具体记录。
• 降低人为错误：AI能进行更多检查和平衡，基于历史数据捕捉更多警示。

同时，仍会有人类监督，工作人员将借助自动化和AI更好地适应快节奏的金融科技安全环境。

用AI缓解金融恐惧

金融科技的投资者、利益相关者和创新者必须将资源投入到更强的网络安全中，而AI可能成为全面解决方案的一部分。它补充了科技和金融公司为保护内部和客户资产所做的努力。利益相关者需要投入时间和资源进行实施，以巩固未来先进金融科技解决方案的采用。