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越來越多的金融機構(gòu)正在使用人工智能嗅探并屏蔽欺詐行為

如意 ? 來源:科技行者 ? 作者:科技行者 ? 2020-09-23 14:12 ? 次閱讀
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在網(wǎng)絡(luò)犯罪分子眼中,信用卡企業(yè)無疑是最重要的攻擊目標之一。數(shù)以萬億計的美元流經(jīng)他們的系統(tǒng),想想就令人激動不已。正因為如此,單是2019年一年,全美就出現(xiàn)了超過27萬份信用卡欺詐報告,達到2017年的兩倍。

那么,信用卡公司該如何應(yīng)對?很多金融機構(gòu)正在使用人工智能嗅探并屏蔽欺詐行為。

比如,美國運通公司風(fēng)險管理副總裁Anjali Dewan最近在TechFirst就在播客上表示,“著眼于整個金融服務(wù)行業(yè),我們相信美國運通掌握著全球規(guī)模最大、先進度最高的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這些模型正在監(jiān)控全部交易活動,并實時返回80億項信用與欺詐風(fēng)險決策結(jié)果。”

據(jù)了解,美國運通在106個國家/地區(qū)發(fā)出1.4億張信用卡,客戶每年支付1.2萬億美元購買商品及服務(wù),其中自然涉及大量交易與決策流程。

運通公司已經(jīng)擁有十多年的AI欺詐管理經(jīng)驗,目前即將發(fā)布第十種主要模型以監(jiān)控并降低欺詐風(fēng)險。

有趣的是,雖然AI技術(shù)當下可謂風(fēng)頭無兩,但美國運通早在十年之前(即2010年)就已經(jīng)開始使用AI,并在2015年將其所有風(fēng)險管理模型全面轉(zhuǎn)換為AI形式。

運通,當之無愧的AI采用先驅(qū)。

如果關(guān)注2019年以來Gartner公司發(fā)布的人工智能炒作周期報告,大家就會發(fā)現(xiàn)AI云服務(wù)、機器學(xué)習(xí)、洞見引擎以及認知計算等技術(shù)已經(jīng)脫離“虛假期望值”數(shù)年之久,更是早已經(jīng)過了“啟蒙上升期”并逐步進入大家所真正渴望的“生產(chǎn)穩(wěn)定期”。

越來越多的金融機構(gòu)正在使用人工智能嗅探并屏蔽欺詐行為

2019年Gartner公司發(fā)布的人工智能炒作周期報告

由此得出的結(jié)論是,美國運通不僅是重要的早期采用者,更是在從AI技術(shù)中獲取實際價值方面領(lǐng)先于整體市場曲線。換句話說,目前的運通已經(jīng)將AI全面推向生產(chǎn)穩(wěn)定期。

Dewan在采訪中表示,“我們的全部模型都已經(jīng)以AI技術(shù)為基礎(chǔ),能夠顯著縮短客戶的生命周期。從新賬戶創(chuàng)建、額度分配、客戶管理與欺詐檢測開始,全程覆蓋。根據(jù)尼爾森報告公布的調(diào)查結(jié)果,大家會發(fā)現(xiàn)過去13年以來,美國運通一直保持著欺詐率方面的最低比例,僅為行業(yè)平均水平的一半?!?/p>

這確實值得欽佩。

盡管自COVID-19疫情爆發(fā)以來,信用卡欺詐活動有所增加,但Dewan表示運通方面的欺詐損失仍然控制在極低水平。

這樣的結(jié)果,離不開多方面努力。

欺詐行為一旦成功,當然會帶來金錢損失(最終由信用卡客戶承擔成本);但即使欺詐活動失敗,損失同樣真實存在。如果客戶想要購買商品,但自己的信用卡卻被誤報為存在欺詐活動并受到拒絕,無疑會令其感到尷尬、沮喪、煩惱甚至決定轉(zhuǎn)投別家發(fā)卡商。隨著時間推移,這類情況可能對品牌形象造成負面影響,最終導(dǎo)致客戶群體分崩離析。

Dewan表示,美國運通希望在這兩類情況下帶來切實改善。

Dewan表示,“自2014年我們著手部署基于AI的欺詐解決方案以來,我們的欺詐活動數(shù)字化解決率提升了100%。在2014年之后,銷售點中斷幾率降低了21%,這極大改善了客戶們的使用體驗?!?/p>

Dewan無法透露太多實現(xiàn)這項壯舉背后所使用的軟硬件技術(shù),但表示運通方面即將推出其全球欺詐檢測模型的第十次重大迭代,其中將使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)與順序遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)進行風(fēng)險決策處理。

GAN非常重要,因為其能夠快速提升模型效率。它屬于一種機器學(xué)習(xí)框架,由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間相互競爭以交替改進,借此以機器速度實現(xiàn)優(yōu)化升級。RNN同樣非常重要,因為其不僅能夠處理輸入并將內(nèi)容轉(zhuǎn)換為其他形式,同時也能在處理下一組數(shù)據(jù)的同時參考上一組數(shù)據(jù)結(jié)果,由此做出更智能、更精細的決策。

最終,所有這些后端技術(shù),都會對前端客戶產(chǎn)生直接影響。

例如:當您飛往某國外城市,并打算購物時。Dewan介紹稱,“后臺會在15秒之內(nèi)使用機器學(xué)習(xí)算法與信用卡持卡人進行個性化通信。可以采用電子郵件形式,也可以采用推送通知形式,或者是文本短信形式。通過靈活的實時溝通渠道,我們能夠與持卡人快速接觸并解決欺詐問題?!?/p>

當然,其中需要涉及大量數(shù)據(jù)。

Dewan指出,由于美國運通公司采取垂直導(dǎo)向的運營模式(即發(fā)卡、商戶支持及支付網(wǎng)絡(luò)運行完全由運通自行負責(zé)),因此與競爭對手相比,運通在本質(zhì)上更具有平臺優(yōu)勢:能夠基于更多數(shù)據(jù)做出更為明智的決策。

根據(jù)Dewan的介紹,整個欺詐檢測系統(tǒng)一直在不斷精進、愈發(fā)復(fù)雜。她總結(jié)道,“回顧2014年,當時我們需要使用150套模型來管理全球、各個國家、消費者以及商戶組合中的欺詐檢測工作。但如今我們只需要單一的全球模型,目標就是安全管理我們支付網(wǎng)絡(luò)中往來流動的1.2萬億美元。而即將于下個月推出的最新醋,將包含最新數(shù)據(jù)以及一系列更為強大的新功能。”
責(zé)編AJX

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