人工智能和机器学习如何改善金融科技领域的欺诈检测身份盗窃很常见，但随着人工智能和机器学习的兴起，其对金融科技行业的影响已大大减少。这是如何。

网络诈骗是我们各种金融机构的一大威胁fintech公司都是这场骗局的受害者。检测这些攻击有两种方式:通过不一致的传统方法或使用不断发展的人工智能机制。

与人工智能相比，基于规则的方法等传统方法仍被大多数金融科技公司广泛使用。与此同时，一些人正在调整以利用机器学习和人工智能，改进检测欺诈的方法。因此，把我们带到下面的问题。

人工智能和机器学习有何改进欺诈检测在金融科技行业?该技术涉及哪些特定的应用程序，哪些机制对其进行了补充?我们整理了其应用已变得非常有益的关键领域。

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在身份窃贼侵入服务器之前将其揪出来

身份盗窃很常见，但随着人工智能的兴起，其对金融科技行业的影响已大大减少。当创建账户、提交申请或提交纳税申报表等活动变得更加电脑化时，用户在这一领域必然更容易受到欺诈的影响。数字化的数据更容易获取，这给身份窃贼渗透服务器提供了更多的可能性。例如，身份窃贼可以用别人的名字创建账户，获取那个人的福利，甚至利用被盗的身份信息窃取他们的纳税申报表。在遏制这些反常现象方面，人工智能是救星。人工智能身份盗窃检测像模式识别这样的系统在减少这种骗局的危险和及早发现它们方面非常出色。根据具体情况，模型可能能够识别所提供文档中不符合客户通常行为模式的可疑交易、行为或信息，从而避免可能的危险。

通过识别异常交易，快速检测信用卡欺诈

客户可能保护他们的信用卡并通过各种方式获取账户信息，例如利用虚拟专用网或虚拟卡或查看网站认证。然而，随着欺诈手段变得越来越复杂，处理信用卡交易和转账的组织必须扫描信用卡以避免任何风险。像数据挖掘这样的人工智能方法已经提供了一个相当大的数据集，其中包括两种交易(即卡片交易和转账)，需要训练以识别欺诈行为。通过分析，该模型可以发现欺诈的危险信号。是否有可能的方法可以及时标记和检测非法交易?是的，例如，客户账户每周或每月的交易价值迅速飙升，或者在一家不向账户持有人所在国家发货的商店购买商品。所有这些都可以在人工智能的帮助下迅速发现，并且可以及时减轻欺诈行为，以避免持续损失。

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在账户活动中发现洗黑钱

金融科技公司和银行使用深度学习人工智能算法比如用神经网络来发现犯罪行为和账户活动之间未被发现的联系。洗钱很难用传统方法识别，因为迹象往往非常微妙。尽管如此，自从人工智能出现以来，每一项行动都是经过仔细考虑的，因为这种做法通常涉及大笔资金，而且是由有组织的犯罪组织或看似真实的实体实施的。

尽管有完善的机制，个人无疑还是容易出错的。在掩盖活动中，很难发现与洗钱有关的行为，因为它们没有留下怀疑的余地，但人工智能一直处于发现这些行为的前沿。例如，一个错误的资金转移可能是揭露一系列非法活动的关键。此外，在某些情况下，个人账户上的几笔交易合并在一起，但经过仔细审查后却显得不合法。这些模式可以被人工智能系统快速识别，并且可以及时防止欺诈活动。

及早发现欺诈性贷款及按揭申请

近年来，大多数金融科技公司和银行严重依赖人工智能欺诈检测技术评估诈骗人士的贷款及按揭申请。这是他们风险评估的重要组成部分，并有助于分析师的日常工作。通过机器语言，他们可以从应用程序中提取相关数据，并使用通过包含合法应用程序和标记为欺诈的应用程序的数据集开发的模型对其进行分析。人工智能在这一领域的本质是检测可能导致欺诈的趋势，以便迅速发出警报，无论是否准确。它允许负责的分析师进一步审查，这可能导致无罪释放或防止欺诈。它还可以帮助金融科技公司预测客户欺诈的可能性，因为它可以通过检查来帮助预测趋势消费者行为数据。

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银行和金融科技公司仍然偶尔认为，基于规则的方法更安全、更直接。传统的基于规则的方法和人工智能倾向于相互支持，但可能很快就会发生变化。这是由于基于规则的系统的复杂性有其局限性，以及欺诈行为比过去变得更加复杂和动态。基于规则的方法是一场失败的斗争，因为每次出现新模式时都需要创建新规则。金融科技公司可以积极预见欺诈行为，而不是总是落后一步人工智能和机器学习维护其财务诚信的技巧。