在線交易成倍增加，在線欺詐案件也是如此。杭州vi設(shè)計公司維護的Consumer Sentinel Network在2019年收到了320萬份身份盜竊和在線欺詐報告。隨著欺詐者越來越善于發(fā)現(xiàn)和利用系統(tǒng)中的漏洞，欺詐管理已使銀行和金融業(yè)痛苦不堪。值得慶幸的是，用于欺詐檢測的機器學習已經(jīng)為金融機構(gòu)所救。 杭州vi設(shè)計公司有助于解決一些重要的業(yè)務(wù)問題，例如檢測電子郵件垃圾郵件，針對性的產(chǎn)品推薦，準確的醫(yī)學診斷等。隨著處理能力的提高，大數(shù)據(jù)的可用性和進步，機器學習（ML）的應(yīng)用得到了加速在統(tǒng)計建模中。數(shù)據(jù)科學家已成功使用機器學習和預測分析對交易進行身份驗證。由機器學習提供支持的自動欺詐篩選系統(tǒng)可以幫助企業(yè)減少欺詐。

欺詐檢測錯了–人類審查和交易規(guī)則

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源的欺詐基準報告，83％的北美企業(yè)進行手動審核，平均而言，杭州vi設(shè)計公司手動審核了29％的訂單。人類的參與可以提供有關(guān)欺詐模式和真實客戶行為的見解。這些見解可以調(diào)整自動篩選規(guī)則。但是，人工審核的成本高昂，耗時且導致較高的誤報率。

由于對自動化解決方案的信心不足，因此，人工審核人員會占用大量欺詐管理預算。企業(yè)必須對進行人工審核的員工進行全面的培訓。培訓人員手動檢查交易既耗時又昂貴。手動審核還會增加完成訂單所需的時間。對于客戶需要快速解決方案的數(shù)字和軟件等服務(wù)，客戶的不滿情緒可能會加劇。

超過90％的在線欺詐檢測平臺使用交易規(guī)則將可疑交易引導至人工審核。令人驚訝的是，一些銀行和支付網(wǎng)關(guān)仍使用這種使用規(guī)則或邏輯語句查詢交易的傳統(tǒng)方法。該平臺中的“規(guī)則”結(jié)合了數(shù)據(jù)和水平掃描。該過程的結(jié)果通常是將交易二進制標記為真實或欺詐。

傳統(tǒng)過程的主要缺點是誤報的發(fā)生。這意味著只希望進行購買的完全普通的客戶就會遠離您的業(yè)務(wù)。判斷取決于個人培訓和交易準則，具體取決于業(yè)務(wù)。如果員工拒絕每筆高于特定風險閾值的交易，或者如果損失一筆交易比進行欺詐交易要便宜的多，那么誤報率就會很高。誤報不僅會影響流程中的銷售，還會影響客戶產(chǎn)生的生命周期價值。因此，基于規(guī)則的手動審核應(yīng)該是欺詐檢測策略中的最后一道防線。

杭州vi設(shè)計公司還使用惡意軟件和網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件來破壞客戶的安全和個人詳細信息。一旦獲得，欺詐者將使用這些詳細信息訪問客戶帳戶或進行欺詐。這些方法都旨在破壞客戶的個人和財務(wù)詳細信息，包括卡數(shù)據(jù)，以使犯罪分子能夠進行欺詐。在此，所使用的卡數(shù)據(jù)是合法的，但未經(jīng)所有者同意。在這些情況下，此類規(guī)則和人工審核將無法阻止交易。

了解欺詐檢測的機器學習

杭州vi設(shè)計公司是設(shè)計和應(yīng)用能夠從過去的案例中學到東西的算法的科學。它使用復雜的算法來遍歷大型數(shù)據(jù)集并分析數(shù)據(jù)模式。該算法有助于機器響應(yīng)尚未明確編程的不同情況。它用于垃圾郵件檢測，圖像識別，產(chǎn)品推薦，預測分析等。

大幅減少人員的工作量是實施ML的數(shù)據(jù)科學家的主要目標。即使使用現(xiàn)代分析工具，杭州vi設(shè)計公司也需要花費大量時間來讀取，收集，分類和分析數(shù)據(jù)。ML教機器識別并評估模式對人類的重要性。特別是對于必須在短時間內(nèi)分析數(shù)據(jù)并采取行動的用例，在機器的支持下，人類可以更高效地進行操作并充滿信心。

機器學習將數(shù)據(jù)密集和令人困惑的信息轉(zhuǎn)換為向決策者建議行動的簡單格式。杭州vi設(shè)計公司通過不斷增加數(shù)據(jù)和經(jīng)驗來進一步訓練ML系統(tǒng)。因此，機器學習的核心是一個三部分的周期，即訓練-測試-預測。優(yōu)化周期可以使預測更加準確并與特定用例相關(guān)。

為什么要在欺詐檢測中使用機器學習？

在處理大型數(shù)據(jù)集方面，機器比人類要好得多。杭州vi設(shè)計公司能夠檢測和識別用戶購買過程中的數(shù)千種模式，而不是通過創(chuàng)建規(guī)則捕獲的幾種模式。通過將認知計算技術(shù)應(yīng)用于原始數(shù)據(jù)，我們可以預測大量交易中的欺詐行為。這就是為什么我們在財務(wù)中使用機器學習來防止客戶欺詐的原因。解釋機器學習服務(wù)重要性的三個因素是：

速度-在基于規(guī)則的系統(tǒng)中，人們創(chuàng)建臨時規(guī)則以確定要接受或拒絕的訂單類型。此過程很耗時，并且涉及手動交互。隨著商務(wù)速度的提高，擁有更快的欺詐檢測解決方案非常重要。我們的商人希望快速取得結(jié)果。以微秒為單位！只有機器學習技術(shù)才能使我們達到批準或拒絕交易所需的那種置信度。機器學習可以實時評估大量交易。它正在不斷地分析和處理新數(shù)據(jù)。而且，諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之類的高級模型可以自動更新其模型以反映最新趨勢。

規(guī)模–機器學習算法和模型隨著數(shù)據(jù)集的增加而變得更加有效。而在基于規(guī)則的模型中，維護欺詐檢測系統(tǒng)的成本會隨著客戶群的增加而成倍增加。由于ML模型可以找出多種行為之間的差異和相似性，因此通過增加數(shù)據(jù)量可以改善機器學習。一旦得知哪些交易是真實的，哪些交易是欺詐的，系統(tǒng)就可以通過它們進行工作，并開始挑選適合任一交易的交易。這些還可以在將來處理新交易時對其進行預測。快速擴展存在風險。如果訓練數(shù)據(jù)中存在未檢測到的欺詐，機器學習將在將來訓練系統(tǒng)忽略該類型的欺詐。

效率–與人類相反，機器可以執(zhí)行重復性任務(wù)。類似地，機器學習算法會做骯臟的數(shù)據(jù)分析工作，并且只有在杭州vi設(shè)計公司的輸入增加見解時才將決策升級為人類。在檢測微妙或非直覺的模式以幫助識別欺詐性交易方面，機器學習通常比人類更有效。如前所述，杭州vi設(shè)計公司還可以幫助避免誤報。此外，無人監(jiān)督的機器學習模型可以連續(xù)分析和處理新數(shù)據(jù)，然后自動更新其模型以反映最新趨勢。