机器学习如何防止信用卡欺诈？

机器学习如何防止信用卡欺诈？机器学习可以减少误报，并快速检测信用卡欺诈。使用传统的方法来检测信用卡欺诈会减慢解决这类问题的过程。机器学习在银行业的应用有望为各类金融机构找到更快、更准确的解决方案。银行业数字化的出现，给这些以金融为基础的组织带来了一些与网络安全相关的问题。例如，与2019年第一季度相比，2020年第一季度报告的金融欺诈增加了104%。金融欺诈的主要类型之一是信用卡欺诈，其中涉及黑客获取个人信用卡并非法使用。如果发生这种情况，持卡人可以打电话给银行冻结信用卡，但银行和信用卡公司的首要任务是防止这种欺诈的可能性。解决这一问题的一个可靠方法是使用机器学习进行欺诈检测。机器学习在银行业的应用是人工智能在组织中用于金融相关目的的又一个例子。扫描购买模式以检测欺诈基于人工智能的欺诈检测系统会持续密切扫描用户的信用卡账单。人工智能的高级模式和异常识别功能通过检测肉眼无法发现的购买模式发挥作用。例如，如果用户不是特别经常在网上购物，但突然（根据其卡报表）开始以某种频率在网上购物，系统就会发出危险信号。同样地，如果用户突然开始在距离其住所数英里以外的商店消费，那么情况就更不妙了。有几个这样的参数。此外，基于银行机器学习的工具可以区分一次性购买和遵循相同模式的多次购买。通过这种方法，可以避免信用卡欺诈检测中的误报。一旦系统扫描实时购买后发出警报，信用卡公司或银行就可以部署调查小组来调查此事，并在信用卡发生任何重大活动之前采取适当的行动。利用机器学习进行欺诈检测总部位于丹麦的DanskeBank采用人工智能技术进行信用卡欺诈检测。在实施了该技术后，银行欺诈检测的误报数量减少了60%，并报告欺诈检测案件数量增加了50%。银行和信用卡公司在信用卡欺诈检测中小心翼翼，因为不希望错误地将每笔交易标记为欺诈。同时，每一起信用卡欺诈案件都必须立即被抓住。银行业的机器学习是无缝实现这两个目标的必要条件。

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。

机器学习如何防止信用卡欺诈？

下一篇