Fintech ja tekoäly petosten havaitsemisessa

Fintech ja tekoäly petosten havaitsemisessa

Aikaleima: 7. syyskuuta 2023 7
Fintech ja tekoäly petosten havaitsemisessa PlatoBlockchain Data Intelligencessä. Pystysuuntainen haku. Ai.

Taistelu
petostentorjunta on loputonta kehittyvällä rahoitusalalla. Strategiat
huijareiden käyttämät teknologiat muuttuvat. Tämän dynamiikan seurauksena
Fintech ja tekoäly (AI) ovat nousseet valtaviksi liittolaisiksi
rahoituspetosten torjunta. Tässä artikkelissa tarkastelemme kriittistä
fintechin ja tekoälyn rooli petosten havaitsemisessa sekä niiden
muutosvaikutus rahoituspalvelualaan.

Muuttuva
Talouspetoksen kasvot

Taloudellinen petos
on pitkäaikainen ongelma, joka kehittyy jatkuvasti uusien haavoittuvuuksien hyödyntämiseksi.
Olipa kyseessä luottokorttipetos, identiteettivarkaus, tietojenkalastelu tai raha
varkaiden menetelmistä on tulossa monimutkaisempia. Osoittaa oikein
nämä vaarat, rahoituslaitosten on käytettävä huippuluokan ratkaisuja.

Fintech kuten a
Vaihda katalysaattori

Fintech, joka
tarkoittaa rahoitusteknologiaa, on häirinnyt perinteiset rahoituspalvelut
hyödyntämällä teknologiaa tarjoamaan luovia ratkaisuja. Fintech on osoittanut olevansa
pelin muuttaja petosten tunnistamisessa.

  • Real-time
    Tapahtumavalvonta: Fintech-alustat mahdollistavat reaaliaikaisen kaupankäynnin
    seurantaa. He tutkivat tapahtumakuvioita algoritmeilla ja havaitsevat parittomat tai
    epäilyttävää toimintaa, kun se tapahtuu. Tämä ennakoiva menetelmä mahdollistaa nopean
    vilpillisten liiketoimien välttämiseksi.
  • Parantunut
    Asiakkaan todennus: Fintech-yritykset ovat ottaneet käyttöön parannetun autentikoinnin
    teknologiat, kuten biometriikka ja käyttäytymisanalyysi. Nämä tekniikat
    lisää turvallisuutta takaamalla, että vain valtuutetut henkilöt voivat
    käyttää tilejä ja suorittaa tapahtumia.
  • Kone
    Riskinarviointia varten: Fintech käyttää koneoppimisalgoritmeja
    yrityksiä arvioimaan kuhunkin liiketoimeen liittyvää riskiä. Algoritmit voivat
    havaita mahdollisesti petollinen toiminta suurella tarkkuudella
    aiempien tietojen arvioiminen ja poikkeamien havaitseminen.

AI:
Petosten havaitsemisen supervoima

Taistelussa
talouspetoksia, tekoälyä, erityisesti koneoppimista vastaan
ja syväoppiminen, on noussut mahtavaksi välineeksi.

  • Kuvio
    Tunnistus: Tekoälyjärjestelmät ovat erityisen hyviä monimutkaisten kuvioiden havaitsemisessa
    ja poikkeavuuksia laajoissa tietokokonaisuuksissa. He voivat havaita epäilyttävän toiminnan
    nykyisten tapahtumien vertaaminen aikaisempiin tietoihin, mikä mahdollistaa nopeamman petoksen
    havaitseminen.
  • Behavioral
    Analyysi: AI-käyttöiset järjestelmät voivat tutkia sekä online- että offline-käyttäjien käyttäytymistä
    rakentaa "normaalin" käyttäytymisen perusta. Mahdolliset poikkeamat tästä
    lähtötilanne tuottaa hälytyksiä, jolloin laitokset voivat jatkaa toimintaansa
    tutkimuksessa.
  • Ennakoiva
    Analyysi: Tutkimalla aikaisempia tietoja ja etsimällä malleja, jotka viittaavat korkeaan
    petosten riski, tekoäly voi ennakoida mahdollisia petosten suuntauksia. Tämä ennakoiva strategia
    auttaa laitoksia pysymään askeleen huijareiden edellä.
  • Päästä eroon
    Väärät positiiviset: Perinteiset petosten havaitsemisjärjestelmät tuottavat usein vääriä
    positiivisia, merkitsemällä viattomia liiketoimia epäillyiksi. Tekoälyn kyky tehdä
    suuriin tietomääriin perustuvat hienostuneet johtopäätökset vähentävät vääriä
    positiivisia, mikä helpottaa petostutkijoihin kohdistuvaa painetta.

Fintech ja
AI: Synergia

Vaikka fintech
ja tekoäly erikseen tarjoavat merkittäviä etuja petosten havaitsemisessa
yhteistyö lisää niiden tehokkuutta.

Fintech
alustat keräävät ja käsittelevät valtavia määriä tapahtumatietoja. AI voi käyttää
tämä data rakentaa koneoppimismalleja ja parantaa niiden tarkkuutta
petosten suuntausten havaitseminen.

  • Real-time
    Analyysi: Fintechin reaaliaikaiset seurantataidot täydentävät tekoälyn kapasiteettia
    arvioida tietoja lennossa. Tämä yhteistyö mahdollistaa reaaliaikaiset petokset
    havaitsemiseen ja ehkäisyyn.
  • Mukautuva
    Mallit: AI-käyttöiset petosten havaitsemismallit pystyvät mukautumaan uusiin
    petosstrategioita. Mallit voidaan integroida käyttämiin alustoihin
    fintech-yritykset takaavat, että petosten havaitsemistekniikat ovat aina käytössä
    toistaiseksi.
  • Asiakaslähtöinen
    Lähestymistavat: Tekoälyllä toimiva fintech voi tarjota asiakaslähtöistä petostentorjuntaa.
    Teknologiat voivat havaita outoa toimintaa, joka voi olla merkki petoksesta ja samalla minimoida
    todellisille kuluttajille, koska he tuntevat käyttäjien käyttäytymisen ja mieltymykset.

AI Arms Race
Pyyhkäisee Wall Streetiä, kun pankit pyrkivät valjastamaan teknologiaa

Wall Street on
keskellä tekoälyn asevarustelukilpailua pankit
kilpailevat turvatakseen tekoälykykyjä ja integroidakseen teknologian toimintaansa.
Noin 40 % johtavien pankkien avoimista työpaikoista liittyy nyt tekoälyyn liittyviin rooleihin, mukaan lukien
tietoinsinöörit, kvanttit ja eettiset asiantuntijat konsultin mukaan
Ilmeistä.

Vapautuminen
Open AI:n ChatGPT vuoden 2022 lopulla on kiihdyttänyt tätä trendiä, kun pankit näkevät tekoälyn
pelin muuttajana. Pankit pyrkivät tehostamaan toimintaansa tarjoamalla räätälöityjä
suojausratkaisut ja parempi hinnoittelu asiakkaille. Tekoäly auttaa myös monimutkaisissa tiedoissa
analyysi ja riskimallinnus.

Tämä kuitenkin on
pushilla on kritiikkinsä, mikä herättää huolta avoimuudesta ja tehokkuudesta. Kuten
Tekoälyjärjestelmistä tulee monimutkaisempia, huoli kasvaa siitä, miten päätökset tehdään ja
AI-tulosteiden luotettavuus. Tekoälyn toteuttamiseen liittyvät korkeat kustannukset
ovat myös huomioitavaa.

Näistä huolimatta
Pankit investoivat aktiivisesti tekoälyyn, ja jotkut käyttävät tekoälyä vastaamaan haasteisiin
Asiakkaille sopivat investoinnit, kun taas toiset käyttävät tekoälyä tulkintaan
sääntelyelinten tiedonannot. Tekoälyn asevarustelun alkaessa pankkien on pakko
astele varovasti ja ymmärrä tekniikan mahdollisuudet ja sudenkuopat
hyödyntää sen edut tehokkaasti.

Huomioita
ja Esteet

Vaikka fintech
ja tekoäly ovat muuttaneet petosten havaitsemista, ongelmia on edelleen.

  • Tietosuoja:
    Tietosuojaa koskevat huolenaiheet syntyvät merkittävien tietojen hankinnasta ja käytöstä
    asiakastiedot petosten havaitsemiseen. On tärkeää löytää oikea tasapaino
    turvallisuuden ja yksityisyyden välillä.
  • jakaminen
    Resurssit: Fintech- ja AI-ratkaisujen käyttöönotto vaatii suuria investointeja
    tekniikassa ja henkilöstökoulutuksessa. Pienemmät rahoitusorganisaatiot voivat olla
    resursseiltaan rajalliset.
  • Jonkin noudattaminen
    tietosuojastandardit, kuten GDPR Euroopassa, ovat kriittisiä. Välttää
    oikeudellisten seurausten, fintech- ja AI-ratkaisujen on noudatettava näitä kriteerejä.

-
Petosten havaitsemisen kehitys

Kuten fintech ja
Tekoäly paranee, samoin heidän roolinsa petosten havaitsemisessa.

  • näppäimistö
    Dynamiikka ja hiiren liikkeen analyysi: käyttäytymisbiometriikan kehitys, kuten
    näppäimistön dynamiikkaan ja hiiren liikeanalyysiin, lisää ylimääräisen kerroksen
    suojaus.
  • Blockchain
    Teknologia: Blockchain-tekniikan käyttö voi parantaa turvallisuutta
    ja vähentää petosten vaaraa.
  • Global
    Yhteistyö: Rahoituslaitokset ja sääntelyvirastot yhä useammin
    tehdä yhteistyötä uhkien tiedustelutietojen ja petostentorjunnan parhaiden käytäntöjen jakamiseksi.

Yhteenveto

Fintech ja AI
ovat tulleet valtaviksi liittolaisiksi loputtomassa sodassa rahoitusta vastaan
petos. Heidän kykynsä toimittaa reaaliaikaista valvontaa, käyttäytymisanalyysiä,
ja ennakoiva analytiikka on muuttanut rahoituspalvelualan
petosten havaitseminen. Kun nämä tekniikat kehittyvät, niiden synergia muodostuu
vahvempi, mikä vaikeuttaa haavoittuvuuksien hyödyntämistä.

Vaikka ongelmia
Kuten tietosuoja ja säännösten noudattaminen säilyvät, petosten tulevaisuus
tunnistus näyttää kirkkaalta. Fintech ja tekoäly pelaavat yhä enemmän
tärkeä rooli yksilöiden taloudellisen hyvinvoinnin turvaamisessa ja
laitokset yhtä lailla. Kaikkialla läsnä olevien digitaalisten rahoitustapahtumien aikakaudella
fintechin ja tekoälyn yhteistyö on toivon valoa
torjua talouspetoksia.

Taistelu
petostentorjunta on loputonta kehittyvällä rahoitusalalla. Strategiat
huijareiden käyttämät teknologiat muuttuvat. Tämän dynamiikan seurauksena
Fintech ja tekoäly (AI) ovat nousseet valtaviksi liittolaisiksi
rahoituspetosten torjunta. Tässä artikkelissa tarkastelemme kriittistä
fintechin ja tekoälyn rooli petosten havaitsemisessa sekä niiden
muutosvaikutus rahoituspalvelualaan.

Muuttuva
Talouspetoksen kasvot

Taloudellinen petos
on pitkäaikainen ongelma, joka kehittyy jatkuvasti uusien haavoittuvuuksien hyödyntämiseksi.
Olipa kyseessä luottokorttipetos, identiteettivarkaus, tietojenkalastelu tai raha
varkaiden menetelmistä on tulossa monimutkaisempia. Osoittaa oikein
nämä vaarat, rahoituslaitosten on käytettävä huippuluokan ratkaisuja.

Fintech kuten a
Vaihda katalysaattori

Fintech, joka
tarkoittaa rahoitusteknologiaa, on häirinnyt perinteiset rahoituspalvelut
hyödyntämällä teknologiaa tarjoamaan luovia ratkaisuja. Fintech on osoittanut olevansa
pelin muuttaja petosten tunnistamisessa.

  • Real-time
    Tapahtumavalvonta: Fintech-alustat mahdollistavat reaaliaikaisen kaupankäynnin
    seurantaa. He tutkivat tapahtumakuvioita algoritmeilla ja havaitsevat parittomat tai
    epäilyttävää toimintaa, kun se tapahtuu. Tämä ennakoiva menetelmä mahdollistaa nopean
    vilpillisten liiketoimien välttämiseksi.
  • Parantunut
    Asiakkaan todennus: Fintech-yritykset ovat ottaneet käyttöön parannetun autentikoinnin
    teknologiat, kuten biometriikka ja käyttäytymisanalyysi. Nämä tekniikat
    lisää turvallisuutta takaamalla, että vain valtuutetut henkilöt voivat
    käyttää tilejä ja suorittaa tapahtumia.
  • Kone
    Riskinarviointia varten: Fintech käyttää koneoppimisalgoritmeja
    yrityksiä arvioimaan kuhunkin liiketoimeen liittyvää riskiä. Algoritmit voivat
    havaita mahdollisesti petollinen toiminta suurella tarkkuudella
    aiempien tietojen arvioiminen ja poikkeamien havaitseminen.

AI:
Petosten havaitsemisen supervoima

Taistelussa
talouspetoksia, tekoälyä, erityisesti koneoppimista vastaan
ja syväoppiminen, on noussut mahtavaksi välineeksi.

  • Kuvio
    Tunnistus: Tekoälyjärjestelmät ovat erityisen hyviä monimutkaisten kuvioiden havaitsemisessa
    ja poikkeavuuksia laajoissa tietokokonaisuuksissa. He voivat havaita epäilyttävän toiminnan
    nykyisten tapahtumien vertaaminen aikaisempiin tietoihin, mikä mahdollistaa nopeamman petoksen
    havaitseminen.
  • Behavioral
    Analyysi: AI-käyttöiset järjestelmät voivat tutkia sekä online- että offline-käyttäjien käyttäytymistä
    rakentaa "normaalin" käyttäytymisen perusta. Mahdolliset poikkeamat tästä
    lähtötilanne tuottaa hälytyksiä, jolloin laitokset voivat jatkaa toimintaansa
    tutkimuksessa.
  • Ennakoiva
    Analyysi: Tutkimalla aikaisempia tietoja ja etsimällä malleja, jotka viittaavat korkeaan
    petosten riski, tekoäly voi ennakoida mahdollisia petosten suuntauksia. Tämä ennakoiva strategia
    auttaa laitoksia pysymään askeleen huijareiden edellä.
  • Päästä eroon
    Väärät positiiviset: Perinteiset petosten havaitsemisjärjestelmät tuottavat usein vääriä
    positiivisia, merkitsemällä viattomia liiketoimia epäillyiksi. Tekoälyn kyky tehdä
    suuriin tietomääriin perustuvat hienostuneet johtopäätökset vähentävät vääriä
    positiivisia, mikä helpottaa petostutkijoihin kohdistuvaa painetta.

Fintech ja
AI: Synergia

Vaikka fintech
ja tekoäly erikseen tarjoavat merkittäviä etuja petosten havaitsemisessa
yhteistyö lisää niiden tehokkuutta.

Fintech
alustat keräävät ja käsittelevät valtavia määriä tapahtumatietoja. AI voi käyttää
tämä data rakentaa koneoppimismalleja ja parantaa niiden tarkkuutta
petosten suuntausten havaitseminen.

  • Real-time
    Analyysi: Fintechin reaaliaikaiset seurantataidot täydentävät tekoälyn kapasiteettia
    arvioida tietoja lennossa. Tämä yhteistyö mahdollistaa reaaliaikaiset petokset
    havaitsemiseen ja ehkäisyyn.
  • Mukautuva
    Mallit: AI-käyttöiset petosten havaitsemismallit pystyvät mukautumaan uusiin
    petosstrategioita. Mallit voidaan integroida käyttämiin alustoihin
    fintech-yritykset takaavat, että petosten havaitsemistekniikat ovat aina käytössä
    toistaiseksi.
  • Asiakaslähtöinen
    Lähestymistavat: Tekoälyllä toimiva fintech voi tarjota asiakaslähtöistä petostentorjuntaa.
    Teknologiat voivat havaita outoa toimintaa, joka voi olla merkki petoksesta ja samalla minimoida
    todellisille kuluttajille, koska he tuntevat käyttäjien käyttäytymisen ja mieltymykset.

AI Arms Race
Pyyhkäisee Wall Streetiä, kun pankit pyrkivät valjastamaan teknologiaa

Wall Street on
keskellä tekoälyn asevarustelukilpailua pankit
kilpailevat turvatakseen tekoälykykyjä ja integroidakseen teknologian toimintaansa.
Noin 40 % johtavien pankkien avoimista työpaikoista liittyy nyt tekoälyyn liittyviin rooleihin, mukaan lukien
tietoinsinöörit, kvanttit ja eettiset asiantuntijat konsultin mukaan
Ilmeistä.

Vapautuminen
Open AI:n ChatGPT vuoden 2022 lopulla on kiihdyttänyt tätä trendiä, kun pankit näkevät tekoälyn
pelin muuttajana. Pankit pyrkivät tehostamaan toimintaansa tarjoamalla räätälöityjä
suojausratkaisut ja parempi hinnoittelu asiakkaille. Tekoäly auttaa myös monimutkaisissa tiedoissa
analyysi ja riskimallinnus.

Tämä kuitenkin on
pushilla on kritiikkinsä, mikä herättää huolta avoimuudesta ja tehokkuudesta. Kuten
Tekoälyjärjestelmistä tulee monimutkaisempia, huoli kasvaa siitä, miten päätökset tehdään ja
AI-tulosteiden luotettavuus. Tekoälyn toteuttamiseen liittyvät korkeat kustannukset
ovat myös huomioitavaa.

Näistä huolimatta
Pankit investoivat aktiivisesti tekoälyyn, ja jotkut käyttävät tekoälyä vastaamaan haasteisiin
Asiakkaille sopivat investoinnit, kun taas toiset käyttävät tekoälyä tulkintaan
sääntelyelinten tiedonannot. Tekoälyn asevarustelun alkaessa pankkien on pakko
astele varovasti ja ymmärrä tekniikan mahdollisuudet ja sudenkuopat
hyödyntää sen edut tehokkaasti.

Huomioita
ja Esteet

Vaikka fintech
ja tekoäly ovat muuttaneet petosten havaitsemista, ongelmia on edelleen.

  • Tietosuoja:
    Tietosuojaa koskevat huolenaiheet syntyvät merkittävien tietojen hankinnasta ja käytöstä
    asiakastiedot petosten havaitsemiseen. On tärkeää löytää oikea tasapaino
    turvallisuuden ja yksityisyyden välillä.
  • jakaminen
    Resurssit: Fintech- ja AI-ratkaisujen käyttöönotto vaatii suuria investointeja
    tekniikassa ja henkilöstökoulutuksessa. Pienemmät rahoitusorganisaatiot voivat olla
    resursseiltaan rajalliset.
  • Jonkin noudattaminen
    tietosuojastandardit, kuten GDPR Euroopassa, ovat kriittisiä. Välttää
    oikeudellisten seurausten, fintech- ja AI-ratkaisujen on noudatettava näitä kriteerejä.

-
Petosten havaitsemisen kehitys

Kuten fintech ja
Tekoäly paranee, samoin heidän roolinsa petosten havaitsemisessa.

  • näppäimistö
    Dynamiikka ja hiiren liikkeen analyysi: käyttäytymisbiometriikan kehitys, kuten
    näppäimistön dynamiikkaan ja hiiren liikeanalyysiin, lisää ylimääräisen kerroksen
    suojaus.
  • Blockchain
    Teknologia: Blockchain-tekniikan käyttö voi parantaa turvallisuutta
    ja vähentää petosten vaaraa.
  • Global
    Yhteistyö: Rahoituslaitokset ja sääntelyvirastot yhä useammin
    tehdä yhteistyötä uhkien tiedustelutietojen ja petostentorjunnan parhaiden käytäntöjen jakamiseksi.

Yhteenveto

Fintech ja AI
ovat tulleet valtaviksi liittolaisiksi loputtomassa sodassa rahoitusta vastaan
petos. Heidän kykynsä toimittaa reaaliaikaista valvontaa, käyttäytymisanalyysiä,
ja ennakoiva analytiikka on muuttanut rahoituspalvelualan
petosten havaitseminen. Kun nämä tekniikat kehittyvät, niiden synergia muodostuu
vahvempi, mikä vaikeuttaa haavoittuvuuksien hyödyntämistä.

Vaikka ongelmia
Kuten tietosuoja ja säännösten noudattaminen säilyvät, petosten tulevaisuus
tunnistus näyttää kirkkaalta. Fintech ja tekoäly pelaavat yhä enemmän
tärkeä rooli yksilöiden taloudellisen hyvinvoinnin turvaamisessa ja
laitokset yhtä lailla. Kaikkialla läsnä olevien digitaalisten rahoitustapahtumien aikakaudella
fintechin ja tekoälyn yhteistyö on toivon valoa
torjua talouspetoksia.

Aikaleima:

Lisää aiheesta Valtiovarainministeriö