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機(jī)器學(xué)習(xí)如何防止信用卡欺詐？機(jī)器學(xué)習(xí)可以減少誤報(bào)，并快速檢測信用卡欺詐。使用傳統(tǒng)的方法來檢測信用卡欺詐會(huì)減慢解決這類問題的過程。機(jī)器學(xué)習(xí)在銀行業(yè)的應(yīng)用有望為各類金融機(jī)構(gòu)找到更快、更準(zhǔn)確的解決方案。銀行業(yè)數(shù)字化的出現(xiàn)，給這些以金融為基礎(chǔ)的組織帶來了一些與網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的問題。例如，與2019年第一季度相比，2020年第一季度報(bào)告的金融欺詐增加了104%。金融欺詐的主要類型之一是信用卡欺詐，其中涉及黑客獲取個(gè)人信用卡并非法使用。如果發(fā)生這種情況，持卡人可以打電話給銀行凍結(jié)信用卡，但銀行和信用卡公司的首要任務(wù)是防止這種欺詐的可能性。解決這一問題的一個(gè)可靠方法是使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行欺詐檢測。機(jī)器學(xué)習(xí)在銀行業(yè)的應(yīng)用是人工智能在組織中用于金融相關(guān)目的的又一個(gè)例子。掃描購買模式以檢測欺詐基于人工智能的欺詐檢測系統(tǒng)會(huì)持續(xù)密切掃描用戶的信用卡賬單。人工智能的高級(jí)模式和異常識(shí)別功能通過檢測肉眼無法發(fā)現(xiàn)的購買模式發(fā)揮作用。例如，如果用戶不是特別經(jīng)常在網(wǎng)上購物，但突然（根據(jù)其卡報(bào)表）開始以某種頻率在網(wǎng)上購物，系統(tǒng)就會(huì)發(fā)出危險(xiǎn)信號(hào)。同樣地，如果用戶突然開始在距離其住所數(shù)英里以外的商店消費(fèi)，那么情況就更不妙了。有幾個(gè)這樣的參數(shù)。此外，基于銀行機(jī)器學(xué)習(xí)的工具可以區(qū)分一次性購買和遵循相同模式的多次購買。通過這種方法，可以避免信用卡欺詐檢測中的誤報(bào)。一旦系統(tǒng)掃描實(shí)時(shí)購買后發(fā)出警報(bào)，信用卡公司或銀行就可以部署調(diào)查小組來調(diào)查此事，并在信用卡發(fā)生任何重大活動(dòng)之前采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行欺詐檢測總部位于丹麥的DanskeBank采用人工智能技術(shù)進(jìn)行信用卡欺詐檢測。在實(shí)施了該技術(shù)后，銀行欺詐檢測的誤報(bào)數(shù)量減少了60%，并報(bào)告欺詐檢測案件數(shù)量增加了50%。銀行和信用卡公司在信用卡欺詐檢測中小心翼翼，因?yàn)椴幌Ｍe(cuò)誤地將每筆交易標(biāo)記為欺詐。同時(shí)，每一起信用卡欺詐案件都必須立即被抓住。銀行業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)是無縫實(shí)現(xiàn)這兩個(gè)目標(biāo)的必要條件。

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