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其實，並不是所有人都需要欺詐預防。
當金融機構追趕上最新的犯罪手段時，欺詐者已經想出了一種新的方法來代替它。由於有義務不斷打擊詐騙者，金融機構與罪犯保持一致步調是一項持續的挑戰。同時，金融部門花費大量的預算，時間和精力來開發或採用更先進的技術來預防欺詐。
但是，他們可能缺少一項像欺詐手段一樣迅速適應和變化的技術。
傳統上，組織依靠基於規則的算法來阻止欺詐。規則採用if-else邏輯，可以徹底檢測已知的欺詐模式。即使規則（如果與先進方法結合）仍然是重要的防欺詐工具，但這僅限於已知模式。它們無法適應未知的欺詐模式和方案，無法有效識別複雜的欺詐技術。
機器學習（ML）算法可以學習並適應所處理的每一個數據，可以在打擊欺詐方面發揮作用。一個經過優化設計的AI系統不僅能適應新變化，還能發現新模式而不會產生可能會導致過多假陽性的過擬合。
這就是為什麼越來越多的行業正在採用機器學習和人工智慧以檢測和防止欺詐的原因。根據一項調查，採用基於AI的解決方案的防欺詐專家中有80％認為AI對打擊欺詐者有效。
但是，仍然存在的問題是弄清楚哪種機器學習算法可以有效地檢測未知的欺詐模式。監督學習和無監督學習算法哪一個更有效？
應該使用什麼ML算法來進行欺詐檢測？
欺詐檢測
簡而言之，機器學習可以自動化從數據中提取已知和未知模式的過程。同時，它還識別出已獲取的數據模式，並將其應用於未知或真實數據。該系統還可以通過反饋迴路向其提供的新模式和結果來進行學習和適應。
監督或無監督ML模型
在監督和無監督的學習模型中，學習和適應有所不同。在監督學習中，機器學習模型嘗試從已知的數據模式（也稱為標記數據）中學習。為了訓練監督ML模型，將欺詐性數據記錄和非欺詐性數據記錄都提供給算法，這些數據都是標記數據。
另一方面，無監督ML算法的工作方式有所不同。未標記的數據將顯示給模型，該模型可自行學習數據結構。這有助於從數據中檢測未知模式。
魯棒ML模型的5個要點
那麼ML模型是怎樣工作的？哪些組件對於實施一個用於欺詐檢測的健壯ML系統必不可少？要將ML應用於欺詐預防，需要以下要素：
· 數據：無論是AI還是ML，質量數據都是構建反欺詐系統的基礎。如今的可用數據量很大，並被認為是21世紀的新貨幣，這歸功於這一準則：當涉及到數據驅動的AI模型時，更多的數據相當於欺詐檢測中增加的準確性。但是，公司面臨的主要挑戰是擁有一個可以隨著數據和複雜性的增加而擴展的AI平臺。
· 豐富：任何監督或無監督ML算法都不能單獨用於欺詐檢測以獲得最佳效果。需要採用不同的算法或方法，並使用不同的數據樣本對其進行測試以取得成功。
· 集成：在已開發的AI / ML模型中只有50％能投入市場，這導致了精力與大量工作的浪費。在Hadoop中擁有數據意味著模型只能在Hadoop中應用。另一方面，如果數據在實時系統中傳輸，則需要可以嵌入這些系統中的ML算法。這就是為什麼為模型開發可移植的集成（例如API）至關重要。
· 持續監控：持續監控是必不可少的，這使ML模型比簡單的基於規則的算法更有效。一個好的持續監控程序可以註冊並跟蹤ML模型的持續有效性。
· 實驗：欺詐者很聰明，技術變化很快。因此，僅建立和部署用於欺詐檢測的ML模型是不夠的。必須有一個平臺，讓AI科學家可以基於新技術和數據不斷測試和增強ML模型。
處理欺詐，增強客戶體驗等
在提供精緻的客戶體驗的同時檢測欺詐者是一項艱巨的任務。如果組織的系統雖然能夠準確地預測和阻止欺詐行為，但同時採用了繁瑣的身份驗證措施，則很容易失去客戶。
除了預防欺詐之外，人工智慧還可以通過多種方式改變銀行業。無縫的客戶體驗，移動銀行業務，風險管理和成本降低是AI做出貢獻的一些方式。
總結
不良行為者的策略變得越來越複雜，因為他們不斷採用新方法來利用金融系統。欺詐性交易雖佔比很小，但可能會產生深遠的影響，並可能導致數百萬美元的損失。
相信隨著AI的進步，可學習，適應和發現新興模式以防止欺詐的系統終有一天可以給每個需要的企業安排上。
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