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越來(lái)越多的金融機(jī)構(gòu)正在使用人工智能嗅探并屏蔽欺詐行為

如意 ? 來(lái)源:科技行者 ? 作者:科技行者 ? 2020-09-23 14:12 ? 次閱讀

網(wǎng)絡(luò)犯罪分子眼中,信用卡企業(yè)無(wú)疑是最重要的攻擊目標(biāo)之一。數(shù)以萬(wàn)億計(jì)的美元流經(jīng)他們的系統(tǒng),想想就令人激動(dòng)不已。正因?yàn)槿绱?,單?019年一年,全美就出現(xiàn)了超過(guò)27萬(wàn)份信用卡欺詐報(bào)告,達(dá)到2017年的兩倍。

那么,信用卡公司該如何應(yīng)對(duì)?很多金融機(jī)構(gòu)正在使用人工智能嗅探并屏蔽欺詐行為。

比如,美國(guó)運(yùn)通公司風(fēng)險(xiǎn)管理副總裁Anjali Dewan最近在TechFirst就在播客上表示,“著眼于整個(gè)金融服務(wù)行業(yè),我們相信美國(guó)運(yùn)通掌握著全球規(guī)模最大、先進(jìn)度最高的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這些模型正在監(jiān)控全部交易活動(dòng),并實(shí)時(shí)返回80億項(xiàng)信用與欺詐風(fēng)險(xiǎn)決策結(jié)果?!?/p>

據(jù)了解,美國(guó)運(yùn)通在106個(gè)國(guó)家/地區(qū)發(fā)出1.4億張信用卡,客戶(hù)每年支付1.2萬(wàn)億美元購(gòu)買(mǎi)商品及服務(wù),其中自然涉及大量交易與決策流程。

運(yùn)通公司已經(jīng)擁有十多年的AI欺詐管理經(jīng)驗(yàn),目前即將發(fā)布第十種主要模型以監(jiān)控并降低欺詐風(fēng)險(xiǎn)。

有趣的是,雖然AI技術(shù)當(dāng)下可謂風(fēng)頭無(wú)兩,但美國(guó)運(yùn)通早在十年之前(即2010年)就已經(jīng)開(kāi)始使用AI,并在2015年將其所有風(fēng)險(xiǎn)管理模型全面轉(zhuǎn)換為AI形式。

運(yùn)通,當(dāng)之無(wú)愧的AI采用先驅(qū)。

如果關(guān)注2019年以來(lái)Gartner公司發(fā)布的人工智能炒作周期報(bào)告,大家就會(huì)發(fā)現(xiàn)AI云服務(wù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、洞見(jiàn)引擎以及認(rèn)知計(jì)算等技術(shù)已經(jīng)脫離“虛假期望值”數(shù)年之久,更是早已經(jīng)過(guò)了“啟蒙上升期”并逐步進(jìn)入大家所真正渴望的“生產(chǎn)穩(wěn)定期”。

越來(lái)越多的金融機(jī)構(gòu)正在使用人工智能嗅探并屏蔽欺詐行為

2019年Gartner公司發(fā)布的人工智能炒作周期報(bào)告

由此得出的結(jié)論是,美國(guó)運(yùn)通不僅是重要的早期采用者,更是在從AI技術(shù)中獲取實(shí)際價(jià)值方面領(lǐng)先于整體市場(chǎng)曲線。換句話說(shuō),目前的運(yùn)通已經(jīng)將AI全面推向生產(chǎn)穩(wěn)定期。

Dewan在采訪中表示,“我們的全部模型都已經(jīng)以AI技術(shù)為基礎(chǔ),能夠顯著縮短客戶(hù)的生命周期。從新賬戶(hù)創(chuàng)建、額度分配、客戶(hù)管理與欺詐檢測(cè)開(kāi)始,全程覆蓋。根據(jù)尼爾森報(bào)告公布的調(diào)查結(jié)果,大家會(huì)發(fā)現(xiàn)過(guò)去13年以來(lái),美國(guó)運(yùn)通一直保持著欺詐率方面的最低比例,僅為行業(yè)平均水平的一半?!?/p>

這確實(shí)值得欽佩。

盡管自COVID-19疫情爆發(fā)以來(lái),信用卡欺詐活動(dòng)有所增加,但Dewan表示運(yùn)通方面的欺詐損失仍然控制在極低水平。

這樣的結(jié)果,離不開(kāi)多方面努力。

欺詐行為一旦成功,當(dāng)然會(huì)帶來(lái)金錢(qián)損失(最終由信用卡客戶(hù)承擔(dān)成本);但即使欺詐活動(dòng)失敗,損失同樣真實(shí)存在。如果客戶(hù)想要購(gòu)買(mǎi)商品,但自己的信用卡卻被誤報(bào)為存在欺詐活動(dòng)并受到拒絕,無(wú)疑會(huì)令其感到尷尬、沮喪、煩惱甚至決定轉(zhuǎn)投別家發(fā)卡商。隨著時(shí)間推移,這類(lèi)情況可能對(duì)品牌形象造成負(fù)面影響,最終導(dǎo)致客戶(hù)群體分崩離析。

Dewan表示,美國(guó)運(yùn)通希望在這兩類(lèi)情況下帶來(lái)切實(shí)改善。

Dewan表示,“自2014年我們著手部署基于AI的欺詐解決方案以來(lái),我們的欺詐活動(dòng)數(shù)字化解決率提升了100%。在2014年之后,銷(xiāo)售點(diǎn)中斷幾率降低了21%,這極大改善了客戶(hù)們的使用體驗(yàn)。”

Dewan無(wú)法透露太多實(shí)現(xiàn)這項(xiàng)壯舉背后所使用的軟硬件技術(shù),但表示運(yùn)通方面即將推出其全球欺詐檢測(cè)模型的第十次重大迭代,其中將使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)與順序遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策處理。

GAN非常重要,因?yàn)槠淠軌蚩焖偬嵘P托?。它屬于一種機(jī)器學(xué)習(xí)框架,由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間相互競(jìng)爭(zhēng)以交替改進(jìn),借此以機(jī)器速度實(shí)現(xiàn)優(yōu)化升級(jí)。RNN同樣非常重要,因?yàn)槠洳粌H能夠處理輸入并將內(nèi)容轉(zhuǎn)換為其他形式,同時(shí)也能在處理下一組數(shù)據(jù)的同時(shí)參考上一組數(shù)據(jù)結(jié)果,由此做出更智能、更精細(xì)的決策。

最終,所有這些后端技術(shù),都會(huì)對(duì)前端客戶(hù)產(chǎn)生直接影響。

例如:當(dāng)您飛往某國(guó)外城市,并打算購(gòu)物時(shí)。Dewan介紹稱(chēng),“后臺(tái)會(huì)在15秒之內(nèi)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法與信用卡持卡人進(jìn)行個(gè)性化通信??梢圆捎?a target="_blank">電子郵件形式,也可以采用推送通知形式,或者是文本短信形式。通過(guò)靈活的實(shí)時(shí)溝通渠道,我們能夠與持卡人快速接觸并解決欺詐問(wèn)題?!?/p>

當(dāng)然,其中需要涉及大量數(shù)據(jù)。

Dewan指出,由于美國(guó)運(yùn)通公司采取垂直導(dǎo)向的運(yùn)營(yíng)模式(即發(fā)卡、商戶(hù)支持及支付網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行完全由運(yùn)通自行負(fù)責(zé)),因此與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相比,運(yùn)通在本質(zhì)上更具有平臺(tái)優(yōu)勢(shì):能夠基于更多數(shù)據(jù)做出更為明智的決策。

根據(jù)Dewan的介紹,整個(gè)欺詐檢測(cè)系統(tǒng)一直在不斷精進(jìn)、愈發(fā)復(fù)雜。她總結(jié)道,“回顧2014年,當(dāng)時(shí)我們需要使用150套模型來(lái)管理全球、各個(gè)國(guó)家、消費(fèi)者以及商戶(hù)組合中的欺詐檢測(cè)工作。但如今我們只需要單一的全球模型,目標(biāo)就是安全管理我們支付網(wǎng)絡(luò)中往來(lái)流動(dòng)的1.2萬(wàn)億美元。而即將于下個(gè)月推出的最新醋,將包含最新數(shù)據(jù)以及一系列更為強(qiáng)大的新功能?!?br /> 責(zé)編AJX

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