机器学习如何解决金融领域的欺诈检测
您会在大多数智能手机上找到金融应用程序。我们经常拿起手机进行网上银行交易或查看银行余额。移动应用程序正在改变我们过去进行金融活动的方式，为人们的生活带来便利和灵活性。银行几乎可以向用户直接向其移动应用程序提供所有可能的服务。从此以后，去银行的需求大大减少，有很多客户已经几个月甚至几年没有去银行了。
金融数字平台
然而，数字平台在金融行业的注入也包含了金融行业要为用户解决的众多欺诈活动。金融欺诈检测和预防的一个关键解决方案是机器学习。
金融领域的机器学习正在积极充当防御者，抵御旨在通过欺骗获取金钱的犯罪活动。作为一家企业，金融机构正在构建强大的解决方案，以为客户提供最佳安全性，而机器学习在这一过程中发挥着关键作用。因此，移动应用程序开发人员积极整合众多算法和显式编程，让他们的应用程序免于金融机构欺诈。
到2026年，全球欺诈检测和预防市场规模预计将达到658亿美元。此外，其复合年增长率将为21.5%，其中机器学习将在制作无欺诈金融应用程序方面发挥关键作用。机器学习如何防止欺诈的问题一直是企业家的好奇心。因此，本文将探讨以下内容：
- 机器学习阻止的主要活动类型是什么
- 机器学习对于预防金融欺诈有多重要？
- 什么是用于预防欺诈的机器学习模型？
- 金融移动应用中预防欺诈的真实案例
通过以上概念，您将具备通过机器学习了解财务应用程序中的欺诈检测所需的必要知识。
机器学习可以在财务应用程序中预防哪些主要欺诈类型？
机器学习正在迅速发展，其发展没有任何限制。欺诈检测和预防的范围涵盖欺诈者进行的一系列活动；洗钱、保险欺诈、网络钓鱼诈骗等。以下是机器学习正在快速尝试解决的一些常见金融类型：
电邮钓鱼诈骗
有些人依靠他们的电子邮件进行专业和个人用途。由于人们对电子邮件的广泛使用和可靠性，欺诈者通过多种方法实施电子邮件网络钓鱼欺诈。当网络犯罪分子在电子邮件中发送垃圾邮件或恶意软件时，这被称为电子邮件网络钓鱼欺诈。96%的网络钓鱼攻击来自电子邮件。
此类电子邮件可能包含以下内容：
- 不安全链接
- 请求银行otps（一次性密码）
- 网上银行密码
机器学习的自动化方法允许系统提前检测网络钓鱼企图以提醒用户。Gmail就是一个很好的例子。该算法检测电子邮件并将其发送到垃圾邮件。
信用卡诈骗
无现金经济促进了借记卡和信用卡的使用，信用卡已成为用户购物的主要来源。窃取信用卡信息正在成为用户中非常流行的欺诈行为。受害者可以代表他们的信用卡注意到无法识别的购买。每年提起数千起涉及信用卡欺诈的案件。机器学习可以作为一个安全层来识别授权方是否执行交易。
手机诈骗
手机容易受到网络攻击。借助智能手机中的NFC技术，黑客可以渗透您的私人数据并窃取信息。机器学习可以通过预先确定未经授权的访问来防止基于wifi的交易。此外，基于生物特征的安全性等智能技术可以防止基于手机的欺诈行为。
身份盗用
网站具有敏感的用户凭据。此外，如果黑客窃取了敏感信息，他们可以冒充您并以您的身份发起交易。此外，用户还使用社交平台一键登录多个平台。因此，机器学习可以提供一个安全的过程来防止金融机构的错误识别。
机器学习对于预防金融欺诈有多重要？
实施机器学习为金融业的欺诈检测带来多重好处。以下是机器学习提供的显着好处：
快速数据采集
今天，数据是企业的资产。当金融机构收集数据时，尤其是从欺诈活动的受害者那里收集数据时，他们了解识别欺诈原因的模式。因此，ML可以收集相关数据、准备类别并提供有洞察力的操作来提醒或防止欺诈活动。
高效率
ML可以毫无错误地执行无穷无尽的程序/函数。它可以轻松管理海量数据集并找到欺诈活动的来源，而不会影响效率或妨碍组织的时间和精力。此外，它还为公司节省了成本。
提高可扩展性
金融机构可以通过大数据技术能力处理任意数量的数据。最终，ML甚至可以区分数据集中最细微的差异，从而为用户提供最佳操作。因此，当金融机构可以利用海量数据集时，就增加了它们的可扩展性。
创新和快速改进
构建机器学习解决方案的一大好处是您可以随时根据需要修改它们。这绝不是一次性投资。此外，您可以不断创新您的机器学习算法，以注入欺诈者使用的最新趋势，从而快速改进您的欺诈检测方法。
什么是用于预防欺诈的机器学习模型？
机器学习技术在不断发展，但一些高度稳健的ML模型对金融业防止欺诈很有用。
监督学习
监督学习是金融行业最流行的机器学习方法之一。监督学习模型基于预测数据分析和数据库管理，处理来自多个来源的数据。此外，数据被标记并分为多个类别。对于欺诈检测，监督学习可以区分两个相似的数据集来训练机器学习算法。
无监督学习
当可供分析的信息非常少时，无监督学习在欺诈检测中起着关键作用。它持续监控多个时间戳和变体中的信息片段并从中学习。最后，当算法收集到足够的数据时，它会启动操作。
半监督学习
半监督学习结合了监督和无监督学习模式以产生最佳结果。学习模型根据需求自动切换到半监督或监督学习。
PayTm的PI（欺诈检测解决方案）如何使用机器学习工作？
Pi是PayTm为防止企业和用户欺诈而建立的金融欺诈检测模型。（Pi是PI.Exchange），其智能模型高度利用机器学习方法为用户提供最佳风险预防。
这就是Pi的工作原理：
- 检测：采用个性化方法的智能风险评分。每个用户对多项金融相关活动都有自己的风险评分。
- 诊断：欺诈检测模型使用无监督机器学习方法，24/7全天候主动监控活动，推荐用户规则集和警报。
PI使用高级智能算法，提供强大的欺诈检测工具：
- 数据摄取
- 异常检测
- 动态风险评分
- 机器学习工作室
- 智能模拟
- 案例管理
PI是金融部门欺诈检测工具的完美真实示例，展示了机器学习方法的高效使用。
想要在您的财务应用程序中集成欺诈检测和预防ML算法？
如果您想构建财务应用程序或希望提高财务应用程序的安全性，IT解决方案提供商可以为您的应用程序提供最佳的欺诈检测和预防解决方案。机器学习和人工智能（trickyenough dotcom—在移动设备中集成人工智能）专家热衷于集成与您的财务应用程序保持一致的智能解决方案。这些专家根据您的应用程序开发需求，在监督、非监督和半监督机器学习算法方面非常突出。
