为什么人工智能驱动的欺诈检测对于支付服务提供商的发展至关重要：作者：Ben O'Brien

支付服务提供商 (PSP) 需要欺诈检测系统，该系统能够预测并适应新兴类型的欺诈，同时保持安全和客户体验之间的微妙平衡。

我们与客户亲眼目睹了这一点，我们的人工智能驱动方法增强了跨多个司法管辖区的欺诈检测能力。

当然，每个 PSP 都面临着自己独特的挑战。您可能正在拓展新市场、管理不断增加的交易量或努力优化运营成本。这篇文章涵盖了实施人工智能欺诈检测系统的关键经验教训。

支付服务中的欺诈检测发生了怎样的变化

传统的欺诈检测严重依赖固定规则和人工审核。当支付方式更简单、交易量更少且欺诈模式更可预测时，这些系统运行良好。

但当欺诈和诈骗投诉达到历史最高水平时，这些措施已经不够了。

考虑一个典型的基于规则的系统：如果交易 X 满足标准 Y，则将其标记为供审查。虽然这种方法可以捕获已知的欺诈模式，但它很难应对新的威胁并产生许多误报。每个误报都意味着真正的客户面临延迟或拒绝，从而损害收入和声誉。

人工智能和机器学习模型并不遵循严格的规则，而是实时分析数千个数据点，随着新模式的出现进行学习和适应。他们可以发现人类分析师可能会错过的微妙联系，同时将误报率减少高达 80%。

即使交易量增长，机器学习系统也有助于维持平稳的支付流程。它们适应季节变化，发现新兴趋势，并在不同市场和支付类型中有效扩展。

这种方法对于支付提供商扩展到新领域或推出新产品至关重要。组织需要加强欺诈防御，但他们也需要一种能够随着业务发展而增长的解决方案，同时满足多个司法管辖区的不同监管要求。

支付服务提供商安全的主要挑战

在现代支付中，速度至关重要。客户要求即时转账，但这却为安全检查提供了最短的时间。即使是几秒钟的延迟，也可能会促使客户选择其他付款方式。这在全面的欺诈检查和无摩擦的支付流程之间提出了复杂的平衡行为。

跨境交易带来了额外的复杂性。每个司法管辖区都有自己的监管要求、欺诈模式和客户行为。在一个市场中证明非常有效的安全方法可能会忽视另一个市场中的关键欺诈指标。考虑一下在英国完全正常的交易模式（例如一小时内向不同零售商进行多次小额付款）如何可能在单笔较大交易成为常态的市场中触发欺诈警报。

这正是支付提供商要求系统能够适应地区差异，同时保持一致的安全标准的原因。

随着支付提供商拓展新市场或推出新产品，这些挑战会加剧。每次扩展都会扩大欺诈者的攻击面，同时引入新的监管要求和客户期望来管理。

人工智能和机器学习在预防 PSP 欺诈方面的力量

好消息是，与传统系统不同，人工智能和机器学习模型随着时间的推移会变得更加有效。例如，合法用户在付款时通常遵循一致的行为模式。机器学习模型可以发现与这些模式的微小偏差——这些变化太小，基于规则的系统无法检测到，但通常表明存在欺诈行为。

在与大型支付服务提供商的合作中，我们看到机器学习模型如何在几毫秒内处理每笔交易的数千个数据点。这包括交易金额和位置等明显因素，也包括设备信息、计时模式和交易速度等微妙指标。该模型同时权衡所有这些因素，从而产生比传统方法更准确的风险评估。

真正的优势来自于系统的适应能力。当欺诈者改变策略时，模型会自动调整其检测模式。这种持续学习有助于防止欺诈损失，同时减少可能阻止合法交易的误报。

我们的方法将这种先进技术与实际业务需求相结合。我们开发的模型不仅可以检测欺诈，还可以为他们的决策提供清晰的解释，帮助风险团队了解和完善系统的性能。这种透明度对于维持监管合规性和与利益相关者建立信任至关重要。

支付服务提供商的要点

对于寻求在有效管理风险的同时保持竞争力的支付服务提供商来说，过渡到基于机器学习的欺诈预防至关重要。我们的经验强调了几个关键的成功因素：

数据质量是根本。 如果没有干净、全面的数据，即使是最复杂的机器学习模型也无法发挥最佳性能。支付提供商需要强大的数据管理策略来捕获相关信息，同时遵守隐私要求。该基础支撑着当前的运营和未来的扩张计划。

事实证明，内部能力对于长期成功至关重要。 虽然外部专业知识可以加速您的欺诈预防计划，但发展内部知识可确保可持续的结果。这不仅包括数据科学和机器学习方面的技术熟练程度，还包括风险评估和监管合规方面的专业知识。

最重要的是，预防欺诈应该促进增长，而不是阻碍增长。 正确的方法有助于拓展新市场和推出新产品，同时保持强大的安全标准。这就是机器学习驱动的系统通过其固有的灵活性展示其特殊价值的地方。