精准异常检测的新时代

在当今的数字世界中，欺诈行为变得越来越复杂，这意味着我们需要更智能的方法来检测和预防欺诈行为。生成式人工智能可以实时查看大量数据，了解正常和可疑行为，并以惊人的准确度发现任何异常行为，从而帮助实现这一目标。简而言之，它使用先进的人工智能来捕捉正在发生的欺诈行为。

生成式人工智能 (GENAI) 已经存在了很长一段时间，为研究、图像合成和机器学习等领域的各种小众应用提供支持。然而，直到 2020 年之后，随着 ChatGPT 等工具的兴起，GENAI 才真正引起了公众的关注。这些用户友好的界面将这项技术带入了主流，使普通人能够通过生成文本、回答问题和协助完成创造性任务来亲身体验人工智能的强大功能，而这些方式以前非专家无法做到。

在本文中，我将探讨使用生成式人工智能 (GENAI) 通过先进的异常检测技术防止欺诈的各种方法。这些方法将重点介绍 GENAI 如何识别数据中的不规则模式，提供创新解决方案以实时打击欺诈并提高整个金融行业的安全性。

1.动态学习： 欺诈手段在不断演变，很难依靠固定规则来有效检测欺诈行为。生成式人工智能 (GENAI) 通过不断从过去和新数据中学习来克服这一挑战，使其能够适应不断变化的欺诈模式。这种动态学习使系统能够及时了解新出现的欺诈行为，并长期保持其有效性。

例如，GENAI 系统最初接受包含数百万笔合法和欺诈交易的历史数据训练。通过分析交易金额、地理位置、交易时间、商家类型和客户消费行为等关键特征，人工智能学会区分正常交易和可疑交易。它认识到某些模式可能表明存在欺诈行为，例如远离客户常去地点的交易金额异常高、短时间内在不同商家进行多笔交易或在非正常时间进行的交易。通过处理这些数据，系统可以建立对正常行为和可疑行为的基线理解，从而有效地检测潜在的欺诈行为。

2.即时监视与检测：
生成式人工智能 (GENAI) 利用异常检测技术与即时监控和检测相结合，在欺诈预防中发挥着至关重要的作用。这种方法使系统能够实时监控数据、识别可疑活动，并在欺诈造成重大损害之前予以阻止。

例如，系统检测到一名用户通常在正常工作时间从印度的设备登录，但在凌晨 3 点突然从其他国家/地区访问其帐户。此外，他们通常的浏览行为发生了巨大变化，他们不再像平常一样温和地浏览产品，而是立即尝试更改送货地址并将昂贵的商品添加到购物车中。利用其“即时监控和检测”，GENAI 系统根据对用户典型活动模式的理解，迅速将此行为标记为高度异常。系统将此视为可能的帐​​户接管尝试。

一旦识别出异常，GENAI 系统可以立即触发保护措施：

• 登录区块： 该系统会暂停可疑的登录尝试，防止潜在的欺诈者进一步获得访问权限。
• 多重身份验证 (MFA)： 它提示用户进行额外验证，例如向他们的手机或电子邮件发送确认码，以确保只有合法的帐户所有者才能继续。
• 用户警报： 同时，系统会将异常活动通知真实用户，要求他们验证这是否是授权尝试。

3.持续反馈循环： 生成式人工智能 (GENAI) 欺诈检测中的连续反馈循环可确保系统不断从现实世界的事件中学习和适应。此过程通过整合每个欺诈案例的反馈来完善人工智能检测欺诈的能力，不断提高其准确性并随着时间的推移减少误报

例如，在信用卡欺诈检测场景中，GENAI 系统会监控用户的交易并识别异常模式，例如在不同国家/地区不熟悉的供应商处进行的一系列小额购买。系统会将此识别为偏离用户典型消费习惯的行为，并将这些交易标记为潜在欺诈。

银行的反欺诈团队收到警报并调查该活动，最终确认这些交易确实是欺诈性的，是由未经授权的用户获取了客户的信用卡详细信息后发起的。

确认后，系统会向 GENAI 系统提供反馈，该系统会更新其内部模型，学习欺诈活动的具体特征（例如在异常地点进行的小额交易）。这使 AI 能够在未来更有效地识别类似模式，尽早发现此类企图，并有可能防止重大财务损失。

相反，如果标记的交易被证明是合法的，例如，如果用户正在旅行并进行小额购买，则将其归类为误报。欺诈团队将这些信息反馈给系统，使其能够完善对用户不断变化的行为的理解，并降低将来错误标记类似交易的可能性。通过这种持续的反馈循环过程，系统随着时间的推移提高了其准确性和适应性。

结论 ： 总之，GENAI 是使用异常检测提高信用卡欺诈准确性和有效性的关键工具。它不断从实时数据中学习，包括已确认的欺诈案例和错误（误报），帮助它更好地识别新型欺诈。这种不断的学习使系统能够跟上不断发展的欺诈策略，从而降低客户和银行遭受财务损失的可能性。通过更好地了解正常用户行为，GENAI 还可以减少不必要的干扰，使合法用户的流程更加顺畅。其不断学习和适应的能力使 GENAI 成为打击欺诈的宝贵资产，有助于更有效地预防欺诈并提高安全性。