IOT驱动的AI如何增强数字支付中的欺诈检测：Shailendra Prajapati

解决互联世界中的欺诈

数字支付和移动银行业务的激增已经改变了金融服务，但它也扩大了欺诈场所。复杂的网络犯罪策略越来越超过传统的基于规则的欺诈检测方法。如今，物联网（IoT）设备与先进的AI驱动分析的集成正在彻底改变银行和支付处理器如何识别和预防欺诈活动。通过利用互连传感器和付款终端的实时数据，金融机构现在可以比以往更快，更准确地检测到异常。

欺诈检测的最新技术

现代欺诈检测系统现在将物联网功能与AI和机器学习相结合，以实时处理和分析数据流。关键技术推动力包括：

• 物联网传感器和设备： 付款终端，ATM和连接的移动设备不断收集数据（例如位置，使用模式和生物识别输入），从而提供了对交易行为的详细见解。
• AI驱动的分析： 从异常检测到深神经网络的高级ML算法处理此数据，以识别可能表明欺诈的异常模式。
• 边缘计算和实时处理： 通过处理网络边缘的数据，这些系统会减少延迟并立即验证数字交易，以确保立即标记可疑活动。

用例和福利

全球金融机构已经从IOT供电的AI解决方案中获得了可观的好处：数字支付：

• 增强的准确性： 使用互连的物联网设备的银行报告的欺诈检测准确性提高了30％，降低了误报，并最大程度地减少了对合法客户的破坏。
• 快速响应： 来自付款设备的实时数据收集可以立即采取行动，例如阻止交易或触发其他验证步骤，从而在欺诈升级之前减轻欺诈。
• 运营效率： 将物联网数据与AI Analytics集成在一起可减少手动监督，并简化欺诈管理流程，从而降低运营成本并改善客户信任。

金融机构的实施策略

为了成功整合IoT驱动的AI以进行数字支付中的欺诈检测，机构应考虑一个分阶段的方法：

1. 数据集成： 使用Snowflake或Databricks等平台合并来自各种物联网设备付款终端，移动设备，移动设备，ATM的数据。
2. 部署AI和MLOPS工具： 利用AI框架（例如MLFLOW，KUBEFLOW）来训练，部署和连续完善欺诈检测模型，以吸收实时物联网数据。
3. 安全连接： 确保使用强大的加密和安全的网络协议来保护所有IoT设备和数据传输，以防止篡改。
4. 监管和合规性一致性： 实施可解释的AI（使用诸如石灰或外形等工具）为监管机构提供透明的见解，并确保符合数据隐私法的欺诈检测过程。
5. 试点测试和缩放： 从设备或区域的一部分中的有针对性飞行员开始，评估性能，然后在确认功效和安全性后整个组织扩展。

未来趋势和下一步

展望未来，物联网和AI在欺诈检测中的融合可能会进一步扩大：

• 与区块链集成： 将物联网数据与区块链相结合可以增强交易的完整性和可追溯性，从而提供其他安全性。
• 5G和边缘计算的进步： 5G网络的推出将进一步减少数据传输的延迟，从而使更快的欺诈检测和响应时间更快。
• 自适应学习系统： 未来的AI模型将利用物联网设备的持续反馈来提高检测功能，从而使系统越来越有抵抗力对新兴的欺诈策略。
• 全球合作： 随着欺诈成为无边界的威胁，金融机构，技术提供商和监管机构之间的合作对于建立范围内的标准和最佳实践至关重要。

结论

IoT驱动的AI正在重塑数字支付中的欺诈检测环境，提供了实时数据分析和快速响应能力的强大组合。通过将互连传感器与高级分析集成在一起，金融机构可以大大降低欺诈风险，降低运营成本并提高客户信任。现在是银行和付款处理器投资这些变革性技术的时候了。拥抱IoT驱动的AI来保护数字交易并确保更具弹性的金融生态系统。

参考

1. 银行市场中的人工智能（AI）预测2025-2030：增长机会，挑战，监管框架，客户行为和趋势分析。 Globenewswire，2025年1月10日。

2. 利用Genai和LLM在金融服务中。 Datanami，2024年2月23日。

3. 欺诈检测市场的机器学习达到302.9亿美元。 Market.us，5天前出版。 关联

4. 战斗欺诈：Commbank Homes on Discentity Thieves。澳大利亚人于4个月前出版。 关联

5. AI和ML如何改变数字银行安全。帮助净安全性，于3周前出版。 关联

6. 透明度和隐私：可解释的AI和联合学习在财务欺诈检测中的作用。 Arxiv，2023年12月20日。链接