AI，Neobanks和欺诈预防的新未来：托马斯·纳维卡斯（Tomas Navickas）

欺诈和骗子和金融和银行家一样古老。换句话说，在有钱的地方，有坏演员和欺诈检测是现在的资金的必不可少的过程，就像一个世纪前一样。欺诈检测不断发展，就像金融界的任何其他方面一样，它也与技术本身一致。人工智能的发展带来了明显的银行业务，现在我们生活在一个带有AI的金融世界中，包括欺诈检测领域，尤其是在欺诈探险领域。

当然，AI的应用程序双向采用。欺诈者过去并没有陷入困境，这意味着到处都是使用AI技术的新欺诈尝试。对于银行来说，这意味着他们对欺诈的AI技术需要比欺诈者更好，并且必须非常全面。

Neobands是AI最雄心勃勃的采用者之一，它们足够敏捷，足以迅速适应不断变化的景观并采用最新技术。就在五年前，大型语言模型基本上根本不存在任何对银行有益的方式。现在，这些高度功能强大的AI工具对于预防欺诈工作至关重要，尤其是在Neobanks。

人工智能检测的半个半个界限

在不太遥远的过去，Neobanks主要专注于开发代码以自动化特定流程 – 分类，分类和识别数据以及自动化翻译服务，以更好地与全球客户进行沟通。更复杂的AI（尤其是提到Openai的GPT-3.5 Turbo）的进入改变了Neobanks的整个自动化方法。不再需要艰苦的自动化特定流程。新复杂的AI的速度和准确性使Neobanks可以实时分析数据而不会破坏操作。这改变了所有欺诈检测的一切。

由于AI可以迅速分析大量信息，因此可以依赖于对交易和发票中的细微差异进行分类和确定。 传统的欺诈检测取决于预定义的规则和相对简单的决策树，例如，标记超过一定数量的交易。 AI从这个决策树和欺诈者可以回避相关的刚性系统过程中解放了欺诈检测。它了解模式和异常，例如发票以其通常的价格列出三个订单项的发票。它能够根据不可思议的数据来进行基于不可思议的猜测，并通过向客户提出后续问题来验证合法性。人类监视器看到这很苗条的可能性，但AI每次都会抓住它。

欺诈检测总是有些反应性 – 为了检测欺诈，欺诈必须首先发生。也就是说，基于AI的欺诈检测正在平衡反应性和主动性之间的量表，这也说它正在平衡检测和预防之间的量表。

陷阱和诺言

人工智能欺诈检测并不是一个完美的系统，它使欺诈成为过去的事物。不能保证准确性。未经检查的剩下的人AI预防系统变得过于侵略性，阻止了合法的交易并标记了误报。微调是一个持续的过程。

我们采样并验证其输出以确保准确性，调整提示并根据需要完善AI的方向。如果没有选中，AI可能会过分积极进取 – 不必要地筹集交易，或者标记过多的误报。

任何给定的AI系统也受其数据的限制。假设地，只要金融机构可以为在一个相当大的地区的所有运营中开发一个庞大的环境，而单一的AI监视这些机构的所有交易，那么就不必这样。由于欺诈者在多个机构的帐户之间移动资金来涵盖其轨道，因此，由于对金钱的流动方式的全面知名度，不仅限于单个机构的AI可以检测到这一点。这是倾向于更敏捷并进行跨机构合作的Neobanks的可能未来。不仅如此，这将以最好的方式颠覆预防欺诈。

与人类监视器相比，经过正确的监视和调整，AI系统的速度更快，更可靠。它不仅限于硬编码的策略和场景，但是，这种敏捷性很难传达给审计师。没有预设的方案或预定义的规则。这是一个优势，但前提是可以将其有效传达给监管机构。截至目前，这与追求多机构检测一样重要。预防欺诈的未来很可能取决于它。