2030年银行：自治AI代理在欺诈和风险中的作用：Devendra Singh Parmar作者

随着金融服务行业继续进行快速的数字转型，到2030
自主AI代理– 能够独立运行以解决复杂问题，适应新环境并实时做出决策的系统。在
欺诈和风险管理，这些代理有望成为改变游戏规则的人，使银行能够从反应性检测过渡到主动，智能的预防策略。

什么是自主AI代理？

自主AI代理是智能软件系统，可以感知其环境，做出决定并采取行动而无需人力干预。与传统的自动化或某些需要持续人类调整的机器学习工具不同，这些代理可以：

• 从数据和反馈中学习

• 与其他代理商或系统合作

• 基于不断发展的欺诈模式的自适应

• 根据目标和环境执行决策任务

在银行业务的背景下，自主代理人与人类团队一起以数字“同事”的身份运行，不断监视交易，行为和网络，以实时识别和应对新兴风险。

欺诈管理的演变：从基于规则到自治的AI

长期以来，银行业中传统的欺诈管理一直依赖 静态规则 和
手动评论。虽然在某种程度上有效，但这些系统是：

• 缓慢适应不断发展的威胁

• 资源密集型，容易出错

• 无法扩展实时数字交易的需求

随着机器学习的引入，欺诈检测可以提高准确性。但是，即使这些模型也需要定期进行重新培训，并且在上下文意识和跨系统协调中存在局限性。

到2030年， 自主AI代理 将提供下一个能力的飞跃 –自学，自我优化和面向目标 可以管理整个欺诈检测，调查和报告的代理商，而无需等待人类的提示。

AI代理商在2030年银行业务的关键功能

1。实时欺诈回应

AI代理将嵌入到核心事务系统中，以实时监视每笔付款，转移或登录。这些代理人不仅会标记可疑活动，而且会立即采取行动（例如冻结交易，启动多因素身份验证或通知人类研究者），以风险置信度水平。

2。主动的风险预测

使用预测分析和强化学习，代理人将预测潜在的欺诈热点，确定新兴欺诈趋势并模拟未来的风险情况。这将使银行能够采取先发制人的行动，例如重新定位安全资源或修改交易限制。

3。持续学习和适应

与静态模型不同，AI代理将根据新数据发展其检测模式，不断更新他们对正常与异常行为的理解。这种功能将降低误报并提高各种客户资料和地理位置的准确性。

4。跨机构合作

多个AI代理人将担任专业角色 – 有些专注于交易欺诈，其他针对身份验证，网络安全威胁或法规合规性。这些代理将通过基于代理的架构进行交流和协调，从而提供 360度风险视图。

5。调查自然语言处理

代理商将处理非结构化数据，例如电子邮件，聊天笔录，语音通话和客户投诉，以发现隐藏的欺诈信号。他们还将使用生成AI和LLM的合规人员自动生成可疑活动报告（SARS），摘要和见解。

用例：卡交易欺诈中的AI代理商

到2030年，典型的交易欺诈管理工作流可能看起来像这样：

1. 发起的交易： 用户尝试从移动应用程序中进行高价值传输。

2. AI代理1-身份验证者： 使用行为生物识别技术和设备ID确认用户真实性。

3. AI代理2-交易风险评估者： 根据交易历史记录，地理位置和商人行为评估风险。

4. AI代理3-实时响应者： 如果风险超过定义的阈值，它将暂停交易并通过个性化的聊天机器人提示通知客户。

5. AI代理4-调查员： 如果怀疑欺诈，它将以完整的背景和建议的行动为欺诈团队生成一份报告。

此端到端过程发生在几秒钟之内 – 在增强客户信任的同时减少财务损失。

挑战和考虑因素

尽管自治AI代理的承诺是巨大的，但银行必须面临一些挑战：

• 道德AI和偏见： 必须设计代理以避免对某些用户组或地理位置进行区分。

• 监管审查： 监管机构将要求自主决策的解释性和可审核性。

• 数据隐私： 代理必须在严格的数据治理框架内运行，尤其是在访问敏感客户信息时。

• 操作整合： 传统系统可能会构成完全自主剂部署的障碍。

为了解决这些问题，银行需要强大的 治理框架， 清除
AI生命周期管理和一种文化 人工智能透明度和问责制。

银行的战略建议

1. 从小开始，比例快： 在客户服务欺诈警报等低风险区域的飞行员自主代理，然后扩展为实时决策和风险评估。

2. 投资面向代理的建筑： 准备IT基础架构以支持代理协作，实时数据流和基于云的可扩展性。

3. 培训人类团队： 为欺诈团队配备工具和培训，以有效地与AI代理一起工作。

4. 确保监管一致性： 在每个AI代理的设计中建立解释性和道德检查。

结论

到2030年， 自主AI代理 银行如何管理欺诈和风险的核心 – 在迅速发展的威胁格局中，敏捷性，准确性和积极保护。他们连续运营，智能适应和与人类团队合作的能力不仅会减少欺诈损失，还可以重新定义数字银行中的信任和安全性。拥抱和负责任地部署这些代理商的银行将成为未来十年中创新和韧性的企业。