利用图神经网络彻底改变金融服务中的欺诈检测

金融服务欺诈日益受到关注，根据纳斯达克的数据，到 2023 年，银行因欺诈活动将面临约 4,420 亿美元的损失。复杂的欺诈策略的兴起已经超过了传统的检测方法，促使该行业寻求更先进的解决方案。

信用卡欺诈的挑战

据 Nilson 报道，信用卡欺诈仍然是一个重大问题，预计到 2026 年，金融机构每年将损失 430 亿美元。交易量大且复杂，使得检测变得困难，因此需要创新的方法来预防欺诈。

图神经网络：新领域

图神经网络 (GNN) 为解决金融服务欺诈问题提供了一种很有前景的解决方案。与专注于单个交易的传统机器学习模型不同，GNN 分析账户和交易之间的关系，识别复杂网络中的可疑模式。

将 GNN 与 XGBoost 等模型相结合可以增强检测能力，减少误报并提高可扩展性。这种协同作用可以更准确地识别欺诈活动，同时保持运营效率。

实施人工智能工作流程

NVIDIA 开发了一种端到端 AI 工作流程，将 GNN 与传统机器学习方法相集成。该工作流程利用 GNN 嵌入来提高检测准确性，甚至可以通过略微提高欺诈检测率来节省数百万美元。

该过程涉及数据准备、图形创建和 GNN 嵌入生成，然后使用 NVIDIA Triton 推理服务器进行实时欺诈检测。这种综合方法使金融机构能够更有效地应对欺诈威胁。

云整合及未来展望

Amazon Web Services (AWS) 集成了 NVIDIA 的欺诈检测工作流程，为模型训练和部署提供增强的计算能力。这种集成使开发人员能够在 AWS 服务中利用 NVIDIA RAPIDS 和 GNN 库，从而促进可扩展且高效的欺诈检测解决方案。

随着生态系统的扩展，NVIDIA 的 AI 工作流程将在其合作伙伴网络中提供，使企业能够快速构建原型并部署欺诈检测模型。

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