您會在大多數(shù)智能手機上找到金融應用程序。我們經(jīng)常拿起手機進行網(wǎng)上銀行交易或查看銀行余額。移動應用程序正在改變我們過去進行金融活動的方式，為人們的生活帶來便利和靈活性。銀行幾乎可以向用戶直接向其移動應用程序提供所有可能的服務。從此以后，去銀行的需求大大減少，有很多客戶已經(jīng)幾個月甚至幾年沒有去銀行了。

金融數(shù)字平臺

然而，數(shù)字平臺在金融行業(yè)的注入也包含了金融行業(yè)要為用戶解決的眾多欺詐活動。金融欺詐檢測和預防的一個關鍵解決方案是機器學習。

金融領域的機器學習正在積極充當防御者，抵御旨在通過欺騙獲取金錢的犯罪活動。作為一家企業(yè)，金融機構正在構建強大的解決方案，以為客戶提供最佳安全性，而機器學習在這一過程中發(fā)揮著關鍵作用。因此，移動應用程序開發(fā)人員積極整合眾多算法和顯式編程，讓他們的應用程序免于金融機構欺詐。

到2026年，全球欺詐檢測和預防市場規(guī)模預計將達到658億美元。此外，其復合年增長率將為21.5%，其中機器學習將在制作無欺詐金融應用程序方面發(fā)揮關鍵作用。機器學習如何防止欺詐的問題一直是企業(yè)家的好奇心。因此，本文將探討以下內(nèi)容：

• 機器學習阻止的主要活動類型是什么
• ?機器學習對于預防金融欺詐有多重要？
• ?什么是用于預防欺詐的機器學習模型？
• ?金融移動應用中預防欺詐的真實案例

通過以上概念，您將具備通過機器學習了解財務應用程序中的欺詐檢測所需的必要知識。

機器學習可以在財務應用程序中預防哪些主要欺詐類型？

機器學習正在迅速發(fā)展，其發(fā)展沒有任何限制。欺詐檢測和預防的范圍涵蓋欺詐者進行的一系列活動；洗錢、保險欺詐、網(wǎng)絡釣魚詐騙等。以下是機器學習正在快速嘗試解決的一些常見金融類型：

電郵釣魚詐騙

有些人依靠他們的電子郵件進行專業(yè)和個人用途。由于人們對電子郵件的廣泛使用和可靠性，欺詐者通過多種方法實施電子郵件網(wǎng)絡釣魚欺詐。當網(wǎng)絡犯罪分子在電子郵件中發(fā)送垃圾郵件或惡意軟件時，這被稱為電子郵件網(wǎng)絡釣魚欺詐。96%的網(wǎng)絡釣魚攻擊來自電子郵件。

此類電子郵件可能包含以下內(nèi)容：

• 不安全鏈接
• 請求銀行otps（一次性密碼）
• 網(wǎng)上銀行密碼

機器學習的自動化方法允許系統(tǒng)提前檢測網(wǎng)絡釣魚企圖以提醒用戶。Gmail就是一個很好的例子。該算法檢測電子郵件并將其發(fā)送到垃圾郵件。

信用卡詐騙

無現(xiàn)金經(jīng)濟促進了借記卡和信用卡的使用，信用卡已成為用戶購物的主要來源。竊取信用卡信息正在成為用戶中非常流行的欺詐行為。受害者可以代表他們的信用卡注意到無法識別的購買。每年提起數(shù)千起涉及信用卡欺詐的案件。機器學習可以作為一個安全層來識別授權方是否執(zhí)行交易。

手機詐騙

手機容易受到網(wǎng)絡攻擊。借助智能手機中的NFC技術，黑客可以滲透您的私人數(shù)據(jù)并竊取信息。機器學習可以通過預先確定未經(jīng)授權的訪問來防止基于wifi的交易。此外，基于生物特征的安全性等智能技術可以防止基于手機的欺詐行為。

身份盜用

網(wǎng)站具有敏感的用戶憑據(jù)。此外，如果黑客竊取了敏感信息，他們可以冒充您并以您的身份發(fā)起交易。此外，用戶還使用社交平臺一鍵登錄多個平臺。因此，機器學習可以提供一個安全的過程來防止金融機構的錯誤識別。

機器學習對于預防金融欺詐有多重要？

實施機器學習為金融業(yè)的欺詐檢測帶來多重好處。以下是機器學習提供的顯著好處：

快速數(shù)據(jù)采集

今天，數(shù)據(jù)是企業(yè)的資產(chǎn)。當金融機構收集數(shù)據(jù)時，尤其是從欺詐活動的受害者那里收集數(shù)據(jù)時，他們了解識別欺詐原因的模式。因此，ML可以收集相關數(shù)據(jù)、準備類別并提供有洞察力的操作來提醒或防止欺詐活動。

高效率

ML可以毫無錯誤地執(zhí)行無窮無盡的程序/函數(shù)。它可以輕松管理海量數(shù)據(jù)集并找到欺詐活動的來源，而不會影響效率或妨礙組織的時間和精力。此外，它還為公司節(jié)省了成本。

提高可擴展性

金融機構可以通過大數(shù)據(jù)技術能力處理任意數(shù)量的數(shù)據(jù)。最終，ML甚至可以區(qū)分數(shù)據(jù)集中最細微的差異，從而為用戶提供最佳操作。因此，當金融機構可以利用海量數(shù)據(jù)集時，就增加了它們的可擴展性。

創(chuàng)新和快速改進

構建機器學習解決方案的一大好處是您可以隨時根據(jù)需要修改它們。這絕不是一次性投資。此外，您可以不斷創(chuàng)新您的機器學習算法，以注入欺詐者使用的最新趨勢，從而快速改進您的欺詐檢測方法。

?什么是用于預防欺詐的機器學習模型？

機器學習技術在不斷發(fā)展，但一些高度穩(wěn)健的ML模型對金融業(yè)防止欺詐很有用。

監(jiān)督學習

監(jiān)督學習是金融行業(yè)最流行的機器學習方法之一。監(jiān)督學習模型基于預測數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)庫管理，處理來自多個來源的數(shù)據(jù)。此外，數(shù)據(jù)被標記并分為多個類別。對于欺詐檢測，監(jiān)督學習可以區(qū)分兩個相似的數(shù)據(jù)集來訓練機器學習算法。

無監(jiān)督學習

當可供分析的信息非常少時，無監(jiān)督學習在欺詐檢測中起著關鍵作用。它持續(xù)監(jiān)控多個時間戳和變體中的信息片段并從中學習。最后，當算法收集到足夠的數(shù)據(jù)時，它會啟動操作。

半監(jiān)督學習

半監(jiān)督學習結合了監(jiān)督和無監(jiān)督學習模式以產(chǎn)生最佳結果。學習模型根據(jù)需求自動切換到半監(jiān)督或監(jiān)督學習。

?PayTm的PI（欺詐檢測解決方案）如何使用機器學習工作？

Pi是PayTm為防止企業(yè)和用戶欺詐而建立的金融欺詐檢測模型。（Pi是PI.Exchange），其智能模型高度利用機器學習方法為用戶提供最佳風險預防。

這就是Pi的工作原理：

1. 檢測：采用個性化方法的智能風險評分。每個用戶對多項金融相關活動都有自己的風險評分。
2. 診斷：欺詐檢測模型使用無監(jiān)督機器學習方法，24/7全天候主動監(jiān)控活動，推薦用戶規(guī)則集和警報。

PI使用高級智能算法，提供強大的欺詐檢測工具：

• 數(shù)據(jù)攝取
• 異常檢測
• 動態(tài)風險評分
• 機器學習工作室
• 智能模擬
• 案例管理

PI是金融部門欺詐檢測工具的完美真實示例，展示了機器學習方法的高效使用。

想要在您的財務應用程序中集成欺詐檢測和預防ML算法？

如果您想構建財務應用程序或希望提高財務應用程序的安全性，IT解決方案提供商可以為您的應用程序提供最佳的欺詐檢測和預防解決方案。機器學習和人工智能（trickyenough dotcom—在移動設備中集成人工智能）專家熱衷于集成與您的財務應用程序保持一致的智能解決方案。這些專家根據(jù)您的應用程序開發(fā)需求，在監(jiān)督、非監(jiān)督和半監(jiān)督機器學習算法方面非常突出。