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機器學習如何防止信用卡欺詐？機器學習可以減少誤報，并快速檢測信用卡欺詐。使用傳統(tǒng)的方法來檢測信用卡欺詐會減慢解決這類問題的過程。機器學習在銀行業(yè)的應用有望為各類金融機構找到更快、更準確的解決方案。銀行業(yè)數(shù)字化的出現(xiàn)，給這些以金融為基礎的組織帶來了一些與網(wǎng)絡安全相關的問題。例如，與2019年第一季度相比，2020年第一季度報告的金融欺詐增加了104%。金融欺詐的主要類型之一是信用卡欺詐，其中涉及黑客獲取個人信用卡并非法使用。如果發(fā)生這種情況，持卡人可以打電話給銀行凍結信用卡，但銀行和信用卡公司的首要任務是防止這種欺詐的可能性。解決這一問題的一個可靠方法是使用機器學習進行欺詐檢測。機器學習在銀行業(yè)的應用是人工智能在組織中用于金融相關目的的又一個例子。掃描購買模式以檢測欺詐基于人工智能的欺詐檢測系統(tǒng)會持續(xù)密切掃描用戶的信用卡賬單。人工智能的高級模式和異常識別功能通過檢測肉眼無法發(fā)現(xiàn)的購買模式發(fā)揮作用。例如，如果用戶不是特別經常在網(wǎng)上購物，但突然（根據(jù)其卡報表）開始以某種頻率在網(wǎng)上購物，系統(tǒng)就會發(fā)出危險信號。同樣地，如果用戶突然開始在距離其住所數(shù)英里以外的商店消費，那么情況就更不妙了。有幾個這樣的參數(shù)。此外，基于銀行機器學習的工具可以區(qū)分一次性購買和遵循相同模式的多次購買。通過這種方法，可以避免信用卡欺詐檢測中的誤報。一旦系統(tǒng)掃描實時購買后發(fā)出警報，信用卡公司或銀行就可以部署調查小組來調查此事，并在信用卡發(fā)生任何重大活動之前采取適當?shù)男袆印＠脵C器學習進行欺詐檢測總部位于丹麥的DanskeBank采用人工智能技術進行信用卡欺詐檢測。在實施了該技術后，銀行欺詐檢測的誤報數(shù)量減少了60%，并報告欺詐檢測案件數(shù)量增加了50%。銀行和信用卡公司在信用卡欺詐檢測中小心翼翼，因為不希望錯誤地將每筆交易標記為欺詐。同時，每一起信用卡欺詐案件都必須立即被抓住。銀行業(yè)的機器學習是無縫實現(xiàn)這兩個目標的必要條件。

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