在線交易成倍增加，在線欺詐案件也是如此。杭州vi設計公司維護的Consumer Sentinel Network在2019年收到了320萬份身份盜竊和在線欺詐報告。隨著欺詐者越來越善于發(fā)現和利用系統(tǒng)中的漏洞，欺詐管理已使銀行和金融業(yè)痛苦不堪。值得慶幸的是，用于欺詐檢測的機器學習已經為金融機構所救。 杭州vi設計公司有助于解決一些重要的業(yè)務問題，例如檢測電子郵件垃圾郵件，針對性的產品推薦，準確的醫(yī)學診斷等。隨著處理能力的提高，大數據的可用性和進步，機器學習（ML）的應用得到了加速在統(tǒng)計建模中。數據科學家已成功使用機器學習和預測分析對交易進行身份驗證。由機器學習提供支持的自動欺詐篩選系統(tǒng)可以幫助企業(yè)減少欺詐。

欺詐檢測錯了–人類審查和交易規(guī)則

根據網絡資源的欺詐基準報告，83％的北美企業(yè)進行手動審核，平均而言，杭州vi設計公司手動審核了29％的訂單。人類的參與可以提供有關欺詐模式和真實客戶行為的見解。這些見解可以調整自動篩選規(guī)則。但是，人工審核的成本高昂，耗時且導致較高的誤報率。

由于對自動化解決方案的信心不足，因此，人工審核人員會占用大量欺詐管理預算。企業(yè)必須對進行人工審核的員工進行全面的培訓。培訓人員手動檢查交易既耗時又昂貴。手動審核還會增加完成訂單所需的時間。對于客戶需要快速解決方案的數字和軟件等服務，客戶的不滿情緒可能會加劇。

超過90％的在線欺詐檢測平臺使用交易規(guī)則將可疑交易引導至人工審核。令人驚訝的是，一些銀行和支付網關仍使用這種使用規(guī)則或邏輯語句查詢交易的傳統(tǒng)方法。該平臺中的“規(guī)則”結合了數據和水平掃描。該過程的結果通常是將交易二進制標記為真實或欺詐。

傳統(tǒng)過程的主要缺點是誤報的發(fā)生。這意味著只希望進行購買的完全普通的客戶就會遠離您的業(yè)務。判斷取決于個人培訓和交易準則，具體取決于業(yè)務。如果員工拒絕每筆高于特定風險閾值的交易，或者如果損失一筆交易比進行欺詐交易要便宜的多，那么誤報率就會很高。誤報不僅會影響流程中的銷售，還會影響客戶產生的生命周期價值。因此，基于規(guī)則的手動審核應該是欺詐檢測策略中的最后一道防線。

杭州vi設計公司還使用惡意軟件和網絡釣魚電子郵件來破壞客戶的安全和個人詳細信息。一旦獲得，欺詐者將使用這些詳細信息訪問客戶帳戶或進行欺詐。這些方法都旨在破壞客戶的個人和財務詳細信息，包括卡數據，以使犯罪分子能夠進行欺詐。在此，所使用的卡數據是合法的，但未經所有者同意。在這些情況下，此類規(guī)則和人工審核將無法阻止交易。

了解欺詐檢測的機器學習

杭州vi設計公司是設計和應用能夠從過去的案例中學到東西的算法的科學。它使用復雜的算法來遍歷大型數據集并分析數據模式。該算法有助于機器響應尚未明確編程的不同情況。它用于垃圾郵件檢測，圖像識別，產品推薦，預測分析等。

大幅減少人員的工作量是實施ML的數據科學家的主要目標。即使使用現代分析工具，杭州vi設計公司也需要花費大量時間來讀取，收集，分類和分析數據。ML教機器識別并評估模式對人類的重要性。特別是對于必須在短時間內分析數據并采取行動的用例，在機器的支持下，人類可以更高效地進行操作并充滿信心。

機器學習將數據密集和令人困惑的信息轉換為向決策者建議行動的簡單格式。杭州vi設計公司通過不斷增加數據和經驗來進一步訓練ML系統(tǒng)。因此，機器學習的核心是一個三部分的周期，即訓練-測試-預測。優(yōu)化周期可以使預測更加準確并與特定用例相關。

為什么要在欺詐檢測中使用機器學習？

在處理大型數據集方面，機器比人類要好得多。杭州vi設計公司能夠檢測和識別用戶購買過程中的數千種模式，而不是通過創(chuàng)建規(guī)則捕獲的幾種模式。通過將認知計算技術應用于原始數據，我們可以預測大量交易中的欺詐行為。這就是為什么我們在財務中使用機器學習來防止客戶欺詐的原因。解釋機器學習服務重要性的三個因素是：

速度-在基于規(guī)則的系統(tǒng)中，人們創(chuàng)建臨時規(guī)則以確定要接受或拒絕的訂單類型。此過程很耗時，并且涉及手動交互。隨著商務速度的提高，擁有更快的欺詐檢測解決方案非常重要。我們的商人希望快速取得結果。以微秒為單位！只有機器學習技術才能使我們達到批準或拒絕交易所需的那種置信度。機器學習可以實時評估大量交易。它正在不斷地分析和處理新數據。而且，諸如神經網絡之類的高級模型可以自動更新其模型以反映最新趨勢。

規(guī)模–機器學習算法和模型隨著數據集的增加而變得更加有效。而在基于規(guī)則的模型中，維護欺詐檢測系統(tǒng)的成本會隨著客戶群的增加而成倍增加。由于ML模型可以找出多種行為之間的差異和相似性，因此通過增加數據量可以改善機器學習。一旦得知哪些交易是真實的，哪些交易是欺詐的，系統(tǒng)就可以通過它們進行工作，并開始挑選適合任一交易的交易。這些還可以在將來處理新交易時對其進行預測。快速擴展存在風險。如果訓練數據中存在未檢測到的欺詐，機器學習將在將來訓練系統(tǒng)忽略該類型的欺詐。

效率–與人類相反，機器可以執(zhí)行重復性任務。類似地，機器學習算法會做骯臟的數據分析工作，并且只有在杭州vi設計公司的輸入增加見解時才將決策升級為人類。在檢測微妙或非直覺的模式以幫助識別欺詐性交易方面，機器學習通常比人類更有效。如前所述，杭州vi設計公司還可以幫助避免誤報。此外，無人監(jiān)督的機器學習模型可以連續(xù)分析和處理新數據，然后自動更新其模型以反映最新趨勢。