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這就是為什么要起草企業(yè)AI來打擊刺激欺詐的原因

2022-08-29 10:04:10 編輯:都葉和 來源:
導(dǎo)讀 如果沒有企業(yè)AI方法,檢察官會在聯(lián)邦政府的薪水保護計劃中發(fā)現(xiàn)欺詐行為,他們承認有太多騙局無法計數(shù),更不用說制止了。有組織企圖減少CARE...

如果沒有企業(yè)AI方法,檢察官會在聯(lián)邦政府的“薪水保護計劃”中發(fā)現(xiàn)欺詐行為,他們承認有太多騙局無法計數(shù),更不用說制止了。有組織企圖減少CARES法案中的緊急開支。刺激計劃的規(guī)則在不斷變化,這使得很難知道誰應(yīng)該和不應(yīng)該獲得該融資或他們應(yīng)該如何使用它。

這聽起來像是企業(yè)人工智能的工作,的確在尋求幫助。但是,什么可以打消刺激欺詐的資格,又能起到什么作用呢?如果可行的話。

規(guī)則引擎在海浪下打滑

顯然,通常被稱為機器學(xué)習(xí),有時被稱為人工智能的通用方法無法滿足當今刺激性的反欺詐需求。

一家的反欺詐官員已經(jīng)在其系統(tǒng)中添加了新規(guī)則,以標記看起來可疑的活動,通常是基于過期的政府執(zhí)法數(shù)據(jù)。他們引入了聚會和帳戶級別監(jiān)控。他們已盡可能頻繁地調(diào)整系統(tǒng)。但是,在大量刺激計劃檢查的壓力下,他們積壓的警報不斷增加,調(diào)查人員疲憊不堪,風險不斷升級。

由于存在大量假陽性,風險管理人員無法識別假陰性。例如,這些是最糟糕的,現(xiàn)有的客戶,他們總是不被關(guān)注,但是在刺激計劃下放寬了“了解您的客戶”規(guī)則,他們發(fā)揮了自己的優(yōu)勢。

官員還努力滿足對他們施加的預(yù)算成本削減措施,因為其機構(gòu)試圖控制合規(guī)成本。這些官員唯一能做的就是嘗試再次調(diào)整閾值,只是意識到他們再也無法擺脫困境了。作為安全的選擇,K-Means聚類不能提供職員所需的準確性或提升。

從基礎(chǔ)開始

簡而言之,反欺詐團隊需要更準確的警報,且誤報率很少。它為調(diào)查人員提供了寶貴的背景信息,因此他們可以專注于最重要的事情,真正的可疑行為。

增強的反欺詐流程可在關(guān)鍵杠桿點上應(yīng)用情報,以產(chǎn)生更加準確的警報。它分為三個部分。它們是系統(tǒng)優(yōu)化,新興行為檢測和新實體風險檢測。這樣,您可以在需要時利用所需的資源。就是說,您只得到改善流程中最薄弱環(huán)節(jié)所需的東西。

已知已知,未知未知和其他

通過專注于提高發(fā)現(xiàn)“已知已知物”的效率來最好地優(yōu)化系統(tǒng)。關(guān)鍵是優(yōu)化現(xiàn)有系統(tǒng)以提高各方分割的準確性,并提高定期閾值調(diào)整過程的速度,準確性和有效性。

新興的行為識別應(yīng)著眼于“未知的已知”并保持系統(tǒng)的相關(guān)性。將動態(tài),智能調(diào)整和可見性引入到您的過程中的新出現(xiàn)的行為中,并淘汰那些成本高昂,麻煩且立即過時的定期項目。

新的實體風險檢測意味著發(fā)現(xiàn)以前從未或未曾考慮過的新的“未知未知”凈風險和漏洞。識別并警惕新的風險。不僅在貸款級別,帳戶或客戶上,而且在任何情況下,任何一方或任何等級中,都不僅用于阻止欺詐,而且還用于網(wǎng)絡(luò),監(jiān)視,行為,販運,流動性敞口,信用風險等。

細分成功

欺詐檢測中的假陽性問題主要是由于輸入數(shù)據(jù)的分割不正確造成的。甚至使用機器學(xué)習(xí)來檢測欺詐的復(fù)雜金融服務(wù)機構(gòu)也可能遭受準確性低和誤報率高的困擾。這是因為開放源代碼的機器學(xué)習(xí)技術(shù)會大量分析數(shù)據(jù),并且無法獲得足夠具體的信息以正確顯示真實的可疑行為。

典型的細分過程會產(chǎn)生不均勻的群體,這意味著必須人為地將閾值設(shè)置為低,從而導(dǎo)致大量誤報。智能分段是系統(tǒng)準確檢測可疑模式而無需不必要地標記預(yù)期模式的關(guān)鍵的第一步。當機構(gòu)僅使用預(yù)定規(guī)則對靜態(tài)帳戶信息進行排序時,該過程就無法實現(xiàn)。

良好的企業(yè)AI方法應(yīng)吸收有關(guān)客戶,交易對手和交易的最大數(shù)量和可用的數(shù)據(jù),然后應(yīng)用客觀的機器學(xué)習(xí)來創(chuàng)建盡可能細化和最新的細分。鑒于拓撲數(shù)據(jù)分析具有處理多個變量的能力,它也許是實現(xiàn)此目的的最佳工具之一,但即使在人工智能領(lǐng)域,它也不是眾所周知的。

關(guān)鍵點在于,企業(yè)級反欺詐AI必須能夠隨著時間的推移,根據(jù)其真實交易和真實相互關(guān)系中所揭示的實際行為,將各方分配給細分市場,并將其重新分配給細分市場。智能的細分過程應(yīng)提供更細粒度和統(tǒng)一的組,從而導(dǎo)致更高的閾值和更少的誤報。另外,這些細粒度的組應(yīng)該捕獲假陰性。

派息

數(shù)據(jù)和適當?shù)钠髽I(yè)AI可以回答的未知問題也將創(chuàng)造新的機會和增長領(lǐng)域。高性能企業(yè)級AI縮短了產(chǎn)生見解,與數(shù)據(jù)集一起增長,自動且無偏差地進行探索,將新數(shù)據(jù)合并到較早的分析中所花費的時間,并且實際上可以降低硬件成本。

客戶一開始不一定會欣賞這些輔助機器學(xué)習(xí)的好處。它們是幫助管理人員檢測和跟蹤欺詐模式的措施,而不是營銷工具。但是它們可以提供獲勝的見解和防御性警報,從而保護公司的品牌,公共關(guān)系和形象。


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