人工智能解决方案如何为您进一步升级反欺诈力度？

尽管反欺诈技术和工具不断发展，但许多企业和组织仍然受到身份盗用、身份伪造和洗钱等欺诈行为的困扰。 这就像一场无休止的拉锯战。 面对最新升级的欺诈检测手段，犯罪分子“锲而不舍”地研究规避伎俩，科技公司必须继续加大反欺诈力度。

为了应对欺诈，KYC（了解您的客户）过程身份验证是一种常见的方法：验证客户身份以识别用户的行为模式。 在KYC流程认证方法的进一步发展中，人工智能风险检测软件将发挥重要作用。

什么是 KYC？

KYC是指验证客户身份并确认用户是否存在潜在欺诈风险的认证过程。 通过KYC认证，您可以清楚地了解客户信息，包括个人详细信息、消费习惯、财务历史和独特的风险因素，从而降低洗钱、恐怖组织融资等非法金融活动的概率。

KYC欺诈检测包括三个核心步骤：客户识别程序、交易监控和风险管理。 完成上述三项检测后，金融机构在区分授权合规和未经授权的违法行为时将有更好的参考依据。

在数字渠道中应用 KYC 的挑战

使用 KYC 来防止欺诈并不是简单的表面努力。 这实际上是维护企业合规性的必须做的事情。 事实上，相当多的公司在 KYC 测试方面没有走正确的道路。 在过去的10年里，这些公司因违反反洗钱法规和KYC不合规而受到制裁，并支付了约260亿美元的罚款，这也对其声誉造成了不可估量的损害。

传统的欺诈建模现在面临多重挑战，而银行业的业务场景出现了多种不同于传统的数字渠道，使得欺诈建模和分析的工作变得更加困难。 目前，KYC 严重依赖文件验证，包括身份证件、水电费账单、工资单和面部识别身份验证。 但现在很多交互场景不再需要面对面进行：客户可以通过聊天机器人开户、使用移动应用程序完成交易、通过呼叫语音助手下订单。 在这些场景中，非结构化数据的使用急剧增加。

全球市场副总裁 Priya Rajan 谈论结构化数据和非结构化数据之间的区别：

“结构化数据组织良好，而通过多种渠道收集的非结构化数据则不然。 结构化和非结构化数据使得 KYC 流程复杂到传统技术无法跟上的程度。 在数据中心化时代，制裁名单等参考数据库在反欺诈方面是有效的，但现在情况不同了。 为了保证公司的竞争力并避免欺诈，你必须灵活地使用自己的非结构化数据。”

发生数据泄露后，公司客户的宝贵信息将暴露给欺诈者。 欺诈者可以利用这些隐私信息伪造用户身份并轻松通过 KYC 身份验证过程。 这将引发在线申请数量的急剧增加，使本已低效且高成本的认证流程变得更加不堪重负。 随着竞争对手不断涌现，银行企业不断增强竞争力，推出传统银行服务内容的数字版本。 有了数字化版本，业务处理渠道更多，快速完成客户信息验证并减少时间消耗，变得比以往更加重要。

机器反欺诈：利用AI强化KYC能力

如今，金融机构正在考虑采用新的技术工具来应对欺诈者的挑战，遵守日益严格的监管审查，并降低影响 KYC 流程的成本。 理想情况下，人工智能解决方案可以帮助企业自动化许多与 KYC 相关的手动流程。 如果使用得当，可以获得更高的准确率和覆盖率，以及更快的执行效率。

应用聚类算法和图算法，我们可以检测所有用户而不是单个用户的行为。 这可以显着降低误报率，提高检测精度，优化客户体验。

此外，公司需要能够根据相关模式大规模识别可疑帐户组，这可以对潜在的有组织欺诈提供早期预警。 这种能力可以帮助企业快速做出大量决策并高效完成。

业务流程自动化技术可以缓解工作量增加的挑战，但它无法提供基于大数据信息的实时情报，而如果我们想及时应对犯罪团伙的攻击威胁，这是必要的。

面对欺诈威胁，市场上现有的大多数解决方案都是孤立地处理威胁事件，并严重依赖历史数据模型来预测未来风险。 这些解决方案是被动检测，在许多情况下无法检测到欺诈的关键迹象，也不知道如何检测它。 这在僵尸账户发起的攻击案例中表现得尤为明显。 单个僵尸账户无法看出问题，但通过大规模整体检测，可以发现广泛且有组织的犯罪行为。

为了应对上述未被识别的潜在威胁并在欺诈发生之前采取行动，我们需要换位思考。 最好的解决方案不是向现有解决方案添加功能，而是采用从根本上重新定义和重新发明欺诈检测方式的解决方案。

借助大规模实时大数据的支持，人工智能风控解决方案可以解决KYC流程面临的挑战。 与整体数据检查相比，人工智能实时监控大批量数据的能力可以更好地侦破大规模犯罪团伙。 无监督机器学习 (UML) 技术无需历史标签或大量数据训练即可检测异常行为。 借助该技术，金融机构可以在欺诈发生时主动处理潜在的类似欺诈事件，而不必被动地审查历史交易记录。

关于维泽科技

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