随着现代技术的发展和成熟，生活变得更加舒适。尽管过去认为机器学习不可能同时执行复杂的操作，但计算机使人们的工作任务变得更加容易，那么为什么防止欺诈的机器学习是迄今为止最好的工具。使用间谍软件，勒索软件和其他非法应用程序非法访问计算机的方法也变得日渐增多。黑客使用各种工具来影响网络的运行并窃取人们的数据。
欺诈方案也很普遍。在某些情况下，它们的设计是如此出色，以至于无法区分真假。人工智能经常被用来应对这些威胁，在本文中，我们将回顾为什么机器学习是预防欺诈的最佳工具。
银行帐户属于高风险组
大量现金流，数十亿笔交易以及数百万客户的付款交易为黑客入侵人们的银行帐户创造了有利条件。欺诈者的行为不仅造成直接的物质损失，而且破坏了金融机构的信誉，严重打击了其声誉。
如今，针对性攻击的数量已大大增加，可以选择特定的受害者，并且攻击本身是由专门从事特定类型活动的各种攻击者团体精心准备和实施的：开发和销售恶意代码，破坏通信渠道，这导致了新的欺诈方案的出现。
通过影响银行系统的方法，欺诈被分为外部和内部，其中涉及银行雇员。欺诈也可以分为以下几种实施渠道：银行分支机构-非法执行帐户支出操作，欺诈性的补偿款记账，付款，退款，资金临时借用，具有休眠帐户的非法操作，冲销；银行卡和支付卡-略读（在支付终端和ATM中卡被盗用），CNP欺诈（卡不存在，在互联网上购买时卡数据被盗用）；网络钓鱼 -虚假陈述客户进行交易的行为；远程银行服务-破坏渠道，更改客户信息，未经授权的转移，更改付款订单中收款人的详细信息等。
由于服务渠道的特征，折衷方法，构成被盗数据等，每个欺诈性计划都有其准备，出售，提取和兑现现金的行为。
反欺诈系统是预防的最佳工具
防范外部和内部欺诈者的最有效方法是使用反欺诈系统，该系统可以控制银行客户的付款和会话交易，评估银行员工的行为，快速识别各种服务渠道中的新欺诈方案，并防止从客户帐户中提取资金。
这也适用于其他行业，尤其是那些欺诈率很高的行业。例如，让我们来看看加密行业。据认为，2018年至2019年之间发生的所有ICO中有80%是欺诈性的。这创造了一个前提，即每个加密项目都是骗局。我们非常清楚这与事实相去甚远。如今，欺诈检测AI被用于确认欺诈指控，而不是找到它们。例如，在比特币进化骗局戏剧中，该公司聘请了几位AI专家来让算法研究公司活动。最后，人工智能成功地使公司免于指控，事实证明，这比专业人士的话更值得信赖。
反欺诈系统的主要功能是可以汇总来自各种来源的大量数据的能力，这使您可以查看客户和员工在不同渠道中的行动情况下的操作。反欺诈系统的主要目标是：
·分析和处理各种系统中进行的金融和非金融交易的流量
·应用业务规则和算法来检测可疑活动
·识别客户或员工不典型的行为模式
·识别带有欺诈迹象的一系列事件
·提供方便的工具来调查和分析数据
专家系统还广泛用于检测欺诈交易，其中包含许多旨在识别可疑交易的统计规则和逻辑表达式，但是这种方法有几个缺点。
为什么机器学习被证明是防止欺诈的有效方法？
机器学习方法与统计规则的结合使用有助于降低与专家系统的局限性相关的风险，尤其是减少合法交易被错误识别为欺诈的案件的数量，并增加成功检测到的真正欺诈的数量交易。机器学习算法可以检测到人类不明显的依赖关系，从而快速分析大量数据。
为了检测欺诈，在教师（监督学习）和没有教师（无监督学习）的情况下都使用了学习算法。在第一种情况下，我们主要讨论分类算法，当有一个训练样本具有先前已知的答案，而在第二种情况下，则没有此类答案。可以将跨国序列视为文本，然后出现分析文本数据和处理自然语言（NLP）的方法。
为了使分类算法起作用，有必要在一个有限的时期内建立一个数据集，其中包含已确认的欺诈和合法交易。但是，在标记交易时，不可避免地会出现困难：通常需要根据在构建模型所选择的时期内从欺诈调查行为中获取的信息来手动执行此操作。还可以使用调查文件的机器解析来获取欺诈性交易的样本，但是由于其不良的结构化结构和良好的质量，因此难以实现这种样本。
与老师一起学习时，班级的不平衡是不可避免的：合法交易的数量是欺诈交易的数十万倍。在这种情况下，将使用以下方法：数据平衡;过滤 通过“重新标记”其他交易来丰富样本，专家很可能将其识别为欺诈。此外，使用半监督学习方法，该方法使用已知的交易是否为欺诈交易以及不知道此交易的交易。
结论
解决欺诈检测问题时，对数据进行全面的初步分析以及选择正确的方法来构建和验证模型的有效性非常重要，因为否则，可能有必要重新训练模型。没有一种标准解决方案同样适合于任何检测欺诈的任务-在每种情况下，都需要一种单独的方法来考虑问题的所有特征和反欺诈系统的要求。
尽管机器不是完美无缺的机制，而且还会犯错误，但它们是应对欺诈行为的最佳工具，欺诈行为会破坏银行，系统和各种网络的正常运行。技术专家做了很多工作，以进一步改善他们的操作，并使他们对威胁更加警觉。
