面对金融欺诈的新变化:现有格局和新兴工具

欺诈的蔓延需要一个新阶段的技术工具,可以帮助金融机构更好地监控和预防欺诈和其他形式的金融犯罪。 联邦贸易委员会 2021年收到570万份消费者欺诈报告, 总计 60 亿美元,比 2020 年增加 70% 以上。随着技术的进步,黑客和其他犯罪分子开发的用于窃取个人资产和滥用个人私人数据的工具和方法也在不断进步。 在本文中,我将解释欺诈情况如何演变,为什么银行当前的策略不足以阻止欺诈,以及新兴技术在消除金融欺诈中的作用。

不断变化的金融欺诈格局

随着数字交互和记录的出现,欺诈被放大成文件 1300亿美元是一个全球性的金融问题。 各种类型的欺诈行为继续困扰着金融业——例如:

  • 身份盗窃导致贷款欺诈、信用欺诈和银行欺诈
  • 预付费用欺诈 – 当小偷欺骗受害者为从未履行的付款、产品或服务提前汇款时
  • 银行本票或假支票
  • 欺诈性慈善机构
  • 信用卡诈骗
  • 财务账户获取
  • 庞氏骗局和其他投资骗局
  • 小企业欺诈(挪用公款、员工盗窃等)

最难识别和抓获犯罪分子的欺诈类型是信用卡欺诈,尤其是第一方欺诈。 由于依赖于人们敏感财务数据(例如电子商务、网上银行、数字支付系统)的在线活动不断增加,这种财务威胁正在增加。 每天,都有更多的信息被数字记录,黑客和其他邪恶的行为者可以破解。 此外,黑客正变得越来越擅长通过开发清除其数字和网络安全轨迹的方法来逃避组织的检测服务。 这是因为欺诈程序的回报越来越高。 结果,越来越多的诈骗者花费更多的时间和金钱来创建更复杂的欺诈计划。

寻找合适工具的艰苦战斗

随着银行投入大量资源来检测和阻止金融欺诈,他们必须首先专注于利用最新技术改进战略,以更好地应对并保持领先于当今的欺诈形势。 目前,银行在摆脱用于阻止金融欺诈的传统基于规则的系统方面做得还不够。 这些基于规则的系统非常严格,无法全面分析所有数据以检测和预防大规模的金融欺诈。 银行已转向其他趋势工具,例如基于机器学习 (ML) 的解决方案,但这些技术也关注个别特征并运行 ML 模型来预测欺诈模式。 此外,资产负债表较小的低级银行在预防和捕捉欺诈方面的效率较低。 从本质上讲,传统流程是被动的,无法从一开始就阻止欺诈的发生。

对新技术的需求

随着金融数据的日益数字化和老银行的反欺诈策略,新兴技术在帮助打击金融犯罪方面发挥了新的作用。 组织必须认识到探索银行、客户和交易之间复杂的相互关系的至关重要性,并考虑反过来可以做到这一点的技术解决方案。 虽然机器学习和深度学习在一定程度上继续增强传统系统,但支持图形的技术是当下的需要。 基于图形的人工智能 (AI) 平台是金融行业使用的一种相对较新的工具,它提高了分析大型数据集以识别交易欺诈模式的技能。 它可以处理关系并提供支持性决策智能。 在这种情况下,各种节点(无论是账户还是组织)之间的交易和访问请求都是实时的。

在金融服务中使用图表的一个例子是帮助面临挑战的银行公司有效地分析银行登录页面,以识别正在创建欺诈账户的用户。 图形驱动的解决方案可以在他们的监控系统中创建图形集成,为模型创建跟踪这些欺诈账户何时创建的特征,从而改善欺诈捕获,同时减少误报。 因此,基于图形的情报平台总体上可以帮助银行和合作伙伴公司在阻止和逮捕金融犯罪分子方面获得更主动的优势。

随着经济的日益数字化,越来越多的数据已准备好被犯罪分子和黑客窃取。 确实,银行已经有了一些在一定程度上可行的解决方案——主要包括传统的基于规则的系统和机器学习系统。 然而,虽然它们足以定位犯罪分子及其策略,但这些系统更具反应性,无法从一开始就完全阻止欺诈的发生。 图形驱动的人工智能是金融和其他行业中的一种新兴解决方案,它能够实时分析数据,以防止甚至发生现代和复杂的欺诈交易。


关于作者:
法尔希德·塔贝特 Katana Graph 业务经理



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