预防诈骗

AI:粘合FIS欺诈预防系统的胶水

数字欺诈 随着全球健康危机的持续存在,由于欺诈性的大流行相关的骗局,损失 薪水保护计划 (PPP)贷款或普美税务官员仅在八月销售1亿美元。

这些趋势预计将继续进入2021年,欺诈者依赖于自动攻击,合成身份和大流行相关的脆弱性,以牺牲消费者,企业和金融机构(FIS)。

传统的网络犯罪预防系统,如手动审查和基于规则的检测仍然是大多数公司游戏的名称,即使这些方法通常被发现耗时并且容易导致误报。其他企业开始开发人工智能(AI)和基于机器学习的(ML)系统,它不仅可以自己提供欺诈检测能力,而且还可以增强多层防御系统。

在2月份版本的 数字欺诈跟踪器®,今日新闻探讨了世界上的最新oF欺诈预防,包括欺诈者的青睐策略随着大流行的磨损,许多组织现有欺诈预防努力的弱点,以及AI和ML可以带到桌面的优势。

数字欺诈世界的发展

基于AI的系统的最大优势之一是他们的潜力,以减少或完全减轻旧欺诈预防方法发生的一些摩擦。一项调查发现,45%的FIS报告说 欺诈调查 花费太多才能完成,有些银行甚至发现假阳性率高达90%。 AI可能对帮助FIS克服这些困难至关重要,涉及80%的欺诈专家,64%的银行同意该技术可降低支付欺诈率。然而,顶级FIS仍然是部署AI解决方案的最有可能占所有FIS的近6%。这可能是由于涉及此类系统所涉及的成本,意味着AI解决方案提供商将很好地专注于使技术更可获得所有尺寸的银行。

除了欺诈能力之外,AI还具有多种优点。一种 今日新闻研究 发现使用AI的36%的银行报告了他们的反洗钱(AML)能力的改进,55%表示他们的合法客户交易的假阳性率下降。提高客户满意是另一个重要的福音,据报道,占FIS的64%,而另有64%的人表示,由于实施此类制度,他们的收费率也有所下降。

尽管AI可以提供的优势,大多数组织仍然依赖于基于规则的检测手动评论来对抗网络犯罪。一项调查发现,北美的83%的企业依赖于此 手动评论 对于欺诈检测,欺诈预防和分析团队平均检查29%的交易。其他企业使用基于规则的审查自动化其网络犯罪预防措施,目前部署了90%的在线欺诈检测平台。

有关这些和其他数字欺诈新闻项目,下载本月的跟踪器。

第一科技联邦信贷联盟如何帮助协调多层欺诈战斗措施

银行,信用工会(CUS)和其他FIS面临着广泛的网络犯罪威胁,因此需要一个同样多样化的防御,以保持自己和客户安全,但确保所有这些防御都能有效地工作,可以有效地共同努力。

在这个月的特色故事中,今日新闻谈到了 迈克普通,首席数字技术官员 第一科技联邦信用社,关于AI如何帮助FIS确保其多层防御系统通过其先进的协调和威胁分析能力加入大于其部分的总和。

深度潜水:AI和ML对抗欺诈的好处

数字欺诈是对广泛行业的普遍威胁,包括但不限于零售,银行和电子商务。大多数组织仍然依赖于基于规则的分析和手动审查的组合来检测欺诈,但这些策略通常会导致低欺诈检测率和许多误报可能不便,这可能不便。

本月的深度潜水探讨了基于AI和ML的系统如何缓解这些困难,为客户和员工提供更安全和无缝的体验。

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