AI アルゴリズムはどのようにして非を検出するのか

AI アルゴリズムは多くの報道を集めていますが、決済の世界で AI アルゴリズムは何ができるのでしょうか? オンライン決済システムが導入されて以来、他人の財務に不法にアクセスしようとする人々が常に存在してきました。 情報を入力するだけですべての取引がオンラインで簡単に実行できるため、このことは現代では重要な問題となっています。 犯罪者は、2022 年に公認および無許可の詐欺によって 12 億ポンド以上を盗むことに成功しました。これは、毎分 2,300 ポンド以上が盗まれていることに相当します。

銀行および金融業界は、さらに 12 億ポンドの不正詐欺が犯罪者の手に渡るのを阻止することに成功しました。

データ侵害は、組織、消費者、銀行、販売者のセキュリティを危険にさらす可能性があります。 また、金銭の盗難につながり、最終的には顧客ロイヤルティの喪失、会社の評判の低下につながる可能性があります。

AI アルゴリズムは、コンピューターまたはシステムが自律的に学習して動作できるようにする一連の命令です。 私たちは日常生活の中で、電子商取引ウェブサイト、TradingView などの取引プラットフォーム、YouTube などの動画共有プラットフォームなど、さまざまなプラットフォームに遭遇します。 これらのプラットフォームは、レコメンデーション システムを活用してユーザー データを収集し、パーソナライズされた提案を提供してユーザー エンゲージメントを強化します。 たとえば、TradingView は AI を使用して、より適切な取引上の意思決定に役立つ洞察と推奨事項をユーザーに提供します。

AI プログラムは、その動作と学習能力を決定する複雑なルールのセットによって駆動されます。 アルゴリズムがなければAIは存在しません。

その中核となるのは、AI アルゴリズムがトレーニング データを受け取り、その情報を使用して知識を取得し開発することです。 タスクを完了した後、トレーニング データを基礎として使用します。 特定の AI アルゴリズムは自律的に学習し、新しいデータを組み込んで運用を改善できます。 プロセスを合理化するためにプログラマーの支援が必要な場合もあります。

金融取引における不正行為の検出には、正当なパターンから逸脱した異常なアクティビティを特定することが含まれます。 AI アルゴリズムはパターンを識別する能力に優れており、過去のデータを使用してトランザクションを不正か不正でないか分類するようにトレーニングできます。 AI アルゴリズムは、金融アプリケーションにおける不正検出の向上に複数の用途があります。 一般的に使用される方法やテクニックには、次のようなものがあります。

顧客と銀行担当者との間のテキストベースの会話などの NLP 手法は、非構造化データの分析に適用できます。 AI はこれらのやり取りを分析して理解し、不正な会話やリクエストを検出できます。

AI は、広範な取引ネットワークを分析し、潜在的な不正行為を示す相互接続されたパターンを検出できます。 人工知能は、さまざまなアカウント間のつながりを分析することで、詐欺行為やマネーロンダリング計画に関与している個人のネットワークを検出できます。

AI アルゴリズムはリアルタイムのトランザクションを常に監視し、疑わしい可能性のあるアクティビティを即座に検出してフラグを立てることができます。 リアルタイム監視により、取引をブロックしたり、取引の正当性を確認するために顧客に連絡したりするなどの即時アクションが可能になります。

AI アルゴリズムには、過去の取引データを分析することで通常の動作のパターンを学習する機能があります。 これらのパターンから逸脱すると、不正行為の可能性があると特定できます。

AI アルゴリズムは非標準トランザクションを検出するためにさまざまな方法で適用できますが、その中心となるのは ML です。 ML は、機械やシステムが経験を通じて学習し、そのパフォーマンスを向上できるようにする AI の分野です。 機械学習はアルゴリズムを使用して膨大なデータを分析し、観察から知識を取得し、情報に基づいた意思決定を行います。

機械学習アルゴリズムは、追加データへの曝露を伴うトレーニングを通じて、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させます。 機械学習モデルは、トレーニングに使用されるデータセットにアルゴリズムを適用することで得られます。 より多くのデータが利用されるにつれて、モデルは改善されます。 金融サービス業界は、日々の取引、請求書、支払い、ベンダー、顧客に関する大量のデータを扱うことが多く、機械学習には最適です。