人工智能和机器学习技术如何应对日益增长的金融欺诈威胁( 四 )
减少误报
银行业务的最大挑战之一是最大程度地减少误报次数 。 AI协助他们进行此类操作 ， 从而节省了时间 ， 金钱并避免了打扰客户 。 AI和ML发挥了重要作用 ， 因为这两种技术都能够分析更广泛的数据点和欺诈模式 。 实体之间的安全连接-包括欺诈场景 ， 欺诈分析师仍需要发现它们 。
可以使用AI和ML算法减少误报 ， 这意味着一些客户因欺诈问题而被错误拒绝 。 由于对欺诈的关注更加坚定 ， 个人还可以最大程度地减少人工和时间成本 ， 因此计划早些时候分配人员来审查标记的交易 。
AI减少了摩擦客户的体验 。
人工智能可以通过批准在线购买来帮助商人 ， 并减少误报 。 AI结合了有监督和无监督学习的功能 ， 以减少摩擦客户体验的次数 。
有效的攻击检测
机器学习算法
在检测结构化和非结构化数据中的模式 。 这使它们成为比人类更好的选择 ， 例如 ， 轻松有效地检测新出现的欺诈攻击 。 有效的攻击检测是ML和AI提供的主要优势之一 。 应急技术具有强大的功能 ， 可以以指数方式改变银行和金融机构的前景 。
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