Как машинное обучение и искусственный интеллект помогают бороться с мошенничеством в финтехе?

Машинное обучение и искусственный интеллект помогают бороться с мошенничеством в финтехе благодаря способности анализировать большие массивы данных, выявлять подозрительные транзакции и предотвращать незаконные действия. vc.ru

Некоторые способы, как это происходит:

• Анализ поведенческих паттернов. trends.rbc.ru Позволяет создать «цифровой отпечаток» каждого клиента. trends.rbc.ru Алгоритмы анализируют транзакции в реальном времени и моментально выявляют подозрительное поведение пользователей. trends.rbc.ru Для этого системы учитывают время суток, геолокацию, устройство и другие параметры. trends.rbc.ru
• Системы выявления аномалий. vc.ru Анализируют поведение клиентов и определяют отклонения от нормы. vc.ru Например, если пользователь обычно совершает покупки только в одном регионе, но внезапно происходит транзакция в другой стране, система временно блокирует операцию, чтобы провести проверку. vc.ru
• Прогнозная аналитика. www.tradingview.com Изучая предыдущие данные и находя закономерности, указывающие на высокий риск мошенничества, ИИ может предвидеть потенциальные тенденции мошенничества. www.tradingview.com
• Анализ содержания электронных писем. vc.ru Выявляет признаки фишинга — например, необычные ссылки, подозрительные вложения или аномальные запросы информации. vc.ru
• Распознавание подозрительных паттернов речи, интонации и содержания бесед. vc.ru Например, если система обнаруживает, что собеседник пытается выведать личные данные или склоняет к совершению финансовых операций, она предупреждает пользователя о возможной угрозе. vc.ru

Например, компания DataVisor умеет распознавать мошеннические схемы ещё до того, как злоумышленники начнут действовать. www.forbes.ru После обнаружения новых сетей мошенников или преступных методов способы борьбы с ними обновляются, что позволяет избежать опасности в будущем. www.forbes.ru