人工智能用于欺诈检测

根据马来西亚皇家警察（PDRM）商业犯罪调查部门（CCID）的数据，从 2020 年到 2022 年 5 月，共接获 71,833 起诈骗案，损失超过 52 亿令吉。需要并已采取积极措施，以防止诈骗。打击这些金融诈骗，我们将看到人工智能如何成为这场战争前线的重要工具。

注意到这一点了吗？

您刚刚从您的公共银行账户向新的收款人账户转账了一大笔金额。您意识到银行已暂停转账，而不是允许立即汇出资金。您可能会接到银行代表的电话，确认转账的合法性和有效性。银行是如何发现这个问题的？

现实生活中的例子：PayPal 使用人工智能进行欺诈检测

贝宝是在线支付解决方案的全球领导者，采用先进的人工智能和机器学习技术来打击欺诈。鉴于 PayPal 每天处理的海量交易，传统的欺诈检测方法将不够充分且效率低下。以下是 PayPal 在这种情况下如何使用人工智能：

数据分析：PayPal 的人工智能系统分析每笔交易中的大量数据点。这包括有关交易本身的信息（例如金额、位置和时间），以及与用户帐户活动相关的历史数据。
模式识别：人工智能模型擅长识别表明欺诈活动的模式。例如，如果通常进行小额本地交易的账户突然发起大额国际转账，这可能会被标记为可疑。
从反馈中学习：PayPal 的人工智能系统不断发展。当交易被确认为欺诈或合法时，该信息会反馈到系统中，从而完善其检测能力。
快速反应：人工智能在欺诈检测方面的主要优势之一是其运行速度。 PayPal 的系统可以实时分析和标记交易，防止欺诈发生。
人机协同：当人工智能将某笔交易标记为潜在欺诈时，它并不总是自动阻止该交易。在许多情况下，标记的交易由做出最终决定的人类分析师进行审查，以确保合法交易不会受到阻碍。

通过以这种方式采用人工智能，PayPal 能够为其用户提供安全的交易环境，最大限度地降低欺诈风险，同时确保合法交易顺利处理。这种欺诈检测方法不仅更高效，而且更有效，因为人工智能可以识别由于其指标的微妙性或待审查的交易量庞大而可能逃避人类检测的欺诈活动。

这个例子凸显了人工智能对金融服务领域欺诈检测的变革性影响，让我们得以一睹金融安全的未来。

商业世界中的其他人工智能应用

用于 SEO 的生成式人工智能：营销部门正在利用生成式人工智能来优化搜索引擎的网络内容。人工智能工具可以分析搜索数据并建议关键字或主题，从而提高网站的知名度和排名，从而直接影响企业的在线形象和潜在客户的产生。

翻译服务中的人工智能：人工智能驱动的翻译已成为全球企业的强大工具。凭借先进的自然语言处理能力，人工智能可以翻译和本地化网站内容，使企业更容易进入国际市场，而无需大量的人工干预。

人工智能带来个性化客户体验：人工智能用于个性化客户互动。通过分析客户数据，人工智能可以定制产品推荐、动态调整定价并提供个性化财务建议，从而提高客户满意度和忠诚度。

财务预测的预测分析：人工智能正在通过分析历史数据和市场趋势来预测未来的财务结果，从而改变财务预测。这种预测能力使会计师和财务分析师能够做出更明智的战略决策。