尽管在该领域取得了进展 ecommerce 欺诈仍然是困扰企业和客户的一个持续存在的问题，给整个过程中的各方造成巨大的经济损失。 2022年，ecommerce在全球范围内因网络欺诈造成的损失达$ 410亿。预计到2023年，这一数字将达到480亿，同比增长17%。随着技术的进步，欺诈者可以更多地使用更复杂的方法来实施犯罪活动。这就是为什么 ecommerce 品牌必须利用人工智能欺诈检测的力量来应对这些欺诈者日益增长的威胁。
什么是人工智能辅助欺诈检测？
人工智能辅助欺诈检测是使用人工智能算法和机器学习技术来检测和防止欺诈活动。它涉及对大量相关数据的分析，以实时识别高度暗示各种类型的可疑和欺诈行为的模式。它代表了对欺诈检测替代方法的重大改进，由于数据处理能力降低、检测时间变慢和其他限制特性，这些方法已经过时。
使用 人工智能 和ML、ecommerce公司可以发现多种类型的网络欺诈行为。这包括涉及丢失、被盗或伪造卡的支付欺诈。人工智能还可以跟踪正在进行的实时交易并阻止处理欺诈订单。此外，这种强大的资源可以暴露使用被盗身份完成购买或处理贷款的企图。因此，采用更快、更高效的人工智能辅助欺诈检测将提高在线交易的安全性，并帮助企业赢得客户的信任。
AI 辅助的欺诈检测如何工作？
使 technologie 脱颖而出的关键人工智能功能包括能够在几秒钟内分析大量数据、识别人们和其他软件经常忽视的模式，以及通过从历史数据中学习来改进自身。所有这些特性都非常适用于检测欺诈活动。人工智能模型可以在检测到潜在欺诈时阻止或标记可疑交易以供进一步调查。这些模型还可以评估未决交易非法的可能性。
单独或组合使用不同的算法和技术来发现 ecommerce 欺诈并避免巨大损失。人工智能辅助欺诈检测中使用的主要有：
机器学习
机器学习是最常应用于欺诈检测的 AI 子集。 ML 使用历史数据进行训练以学习模式。然后，它可以根据模式和偏差的知识来筛选交易和在线支付，并确定其合法性。在此过程中使用了各种机器学习算法。决策树可能是最流行的算法，因为它们易于解释并且在处理不同类型的数据方面用途广泛。用于二元分类任务的逻辑回归可以轻松地将活动分为欺诈和合法活动，使其易于实施。其他算法，如随机森林、支持向量机和深度学习算法，可用于更复杂的分析和准确的欺诈检测。
自然语言处理
另一个适用于欺诈检测的 AI 子集是自然语言处理，它侧重于计算机与人类语言之间的交互。文本分析是 NLP 技术的一个示例，可应用于电子邮件、社交媒体帖子、聊天和其他形式的文本数据的分析，以检测通常与在线欺诈相关的关键字或短语。 NLP 还可以识别伪造文件，例如身份证、发票和护照。它通过分析文档的文本和元数据是否存在异常和不一致来实现这一点。 Entity Recognitions 可以提取姓名、地址、联系方式和其他相关数据，并根据不匹配情况识别潜在的不匹配情况。例如，它可以检测到与已知客户地址不匹配的地址，并立即标记此类交易。
预测模型
预测建模涉及使用统计算法来分析历史数据，然后进行预测。这可以应用于 AI 辅助的欺诈检测以预测未来的攻击，因此公司可以采取明确的措施来阻止欺诈活动并保护自己和客户。要使用这种技术，公司必须首先收集历史数据，包括过去的交易和欺诈攻击。分析数据以确定预测模式，然后将其用于开发预测模型。对该模型进行持续训练，直到它能够可靠地预测可能的非法交易。
聚类和异常检测
聚类和异常检测是可用于 AI 欺诈检测的两项重要技术。虽然数据基于相似性进行聚类，但异常检测可识别明显偏离规范的数据集。在欺诈检测的背景下，聚类可用于将具有相似位置、时间和金额的交易分组到聚类中以供进一步分析。这在多个欺诈活动同时或同时发生的协同攻击的情况下特别有用。另一方面，异常检测可用于识别与先前数据异常不同的交易数据，并迅速引起对此类意外模式的注意。这两种算法最好与其他人工智能技术结合使用，以提高准确性和早期检测。
具有AI功能的欺诈检测有哪些好处？
欺诈通常是 ecommerce 品牌遭受重大经济损失的一个原因，需要一种有效的方法来识别和阻止此类活动。在许多方面，人工智能辅助欺诈检测是解决各个领域企业主所面临问题的答案，包括 ecommerce，面对。
以下是委托 AI 帮助检测企业欺诈活动的五个主要好处：
提高准确性
借助 AI 辅助的欺诈检测，您的企业可以信赖标记为非法活动的准确性。这是因为人工智能使用复杂而强大的算法来分析从结构化到非结构化的大量数据。此外，AI 从数据中学习，这意味着它会随着输入更多数据而改进。这种机器学习能力还使此类欺诈识别系统具有足够的适应性，可以检测和响应欺诈者可能使用的新的未来策略。
实时检测
人工智能辅助的欺诈检测可以在非法行为仍在进行时检测到它们，为企业提供必要的信息以立即采取行动保护自己。这一点尤其重要，因为一些欺诈活动很难逆转。借助 AI，您的公司可以在供应过程中停止此类活动，避免灾难性损失。
可扩展性
由于 AI 不限于任何数量的数据，因此品牌不必担心随着业务扩展而升级其系统。随着您的业务增长并处理更多交易和更大量数据，人工智能辅助欺诈检测会保持其准确性。
成本效益
使用 AI 检测错误交易有助于通过多种方式节省成本。例如，它减少了人工输入的需要，消除了人工审查和调查的成本。通过自动化这些任务节省的时间也可以用于营销和销售活动，以产生更高的收入。人工智能还可以减少可避免的成本，例如律师费、罚款和赃款退款。
提高客户忠诚度
不可能为客户忠诚度定价。借助基于人工智能的欺诈检测系统，公司可以更好地保护客户及其个人和财务信息。这有助于改善客户体验和品牌声誉，确保现有客户的信任和忠诚度，甚至吸引新客户。
总之，人工智能辅助欺诈检测为公司提供了一种可靠的方法来应对持续存在的欺诈问题。投资此 technologie 至关重要，因为欺诈者也在更新其欺诈公司和客户的策略。所以现在是时候采取的力量 人工智能 并利用机器学习算法从长远来看保护您的业务。
