Bởi John P. Desmond, Biên tập viên Xu hướng AI
Ngành dịch vụ tài chính đã lập thành tích trong việc sử dụng AI để phát hiện gian lận, trong đó ứng dụng AI tại Visa và Experian là hai ví dụ đáng chú ý.
Theo Melissa McSherry, Phó chủ tịch cấp cao và người đứng đầu dữ liệu toàn cầu của Visa, Visa đa quốc gia báo cáo tiết kiệm khoảng 25 tỷ USD hàng năm từ việc sử dụng các ứng dụng AI để phát hiện gian lận. VentureBeat. Con đường dẫn đến AI Visa đã chọn có thể mang lại bài học cho các công ty khác đang suy nghĩ về cách triển khai các dự án tự động hóa của họ.
McSherry nói: “Chúng tôi chắc chắn đã áp dụng cách tiếp cận trường hợp sử dụng đối với AI. “Chúng tôi không triển khai AI vì lợi ích của AI. Chúng tôi triển khai nó vì đó là cách hiệu quả nhất để giải quyết vấn đề.”
Nền tảng Ủy quyền nâng cao của Visa (VAA) chấm điểm mọi giao dịch diễn ra trên mạng, xếp hạng từng giao dịch dựa trên khả năng gian lận. Điều này cho phép nhiều giao dịch được phê duyệt nhanh chóng hơn. McSherry cho biết: “Với 3.5 tỷ thẻ và 210 tỷ giao dịch mỗi năm, việc làm cho những thẻ đó hoạt động tốt hơn và có nhiều giao dịch được thực hiện hơn là điều thực sự đáng giá đối với mọi người”.
Được triển khai lần đầu tiên vào năm 1993, ngày nay VAA đã phát triển để sử dụng các mạng thần kinh tái phát với các cây được tăng cường độ dốc. Việc xác định rõ trường hợp sử dụng là phát hiện gian lận đã giúp Visa tập trung vào cách AI và học máy có thể cải thiện dịch vụ của mình.
McSherry nói: “Thật hữu ích khi chúng tôi đã bắt đầu với trường hợp sử dụng đầu tiên từ lâu. “Không có gì thay thế được kinh nghiệm và tôi nghĩ tại thời điểm này chúng tôi có khá nhiều kinh nghiệm về cách xây dựng và triển khai các mô hình này. Và vì vậy, bài học đầu tiên chỉ ở một thời điểm nhất định, bạn phải chọn một trường hợp sử dụng và bạn chỉ cần bắt đầu.”
Bà lưu ý rằng Visa đã nhận thấy hiệu suất mô hình được cải thiện 20-30% khi áp dụng các kỹ thuật AI tiên tiến so với các kỹ thuật học máy truyền thống hơn như cây tăng cường độ dốc. Trong một số trường hợp, mức cải thiện đạt hơn 100%, giúp đẩy nhanh quá trình phát triển các dịch vụ sản phẩm mới. Cô nói: “Chúng tôi có thể đưa những sản phẩm tốt hơn đến với người tiêu dùng nhanh hơn.
Steve Platt của Experian, nhà cung cấp dịch vụ tín dụng và thông tin toàn cầu, cũng có kinh nghiệm về AI và phát hiện gian lận trên nhiều thế hệ hệ thống. Hiện là người đứng đầu Global Software at Experience, lần đầu tiên Platt tiếp xúc với AI và phát hiện gian lận là vào tháng 2001 năm XNUMX, khi ông gia nhập Hecht-Nielsen Neurocomputer Corp. (HNC) ở San Diego để giúp thương mại hóa phần mềm mà người sáng lập Robert Hecht-Nielsen đã đảm nhiệm. nguồn gốc.
Hecht-Nielsen là một nhà khoa học thần kinh và doanh nhân từng giảng dạy tại Đại học California, theo một tài khoản trên Forbes. Anh ấy đã làm việc với một nhóm nhỏ gồm các học giả và nhà nghiên cứu về mạng lưới thần kinh, sự kết hợp giữa thống kê và AI. Họ đã phát triển một sản phẩm phát hiện gian lận có tên Falcon và đã thu hút được một số khách hàng thích sản phẩm này và đang tìm kiếm những cải tiến – dự đoán tốt hơn và nhiều giá trị hơn.
Với tư cách là người quản lý sản phẩm, Platt nhấn mạnh việc đưa tính năng phát hiện gian lận vào quy trình phê duyệt các giao dịch phê duyệt tín dụng. Khi đó, các tổ chức phát hành thẻ tiên tiến hơn có thể gửi ủy quyền theo thời gian thực; đây là trước điện toán đám mây.
Platt cũng tập trung vào việc thu được một lượng lớn dữ liệu có chất lượng tốt, có cấu trúc tốt từ các giao dịch thẻ tín dụng để giúp ứng dụng học máy Falcon học hỏi. Anh ấy cũng luôn gần gũi với những khách hàng đầu tiên sử dụng để hiểu vấn đề của họ, tích hợp với môi trường giao dịch và phân tích dữ liệu của họ. Các vấn đề hàng đầu bao gồm MBNA, Banc One và First Data đã được tiếp cận để hợp tác tìm ra giải pháp thiết kế phù hợp với họ.
HNC được bán vào năm 2002 cho Fair Isaac Corp., nay gọi là FICO, một công ty phân tích dữ liệu tập trung vào các dịch vụ chấm điểm tín dụng. Hiện được gọi là Nền tảng FICO Falcon, sản phẩm này vẫn đang được sử dụng rộng rãi. Platt đã làm việc cho công ty mua lại trong vài năm, sau đó thành lập một công ty chống gian lận có tên BasePoint Analytics và sau đó chuyển đến Experian. Ông đã ở đó 10 năm và hiện là Chủ tịch Tập đoàn Dịch vụ Thông tin Kinh doanh Toàn cầu của công ty.
Những bài học của HNC đã giúp ích rất nhiều cho anh. Experian có một số sản phẩm dựa trên AI/máy học trên thị trường, bao gồm việc cung cấp điểm tín dụng cốt lõi, ngăn chặn và thu thập gian lận. Ông nói: “Chúng tôi đang kinh doanh dữ liệu và hiểu biết dựa trên dữ liệu.
Experian đã phát triển một phương pháp kết hợp các phương pháp phát triển phần mềm trước đây và phát triển phần mềm AI ngày nay. Một tổ chức DataLabs nội bộ theo đuổi các dự án với các đơn vị kinh doanh mà họ cho là có tính đổi mới, khám phá các nguồn dữ liệu mới, thuật toán mới và trường hợp sử dụng mới. Phòng thí nghiệm thiết lập một phương pháp chung để phát triển sản phẩm dựa trên AI, sử dụng các phương pháp linh hoạt và phát triển nhanh chóng. Các nhà phát triển làm việc chặt chẽ với các khách hàng được chọn để xây dựng bằng chứng về khái niệm hoặc nguyên mẫu. Họ biến điều đó thành một sản phẩm, sau đó giúp khách hàng đưa nó vào hoạt động ở một hoặc nhiều khu vực.
Phương pháp có cấu trúc cho phép kinh nghiệm theo dõi họ đang ở đâu trong quy trình và nhanh chóng điều chỉnh nếu trường hợp kinh doanh đang thay đổi. Một sản phẩm được phát triển trong khuôn khổ này là Experian Boost, cho phép người tiêu dùng “tăng” điểm tín dụng của họ bằng cách cung cấp dữ liệu thanh toán điện thoại di động và tiện ích không được ghi lại trong quy trình chấm điểm tín dụng truyền thống. Mặc dù vẫn đang trong quá trình thử nghiệm nhưng nó đã được đưa ra thị trường sau 9 tháng.
Các ngân hàng lớn hơn sử dụng tính năng phát hiện gian lận; Kount thu hút đầu tư
Theo một cuộc khảo sát gần đây, AI Innovation Playbook, do PYMNTS xuất bản và báo cáo trên tạp chí Forbes. Nghiên cứu này dựa trên các cuộc phỏng vấn với 200 giám đốc điều hành tài chính từ các ngân hàng thương mại, ngân hàng cộng đồng và hiệp hội tín dụng trên khắp nước Mỹ.
Phát hiện gian lận đã chứng tỏ là một thị trường mục tiêu hấp dẫn cho các công ty khởi nghiệp, chẳng hạn như kount, ra mắt tại Boise, Idaho vào năm 2007. Ngày nay, công ty nắm giữ 29 bằng sáng chế và đã được tài trợ khoản đầu tư 80 triệu USD từ CVC Capital Partners vào năm 2016.
Mạng lưới toàn cầu Identity Trust của Kount cung cấp khả năng ngăn chặn gian lận, bảo vệ tài khoản theo thời gian thực và mang lại trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa cho hơn 6,500 thương hiệu và nhà cung cấp thanh toán hàng đầu.
Việc nhiều doanh nghiệp đóng cửa trong thời gian phong tỏa vì virus corona đã dẫn đến khối lượng thương mại điện tử tăng vọt, mang lại cơ hội cho những người phát hiện gian lận. Người sáng lập và Giám đốc điều hành Kount Brad Wiskerchen gần đây đã viết trong PYMNTS.
Ông nói: “Khi đại dịch gia tăng vào tháng 600 và tháng XNUMX, chúng tôi thấy khối lượng giao dịch kỹ thuật số tăng vọt đối với nhiều ngành, như vitamin, sức khỏe, điện tử, đồ dùng cho thú cưng và những ngành khác. “Trong tháng XNUMX, số lượng mua hàng thủ công và rượu trực tuyến đã tăng hơn XNUMX% so với mức trung bình trong tuần của tháng Hai. Xử lý khối lượng đó trong khi vẫn duy trì trải nghiệm đặc biệt của khách hàng và ngăn chặn gian lận đòi hỏi một giải pháp thích ứng có thể đưa ra quyết định chính xác trong thời gian thực.”
Thương mại điện tử gia tăng đồng nghĩa với việc ngày càng có nhiều doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm kỹ thuật số mới, bao gồm tư cách thành viên, tài khoản và điểm khách hàng thân thiết. Wiskirchen cho biết: “Mỗi sản phẩm đại diện cho một lĩnh vực trải nghiệm khách hàng riêng biệt cần được bảo vệ”.
Đọc các bài viết nguồn trong VentureBeat, Forbes và PYMNTS.
