如果人工智慧（AI）部署得當，它可以提高信用合作社的詐欺決策能力， 普羅維尼爾的 北美執行副總裁 凱西斯塔雷斯 認為。
詐欺偵測和預防是信用社的首要任務，因為他們考慮人工智慧如何改善服務交付，這可能是因為詐欺對他們造成了沉重打擊。根據最近的一項調查，79% 的信用合作社和社區銀行報告的直接詐欺損失超過 500,000 萬美元，比其他任何行業都多。根據 Juniper Research 的數據，到 10 年，全球企業每年將在人工智慧支援的金融詐欺偵測和預防策略平台上花費超過 2027 億美元。這比 50 年增加了 2022% 以上。
Stares 表示，預測性人工智慧使金融組織能夠優化業務流程。這可以釋放資源並促進更有針對性的詐欺方法。人工智慧可以處理超出人類能力的數百萬個屬性，從而在整個客戶生命週期的詐欺建模中提供有效的預測能力。
「我認為，已經確定了一些趨勢，而在決策平台中實施這些趨勢的能力才是關鍵，」史塔爾斯說。
信用合作社有獨特的人工智慧考慮
透過設計，信用合作社可以吸引不同類型的詐欺行為。他們的分支機構和會員資格設計容易導致第一方欺詐和身份欺詐。這也吸引了社會工程詐騙。
在整合數位詐欺預防解決方案時，信用合作社必須與其本地基礎保持高度信任。系統必須減少誤報並允許合法客戶無縫進行交易。 Stares 表示，基於人工智慧的系統必須與即時決策相結合，以提供早期識別和警告。
信用合作社往往擁有更同質的客戶群。人工智慧非常適合快速識別異常行為。隨著模型獲得更多數據，它將更快地識別可疑活動。
「與替代數據結合很重要，」斯塔爾斯建議。 「我們正在對其進行匹配，看看它在識別整個生命週期中的詐欺行為（例如破除詐欺行為）方面是否具有預測性。輸入 KYC 和 AML 數據，可能會使用基於交易的數據，客戶允許您查看他們的實際銀行帳戶和財務狀況，這將表明可以避免未來詐欺的因素。
「這就是為什麼這項技術對於即時注入數據很重要，這樣您就可以使用這些數據……來增強模型，或者可能將模型放入其中，您可以支持/挑戰以研究在整個生命週期中防止欺詐的預測性質。因此，早期預警是關鍵。”
詐欺者也使用人工智慧。當機構了解他們的策略時，它可以幫助他們快速轉向新的策略。信用合作社可以將其用於相同的目的：在將其作為託收註銷之前快速識別可疑活動。
擴展考慮因素
人工智慧也在信用合作社的整合和擴大規模方面發揮作用。 Stares 表示，人工智慧必須連接到所有相關資料庫，考慮誤報並全面審視一切。數據是關鍵。提高注入資料的能力，然後使用人工智慧快速偵測詐欺行為。
「我認為尺寸並不重要，」斯塔爾斯說。 「規模和規模可能會帶來不同類型的詐欺攻擊和詐欺攻擊的數量，但我認為處理它們的方式與使用人工智慧替代資料注入和模型即時處理相同。
「如果您擁有正確的技術，並且能夠連接到所有孤島並輸入其他數據，則可以透過您的決策策略以相同的方式運行它們並以相同的方式處理它們，因為您已經整合了數據。我認為不存在重大風險。如果您無法做到這一點，則治療每個人群可能會存在風險，因為您可能必須以不同的方式對待每個人群。而且你可能面臨更高誤報的風險。”
預測人工智慧和人性化：重要考慮因素
雖然生成式人工智慧引起了越來越多的關注，但明智的機構首先考慮預測式人工智慧。 Stares 表示，它可以幫助測試不同詐欺偵測模型的有效性。例如，哪些會產生更多誤報？基於人工智慧的模型也會從錯誤中學習並隨著時間的推移而改進。
史塔雷斯表示，雖然人性化的接觸有其一席之地，但它也會阻礙人工智慧的有效性。人為介入是基於經驗的。如果模型變得太向後看，它們的預測能力就會被削弱。
還必須保持最佳的客戶體驗。忠誠不再是以前的樣子了。
「對金融機構的忠誠度已今非昔比，」史塔爾斯觀察到。 「但如果你能夠在一個地方提供體驗並提供產品的所有要點，你的消費者很可能會留在那裡。
「所以你不能將風險轉移到客戶體驗。您需要使用人工智慧和數據來減輕詐欺或信用風險而不影響客戶。”
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