生成式AI在金融反欺诈中的技术应用

金融服务业中的欺诈：借助生成式AI保护快速扩张的攻击面

金融生态系统正经历全球支付系统的激动人心的演进，这由数字优先的方法驱动。疫情改变了消费者和企业行为，使其转向采用新兴的数字渠道。数字钱包、实时支付、嵌入式支付（如某机构的支付服务）、点对点支付系统及其他新兴工具的使用大幅增加。事实上，根据statista.com的数据，2024年数字支付的交易额预计将达到11.55万亿美元——而现金作为支付方式在全球范围内持续减少。

虽然这场革命极大地提高了效率并减少了客户、银行和商户的摩擦，但也导致全球数字支付市场中金融服务业欺诈的指数级增长。某机构2023年全渠道欺诈状况报告发现，数字欺诈持续上升，全球所有客户数字交易中有4.6%被怀疑存在欺诈行为。从2019年到2022年，欺诈尝试总体增加了80%。雪上加霜的是，欺诈者最近将生成式AI和大型语言模型技术商业化，使他们能够以更复杂的方式发起攻击——例如，写出更好、更有说服力的钓鱼邮件，其影响率比过去任何时候都高。

随着AI和生成式AI现在被欺诈者用作武器，新的真正需求是金融机构需要加强自身对AI的防御性使用、部署、训练和演进，以阻止欺诈。因此，金融机构正在寻求可信赖的供应商作为重要且多功能的合作伙伴，以保护我们整个全球金融基础设施。

AI和生成式AI如何改变金融欺诈检测？

AI技术，特别是机器学习，多年来一直用于金融领域以执行高速交易、检测欺诈、改进风险评分并实现整体效率。然而，我们现在看到AI/ML被快速采用，用于监控、检测以及响应不断扩大的攻击面上的欺诈。最近，生成式AI正以非常惊人的方式被部署来提升欺诈分析师的影响力，例如：

异常检测

AI在欺诈检测中的关键优势之一在于其检测异常或偏离正常行为模式的能力。机器学习算法可以从历史数据中学习，为每个账户或交易类型建立正常行为的基线。任何偏离此基线的行为都可能触发警报以供进一步调查，从而标记出可能被人类分析师忽视的欺诈活动。生成式AI的出现进一步改进了异常检测——通过学习真实交易的基本结构，生成模型可以检测出指示欺诈活动的细微偏差，补充传统的异常检测方法。

行为分析

AI驱动的欺诈检测系统还可以分析用户跨多个渠道和接触点的行为，以识别可疑活动。了解你的客户（KYC）是管理这种风险的全新方式。通过监控交易频率、位置、设备类型和交互模式等因素，这些系统可以检测出可能表明欺诈行为的异常，例如未经授权的账户访问或异常消费模式。

生态系统分析

AI在欺诈检测中的另一个有价值的应用是网络和生态系统分析，这涉及检查实体（例如客户、账户、交易）之间的关系和连接。由AI和生成式AI支持的系统可以发现复杂的欺诈网络，并识别看似无关实体之间以前未检测到的联系，从而促进对有组织欺诈团伙的检测和瓦解。

金融服务业中的优先用例

在欺诈检测和预防中部署AI已经在整个金融服务行业产生了切实的成果。领先的银行、支付处理商和金融科技公司正在利用AI驱动的解决方案实时检测和预防欺诈，既保护了客户也保护了其利润。例如：

• 支付欺诈预防：AI算法可以在毫秒内分析交易数据，识别欺诈交易（如未经授权的购买或账户接管），并在其完成前予以阻止。
• 身份验证：AI驱动的生物识别认证系统可以基于面部识别、语音识别或行为生物识别准确验证用户身份，降低身份盗窃和账户欺诈的风险。
• 反洗钱合规：AI系统可以分析大量交易数据，识别表明洗钱或其他非法活动的可疑模式，帮助金融机构遵守反洗钱法规并降低监管风险。

伦理与监管考量

虽然AI在欺诈检测中的好处不可否认，但必须解决伦理和监管方面的考量，以确保这些技术的负责任和公平使用。AI算法应当透明且可解释，使利益相关者了解决策是如何做出的，并识别潜在的偏见或错误。当然，虽然AI可以自动化欺诈检测的许多方面，但人类监督仍然至关重要，以审查标记的案例、调查可疑活动，并基于AI系统可能缺乏的上下文信息做出明智决策。

然而，一个日益引起关注的领域是数据隐私和安全。金融机构必须保护客户数据并确保遵守数据保护法规，以维持对AI驱动的欺诈检测系统的信任和信心。当金融机构将第三方纳入欺诈流程时（例如在生成式AI的情况下），将公共信息与专有数据相结合自然会引发隐私和监管问题。因此，使用正确的工具保护其系统至关重要。

Elasticsearch在AI、生成式AI和金融欺诈检测中的作用

从根本上说，欺诈无疑是一个数据问题。随着金融机构在欺诈检测和预防领域不断创新，Elasticsearch（一个开源的分布式搜索和分析引擎）的作用变得越来越重要。Elasticsearch的可扩展性、实时数据处理能力和高级搜索功能使其成为打击金融服务业欺诈的宝贵资产。

• 实时数据分析：Elasticsearch的分布式架构允许金融机构实时地、跨时间和空间（包括地理空间分析）接收、索引和分析大量交易数据，使其能够随着欺诈活动发生而检测和响应。
• 复杂查询与分析：借助Elasticsearch，欺诈分析师可以轻松地对大型数据集执行复杂查询、聚合和机器学习驱动的分析。通过利用Elasticsearch的高级搜索和分析功能，金融机构可以发现可能表明欺诈行为的隐藏洞察和关联。
• 可扩展基础设施：Elasticsearch的可扩展基础设施确保金融机构能够处理与欺诈检测和预防工作相关的日益增长的数据量和复杂性。无论是分析数百万笔交易还是进行网络分析以揭露欺诈计划，Elasticsearch都提供了支持这些关键任务所需的可扩展性和性能。
• 生成式AI：Elasticsearch相关性引擎是一个强大的工具，它结合了人工智能和文本搜索能力，为金融服务创建更智能的生成式AI应用程序。借助ESRE，开发人员可以使用与大型语言模型集成的先进算法，使搜索结果更准确、更相关，从而构建生成式AI搜索引擎。Elastic AI助手可以实现更快的调查，减少解决时间，并使每位分析师拥有一个数字伙伴，在整个修复过程中快速、完整地指导他们。
• 数据隐私与安全：在像金融服务这样高度监管的行业中，确保数据隐私和安全至关重要。Elastic包括对基于角色和基于属性的访问控制的原生支持，以确保只有具有数据访问权限的角色才能看到数据，即使对于聊天和问答应用程序也是如此。Elasticsearch可以支持组织将某些文档仅对特权个人可访问的需求，帮助组织在所有搜索应用程序中保持普遍隐私和访问控制。

欺诈、AI和生成式AI的未来

生成式AI在金融欺诈检测和预防中的作用是变革性的，为金融机构提供了以空前的速度、准确性和效率打击欺诈活动的能力。然而，为了充分发挥AI驱动的欺诈检测的潜力，金融机构还必须利用正确的工具和技术（如Elasticsearch）来有效分析、解释和响应与欺诈相关的数据。通过持续的创新与协作，生成式AI和Elasticsearch无疑将继续成为预防金融服务业欺诈、维护金融系统完整性以及保护客户和金融机构利益不可或缺的工具。

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