使用人工智能和机器学习进行实时欺诈检测

问题陈述

随着金融、电子商务和社交媒体等行业在线应用的快速增长，欺诈尝试的频率和复杂性急剧增加。电子商务应用面临着未经授权的交易、虚假银行账户创建和机器人驱动攻击等挑战，导致财务损失、声誉受损和用户信任下降。

当前的欺诈检测方法通常依赖于事后分析，未能满足实时缓解的需求。关键问题是开发一个能够在欺诈发生时检测和防止欺诈的系统，同时平衡性能、用户体验和数据隐私。

图表显示了2015年至2024年期间欺诈事件和检测方法的趋势。它说明了：

• 红线 – 随着时间推移，欺诈事件数量的增长。
• 蓝线 – 传统检测方法有效性的平稳期。
• 绿线 – 实时欺诈检测系统潜力的上升趋势，与日益复杂的欺诈手法保持同步。

在英国，2023年上半年，近140万起盗窃事件归因于欺诈者，发生频率为每12秒一起。

实时欺诈检测的AI/ML技术

行为分析

行为分析已经成为电子商务应用中实时欺诈检测的重要基石。电子商务应用程序可以通过分析用户行为模式来检测表明欺诈活动的异常情况。

与静态基于规则的系统不同，行为分析依赖于机器学习算法和行为生物特征来识别用户行为中的微妙偏差，例如输入速度、触摸模式和导航顺序。

例如，合法用户在与应用程序交互时通常会遵循可预测的路径（例如登录→搜索→购买）。而欺诈行为者或机器人可能表现出不规律或过于系统化的行为。行为分析系统实时监测这些模式，利用特性如：

1. 行为生物特征– 监控诸如击键、触摸压力或滑动速度等独特用户特征
2. 会话分析 – 跟踪用户在会话期间的操作，以检测与正常使用模式的偏离
3. 持续认证– 基于行为模式持续验证用户身份，而不仅仅依赖一次性登录

设备指纹识别

设备指纹技术用于实时欺诈检测，利用AI/ML技术来唯一识别设备并跟踪其行为。通过提取静态属性（如设备型号、操作系统版本和屏幕分辨率）和动态特征（例如IP地址变化或登录时间），机器学习算法如随机森林和XGBoost对设备进行分类，判断其是否合法或欺诈。

异常检测技术，如孤立森林和局部离群因子（LOF），帮助识别异常设备行为，评估与典型模式的偏离。马尔可夫链和动态时间规整等模式识别方法用于分析设备执行的动作序列，检测随时间变化的不规则行为，可能表明欺诈。

实时欺诈检测系统通过自适应学习不断改进。半监督学习使模型能够通过使用标记和未标记数据来提高，而强化学习允许系统从反馈中学习并适应新的欺诈策略。这些先进的AI/ML技术使设备指纹系统能够根据新出现的威胁而不断演变，确保欺诈检测保持准确和动态。通过结合这些技术，电子商务应用能够实时高准确度地检测可疑设备和行为，有效降低欺诈风险。

• XGBoost – 一种高性能的梯度提升算法，以在分类和回归任务中著称。
• 梯度提升 – 一种机器学习技术，通过顺序构建决策树来纠正之前模型的错误
• 正则化 – 一种通过对模型复杂性添加惩罚来避免过拟合的技术
• 树剪枝 – 移除决策树的分支以提高性能并防止过拟合的过程
• 并行处理 – 同时执行多个计算的能力，从而加快模型训练
• 二阶近似 – 一种优化方法，使用损失函数的一阶和二阶导数以实现更快收敛

实时风险评分

实时风险评分评估用户会话或交易期间欺诈活动的可能性。它根据行为模式、设备信息、地理位置和历史数据分配动态风险分数。

工作原理：

• 数据收集 – 捕捉用户行为（例如，登录时间、设备、位置）
• 分析 – 与正常行为和已知欺诈模式进行比较
• 评分 – 分配风险分数（例如，0-100，值越高表示风险越高）
• 行动– 根据分数触发标记、额外验证或阻止等操作

AI文档验证

利用人工智能驱动的文件验证，可以通过实时分析上传的身份证件（例如护照和驾驶执照）来自动化身份检查。它使用光学字符识别来提取数据，验证真实性，并利用活体检测来将用户自拍与身份证照片进行匹配。

以下是正在使用人工智能进行文件验证的应用程序示例：

• Revolut – 为账户创建和KYC合规性验证用户身份
• Airbnb – 确认房东和客人身份以确保平台信任
• Uber – 验证司机执照和新司机注册身份
• PayPal – 通过验证客户身份确保安全入职

这项技术增强了安全性，加快了入职速度，并防止了欺诈。

AI 助力欺诈检测的实施挑战和未来趋势

 

结论

人工智能和机器学习在电子商务应用中的整合正在改善欺诈检测，提供实时、自适应和高效的解决方案。随着网络威胁的演变，我们的检测系统也必须不断发展。通过应对挑战和拥抱新兴技术，我们可以构建更安全、更稳健的在线生态系统。

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