使用人工智慧和機器學習進行即時欺詐檢測

問題描述

隨著金融、電子商務和社交媒體等行業中在線應用的快速增加，詐騙嘗試的頻率和複雜性急劇上升。電子商務應用面臨未經授權的交易、虛假銀行帳戶創建和機器人攻擊等挑戰，導致財務損失、聲譽損害和用戶信任降低。

目前的詐騙檢測方法通常依賴後期分析，無法滿足實時應對的需求。關鍵問題是開發一個能夠在詐騙發生時檢測並防止詐騙的系統，同時平衡性能、用戶體驗和數據隱私。

顯示2015年至2024年間詐騙事件和檢測方法趨勢的圖表。它說明：

• 紅色線 – 隨著時間推移詐騙事件數量的增加。
• 藍色線 – 傳統檢測方法效果趨於穩定的平原。
• 綠色線 – 實時詐騙檢測系統潛力上升的趨勢，與詐騙日益複雜的增長步伐保持一致。

在英國，2023年上半年詐騙者被歸咎於導致近140萬起盜竊案，平均每12秒發生一起。

用於實時詐騙檢測的人工智能/機器學習技術

行為分析

行为分析已成为电子商务应用中实时欺诈检测的基石。电子商务应用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，行为分析依赖机器学习算法和行为生物特征识别来识别用户行为中的微小偏差，比如打字速度、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）。另一方面，欺诈行为者或机器人可能表现出不稳定或过于系统化的行为。行为分析系统实时监控这些模式，利用功能如：

1. 行为生物特征 – 监控独特的用户特征，比如击键、触摸压力或滑动速度
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差
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

設備指紋識別用於實時詐騙檢測，利用AI/ML技術來獨特識別設備並追踪其行為。通過提取靜態屬性（如設備型號、作業系統版本和屏幕分辨率）和動態特徵（例如IP地址變更或登錄時間），機器學習算法如隨機森林和XGBoost將設備分類為合法或欺詐性的。

異常檢測技術，如孤立森林和局部異常因子（LOF），有助於通過評估與典型模式的偏離來識別不尋常的設備行為。馬爾可夫鏈和動態時間扭曲等模式識別方法用於分析設備執行的動作序列，檢測隨時間進行的不規範行為，這可能表明欺詐。

實時詐騙檢測系統通過適應性學習不斷改進。半監督學習使模型能夠通過使用標記和未標記數據來改進，而強化學習則允許系統從反饋中學習並適應新的詐騙策略。這些先進的AI/ML技術使設備指紋識別系統能夠應對新興威脅的演變，確保詐騙檢測保持準確和動態。通過結合這些技術，電子商務應用程序可以實時高精度地檢測可疑設備和行為，有效地減輕詐騙風險。

• XGBoost– 一種高性能的梯度提升算法，以在分類和回歸任務中著稱。
• 梯度提升 – 一種機器學習技術，按順序構建決策樹，以糾正先前模型的錯誤
• 正則化 – 一種用於避免過度擬合的技術，通過向模型複雜度添加懲罰來實現
• 樹剪枝 – 從決策樹中刪除分支的過程，以增強性能並防止過度擬合
• 並行處理 – 能夠同時執行多個計算，加快模型訓練速度
• 二階近似 – 一種優化方法，使用損失函數的一階和二階導數，以實現更快的收斂

實時風險評分

實時風險評分評估用戶會話或交易中欺詐活動的可能性。它基於行為模式、設備信息、地理位置和歷史數據分配動態風險評分。

工作原理：

• 數據收集 – 捕捉用戶操作（例如，登錄時間、設備、位置）
• 分析 – 與正常行為和已知欺詐模式進行比較
• 評分 – 分配風險評分（例如，0-100，較高值表示較高風險）
• 操作 – 基於評分，觸發標記、附加驗證或阻止等操作

與人工智慧的文件驗證

AI 驅動的文件驗證通過即時分析上傳的證件（例如護照和駕照）自動執行身份檢查。它使用 OCR 來提取數據，驗證真實性，並使用活體檢測來將用戶自拍照與證件照片匹配。

以下是一些應用程式使用 AI 進行文件驗證的示例：

• Revolut – 驗證用戶身份以進行帳戶創建和 KYC 合規
• Airbnb – 確認房東和房客身份以確保平台信任
• Uber – 驗證駕照和身份以進行新司機註冊
• PayPal – 通過驗證客戶身份確保安全入職

這項技術增強了安全性，加快了入職速度，並防止欺詐。

AI 強化詐欺檢測的實施挑戰和未來趨勢

 

結論

在電子商務應用中整合 AI 和 ML 技術正在改善欺詐檢測，提供即時、適應性強且高效的解決方案。隨著網絡威脅的演變，我們的檢測系統也必須不斷進化。通過應對挑戰並採納新興技術，我們可以建立更安全、更穩固的線上生態系統。

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