Künstliche Intelligenz zur Betrugserkennung

Künstliche Intelligenz wird bereits in zahlreichen Branchen eingesetzt. Die Betrugserkennung ist eine der vielversprechendsten. Hier sind die Vorteile von KI für die Betrugserkennung:

-       Bessere Genauigkeit

-       Geringere menschliche Interaktion

-       Weniger Fehlalarme

-       Weniger manuelle Arbeit

-       Geringere Arbeitskosten

-       Geringere menschliche Fehler

Warum KI für Betrugserkennung? Betrüger versuchen ständig, ihre Opfer zu überlisten. Sie verwenden neue Techniken, um die Finanzinstitute zu betrügen, und es gibt einen klaren Bedarf, eine Technologie zu entwickeln, die Betrug erkennen und die Effizienz des Betrugserkennungsprozesses verbessern kann. Die Betrügereien sind in der Online-Welt ständig im Wandel und die Betrüger sind hoch motiviert, ihre Aktivitäten zu verbergen. Die mit KI entwickelte Betrugserkennungs-Technologie soll daher die folgenden Ziele erreichen:

- Reduzierung von Fehlalarmen

- Automatisierung des Betrugserkennungsprozesses

- Verbesserung der Effizienz

- Schnelle Anpassung zur Erkennung neuer Betrugsabläufe

Die Genauigkeit und Kosteneffizienz von KI zur Betrugserkennung hängt von der Leistung der KI-gestützten Lösung ab. KI ist allgemein ideal für die Betrugserkennung für jede Art von Branche, insbesondere für Finanz- und Versicherungsdienstleistungen. Doch bevor wir fortfahren, lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie Betrugserkennungssysteme funktionieren. Betrugserkennungssysteme arbeiten, indem sie feststellen, ob eine Aktion echt oder betrügerischer Natur ist. Um diesen Prozess durchzuführen, sammelt ein Betrugserkennungssystem Daten und klassifiziert sie. Dies wird als Klassifizierungsphase bezeichnet. Der nächste Schritt ist die Erkennung. Dies ist die Phase, in der ein Betrugserkennungssystem eine markierte Transaktion mit der fraglichen Transaktion vergleicht, um zu sehen, ob sie gefälscht sein könnte.

KI in der Betrugserkennung generiert mittlerweile hohe Umsätze bei den Endanwendern, Dienstleistern und Entwicklern. KI-Modelle werden oft auf Basis von KI-Frameworks wie Caffe2, NeoWise, TensorFlow, Theano und anderen gebaut. Aber nicht nur die Versicherungen und Banken haben begonnen, KI in ihre Betrugserkennungsmodelle zu integrieren. Die Zukunft sieht für die Betrugserkennung im Bankwesen rosig aus. Die Kombination aus KI und dem Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) ist eine gute Lösung für die erfolgreiche Betrugserkennung.