2019年全球银行欺诈调查显示，超过一半的受访机构遇到的欺诈案件在频率和全球范围内的总体财务影响均有所增加。此外，《2023年亚太地区数字银行欺诈趋势报告》揭示了银行欺诈的惊人升级，诈骗占报告案件的54％。值得注意的是，从2022年到2023年，语音诈骗激增了惊人的200％。
在全球挑战的更广泛背景下，从疫情的后果到地缘政治冲突，欺诈者已经调整了策略。他们利用更高的压力和焦虑水平，使用以人为本的胁迫手段并操纵远程访问工具，实际上甚至胜过最复杂的网络安全解决方案。
在这篇文章中，让我们研究一下银行欺诈的细微差别，以使金融机构有能力加强防御。然后，我们将深入探讨人工智能和机器学习如何在银行欺诈检测和预防中发挥关键作用。
银行欺诈的类型
在错综复杂的银行格局中，欺诈威胁隐约可见，构成了金融机构必须应对的各种挑战。从欺骗性的网络手段到狡猾的社会工程策略，各种欺诈计划威胁着金融部门。本节深入探讨了各种类型的银行欺诈，揭示了每种欺诈的复杂性，并阐明了它们对银行及其客户的影响。
信用卡欺诈
信用卡欺诈是最常见的银行欺诈类型之一。欺诈者未经授权访问信用卡、借记卡、礼品卡或预付卡等支付卡以获取经济利益。有时，所犯的欺诈行为包括掠夺和克隆卡片。
2023 年，全球信用卡欺诈造成的损失总计 340 亿美元，预计到 2026 年将达到 430 亿美元（来源： https://www.clearlypayments.com/blog/credit-card-fraud-in-2023/）。
支票欺诈
当欺诈者使用纸质或数字支票非法获取资金时，就会出现支票欺诈。
犯罪者可能参与各种欺诈活动，例如在自己或已关闭的账户上开具欺诈性支票、伪造签名或伪造完全虚构的支票。
根据2022年AFP® 支付欺诈与控制报告，受影响最大的支付欺诈是2021年占66％的支票和37％的电汇。
友情欺诈
友好欺诈通常被称为退款欺诈，当通过信用卡、借记卡或其他付款方式执行的真实付款出现争议时，就会发生友好欺诈。
与涉及身份不明的第三方犯罪者的传统欺诈情景不同，友好欺诈构成了第一方滥用信用卡/借记卡的一种形式。
在这种情况下，客户发起交易，但随后却声称该收费是欺诈性或未经授权的。
新账户欺诈
新账户欺诈，也称为账户创建或虚假账户欺诈，发生在欺诈者开立账户，意图进行欺诈，通常使用被盗或合成身份。
他们可能通过漏洞或网络钓鱼获取身份，甚至使用来自儿童、死者或无家可归者的信息。有时，欺诈者可能会利用自己的身份进行欺诈活动，构成第一方欺诈。
另一种方法是通过组合真实和被盗的详细信息来创建合成身份。设立新账户后，欺诈者会以受害者的名义收费或开具支票。
账户接管 (ATO)
当欺诈者未经授权访问账户（通常是通过窃取的凭证）时，就会发生ATO。通常使用的技术是
- 网络钓鱼攻击: 欺诈者企图进行欺诈，发送虚假的电子邮件或短信，将客户引导到虚假的银行登录页面，以获取敏感信息和凭证。
- 凭证填充: 也称为 “蛮力” 攻击，欺诈者使用复杂的机器人自动测试随机、被盗或暗网购买的凭证，直到他们获得账户访问权限。
- 社会工程: 欺诈性操纵、欺诈者或受雇的冒名顶替者采用生理操纵或恐吓策略，使个人泄露机密信息。
- 网络安全问题：欺诈者可能会通过恶意软件攻击、勒索软件和数据泄露来利用银行安全基础设施的漏洞。
- 呼叫中心欺诈: 一种欺诈团伙使用模仿和社会工程手段从呼叫中心或个人提取敏感信息的方法。这种欺诈行为主要来自印度尼西亚、泰国、马来西亚、柬埔寨和缅甸等东南亚国家，呈上升趋势。犯罪团伙的利润率高于性贩运，因此已转移到诈骗呼叫中心。
洗钱
这包括使通过外国银行或合法企业非法获得的资金合法化。
这些资金被称为 “洗钱”，来自毒品贩运、人口贩运、腐败、挪用公款或非法赌博等非法活动，通常由有组织的欺诈集团或帮派精心策划。
洗钱过程包括三个阶段：
- 放置：少量资金以低于反洗钱（AML）举报门槛的递增量引入金融体系，这种策略被称为 “蓝精灵”。
- 分层: 资金经过各种交易，例如购买或投资，通常通过控股公司或不同的实体转移，以掩盖其来源并形成一定程度的分离。
- 整合/提取: 这些资金通过投资房地产、商业企业、购买商品或服务、雇用虚拟员工和其他方式融入经济。
P2P 支付欺诈
近年来，Paypal、Venmo、谷歌支付、Apple Pay、Zelle、支付宝等现金应用程序的蓬勃发展，以及点对点（P2P）支付领域的其他应用程序，为欺诈者创造了理想的游乐场。他们利用这些数字支付平台通常有限的数据和见解来预防欺诈。
欺诈者出售不存在的商品或使用被盗的信用卡为未经授权的交易创建新的P2P账户。
《福布斯》报告称，2022年P2P欺诈损失估计达到惊人的17亿美元，比2021年增长90％。
应用程序欺诈
犯罪分子利用被盗或合成身份证申请贷款或信贷额度，进行应用程序欺诈。
实例包括
- 渐进式信用卡计划: 犯罪分子申请信用卡，在数月或数年内逐步建立信贷，然后用尽信用卡，无意还款。
- 贷款堆叠: 欺诈者使用自动机器人和虚拟机在不同的金融机构同时提交多份信贷或贷款申请，在被发现之前随资金一起消失。
- 合成身份：欺诈者将真实和虚假信息混为一谈，为第三方应用程序欺诈创建合成身份，而第一方欺诈则涉及使用真实身份和虚假信息，例如虚假住所或虚假收入。
贷款欺诈
作为应用程序欺诈的一部分，贷款欺诈出现了令人担忧的上升，据CoreLogic报告，2022年第二季度，将近1％的抵押贷款申请包含欺诈行为（131份申请中有1份申请）。
该表格包括抵押贷款欺诈、贷款诈骗和发薪日欺诈，所有这些都涉及犯罪分子使用个人信息来获得贷款。
贷款欺诈的激增在一定程度上归因于在线贷款机构的受欢迎程度，他们经常跳过全面的背景调查，依赖于姓名、地址、社会保险号码和收入等易于获得的信息，因此很容易受到盗窃或欺诈性收购的影响。
打击银行欺诈的策略
揭开机器学习和 AI 的力量
在打击银行欺诈的不懈斗争中，尖端技术的整合变得至关重要。
最前线的捍卫者包括机器学习（ML）和人工智能（AI）系统，它们运用先进的机制重塑了防欺诈格局。
解码防御工事
机器学习和人工智能驱动的防欺诈的核心是复杂的机制，旨在加强银行系统抵御不断变化的威胁。
这个过程从细致入微开始 数据摄取和预处理， 在这里，包括用户分析、交易数据、用户行为指标和设备信息在内的各种数据集经历了变革之旅。
归一化成为关键，可确保具有不同比例和方差的特征协调一致，防止任何单一特征占据主导地位。
- 处理缺失值 引入弹性，使用归因、删除或预测建模等技术来确保稳健性，这在财务数据领域尤其重要。
- 特征工程 提升流程，将原始数据转换为有意义的欺诈行为指标。
这一错综复杂的步骤需要大量的领域知识，从而确保创建针对欺诈检测的细微挑战量身定制的相关功能。
在传统银行业务中，范围从在线渠道扩展到包括自动柜员机和柜台的线下交易，需要无缝集成流程以保持全面警惕。
机器学习模型开发
所采用的机器学习模型库包括用于顺序决策的决策树、用于识别复杂非线性模式的神经网络以及用于提高准确性和抵御过度拟合能力的装袋和增强等集成方法。
- 决策树： 根据数据属性按顺序确定欺诈风险。
- 神经网络：识别大型数据集中的复杂模式，对复杂的欺诈计划特别有效。
- 合奏法：结合多种算法以获得卓越的准确性，利用套袋和增强功能进行可靠的预测。
这些模型采集用战略略性部件，利用监控学员来检测已知的模式，利用无监控学者来识别数据中的异常情况，这对于露出断裂变化的新的类型至关重要。
通过将两种类型的机器人习得结论，解决方法成了一种强大、高效、准确的工具，用于检测和预防各种各样的场景，无论是当前还是未来的。
优势：为银行为提供精准支持
实时监控：在动态环境中导航
实时监控修改了变化的游戏规则，使用了经过训练的 ML 模组对交易进阶状态评估的进阶动态。
交易金额、位置、用户行为和设备信息等参量有助益于风险评级，而从此可以即时识别潜水中的行为。
除了无缝纫处理大量实时数据外，机器人学习模式还可以进行状态调整和吸收新数据，而使决心引擎策划引擎能量不断发展和增强其检测能力。
这种态态方程可确切地适应新出现的趋势趋势，这是减轻财务损耗失败的关键方面。
全面的风险管理与风险管理：释放运营效率
管理的整体方针与全面的风险管理无缝合集成。
在信贷或贷款流量的每一个阶段，从初步筛选到承保、持续监控和收集，都可以设置指标、规则、模型、策划和工作流程。
端到端的画面克服了独立的解决方针方案，确认了运营效率和成本效率的益处。
除了独立的解决方针外，每家银行都根据其独家的信贷政党策划运营。定制的优点使银行能调整风险评级估计流程，在必然时刻将其精确地与特定的精力、规则、政务策划和风险风险容忍者水平保持一致。
整合线下道，包括自动柜员和柜台，有助人强有力地防范的活动。
结论
对不住上升的威，采取积极的立场
genbankray的幽灵灵感在当今的动态环境中隐约可见，采用 robot 习和人工智能驱动的策划已成为一种积极极端的立场。
实时风险评分、自动决策以及警察的模范监控和更新的突破在保守卓越运营的同时，在不停变化的威中保守领地先锋地位的同时，在不断变化的威中保守领地先锋地位的说法。
主要亮点
- 精度和速度的平衡：在不影响准确性的情况下，在毫秒内处理大量交换。
- 模组监控和更新：使用AUC-ROC指示标记进行持续监控监督，定时检查数据和模型偏差。定时再培训和更新的可确认可以适应新出现的威力。
- 复杂性和领地域专家家: 建构具有策略的端到端信用的风险管理系统非常复杂，需要一支庞大的领地域专家团队，借多年的研发和培训模式来实现准确性和速度度。
在对安全的不追求中，机器人学习和人工智能成了指导金融构造走过错综复杂的银行行列的预警局的灯塔。
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