金融欺诈正在增加，仅在2022年就损失了88亿美元。根据美国美国联邦贸易委员会的数据，从2021年到2023年，金融欺诈造成的损失增加了30%。这描绘了数字进步的黑暗面，欺诈者现在使用生成式人工智能(AI)来进行越来越复杂的金融欺诈和现实的骗局。
许多报告显示，欺诈者可以创建模仿人类对话的聊天机器人，询问个人财务细节，创建恶意软件，编写复杂的钓鱼电子邮件，甚至模仿人类的声音。通过数字银行进行即时支付的即时性也为欺诈者提供了欺骗用户立即转账的机会，使受骗用户几乎无法追回资金。
Feedzai等风险管理平台是持续打击金融犯罪的一部分。在机器学习和大数据的支持下，这类平台技术先进，安全性高，可以打击复杂的金融诈骗。
什么是Feedzai，它是如何工作的？
Feedzai是一个RiskOps平台，它使用机器学习技术和人工智能为零售商、银行和支付提供商提供防欺诈解决方案。该平台具有全球影响力，旨在保护人们免受与电子商务和银行业相关的风险。
Feedzai最早于2011年在葡萄牙成立，现在总部位于美国加州，在190个国家提供服务。作为该领域的市场领导者，该公司最初由创始人努诺·塞巴斯蒂安、保罗·马克斯和佩德罗·比扎罗创建，旨在提供运营情报和欺诈检测解决方案。
今天，Feedzai已经发展成为一套基于人工智能的解决方案，专门用于检测欺诈和防止金融犯罪。Feedzai的主要客户是花旗银行、渣打银行、劳埃德银行集团等知名银行和金融机构。
Feedzai，一个使用机器学习的RiskOps平台。
Feedzai基于RiskOps的概念，这是一种通过公平和以客户为中心的方法来操作风险的实践。RiskOps还使金融机构能够检测可疑行为、识别欺诈者并打击欺诈。
RiskOps帮助金融机构更有效地管理身份和数据，并促进不同系统之间的协作，以便金融机构能够为其客户提供高质量和可靠的服务。
从技术上讲，Feedzai等RiskOps平台的功能是为金融机构提供更有效的金融风险管理框架。标准化的风险管理和欺诈预防方法可以更容易地评估抽象和难以定义的概念，如风险。因此，这些机构可以自信地衡量和分析风险，并根据这些发现做出更明智的决策。
Feedzai的平台使用机器学习来快速处理事件和交易，同时通过添加的人类可读语义层来提供易于理解的结果。其学习模型处理和转换来自不同来源的多个数据流和意见，以创建高度详细的客户档案，从而更容易地识别欺诈活动和潜在受害者。
Feedzai通过从跨渠道、跨产品和第三方数据等各种来源收集数据，最大限度地降低金融机构的欺诈和洗钱风险。
这有助于区分真实交易和欺诈交易，并提供每个人如何与银行互动的全面视图。这些个人数据还可以更容易地识别更有可能成为欺诈受害者的客户，甚至在欺诈针对他们之前。
该平台可以快速、实时地检测不同支付类型的欺诈，如银行卡、即时转账、数字钱包、取款和存款。该解决方案还为各种支付提供了生产就绪的应用程序编程接口(API ),以提供实时交易建议，例如是批准还是拒绝交易。
Feedzai有什么用？
Feedzai帮助解决了一些威胁和弱点:
解决遗留解决方案的缺点:金融机构通常使用几个过时的点解决方案，这些解决方案使用基于规则的方法来检测欺诈，但并不特别关注欺诈。传统方法有三个主要的局限性。首先，他们局限于孤立的渠道，这使他们容易受到遍布各种银行产品或支付平台的欺诈计划的影响。
其次，传统解决方案通过分析行为活动(如应用和设备使用模式、恶意软件发生率、生物识别和网络活动)或金融活动(跨银行平台的交易数据)来检测欺诈。然而，他们的分析没有同时考虑这两种类型的活动，因此降低了快速识别正在进行的骗局的能力。
最后，这些欺诈保护措施不足以快速应对欺诈者使用的新策略。机器学习通过吸收新数据和提供对客户行为的实时洞察来填补这一空白。Feedzai的平台旨在通过人工智能驱动的方法，针对不同支付机制的细微差别，快速检测金融欺诈、洗钱和其他非法活动。
打击创建虚假账户以增加奖励:数字交易的兴起，尤其是小额但频繁的购买，增加了商家和消费者的回报。然而，这种增长也为欺诈者利用奖励系统提供了机会。
诈骗分子正在利用无现金交易的变化和游戏化的提高，通过创建虚假账户、循环转移资金等方式收取奖励。
Feedzai专门分析账户持有人进行的在线交易，以识别隐藏的欺诈性支付网络。这意味着他们可以检测出可能并不明显的欺诈模式。
SIM卡调换的检测:SIM卡调换是一种诈骗行为，犯罪分子冒充电话号码的机主，劝说呼叫中心或分公司工作人员调换相关的SIM卡。这是通过向运营商提供受害者的个人数据来实现的。
欺诈者通过黑客攻击和数据泄露获取数据，或者使用用户在社交媒体上公开分享的信息。他们利用这些信息欺骗运营商，让运营商用自己的SIM卡替换与电话号码关联的SIM卡。这样，所有来电和短信都会被重定向到诈骗者。
Feedzai通过分析交易数据来帮助解决这个问题，交易数据可用于检测SIM卡交换。例如，当不同的设备试图快速连续地进行多次交易时，Feedzai的计算会将其标记为可疑行为，并警告金融机构潜在的欺诈行为。
Feedzai的主要特点是什么？
Feedzai在其RiskOps方法中添加了一个新的ScamProtect功能，旨在帮助提高平台在欺诈伤害客户之前检测和预防欺诈的能力。防欺诈平台的主要功能包括:
全面的RiskOps架构:Feedzai实时运行，并为数据获取和解释提供单一的集中位置。其全面的体系结构为组织提供了一个集中的中心，用于检测新出现的欺诈威胁、确定新的业务需求以及分析用户体验和运营绩效。通过使用Feedzai，银行可以提前预测他们的担忧。
早期干预和教育:Feedzai的早期检测功能使银行能够识别数字信号，如行为生物识别和其他可能表明潜在欺诈受害者的非交易模式。这可以帮助银行在客户付款之前，在风险生命周期的早期进行干预和教育。
为了应对诈骗的复杂性，报警可以记录详细的说明和具体的指标。这些信息可以指导客户服务人员与客户进行更有效的对话。
以人为本的人工智能:技术有时会给客户带来更多障碍，因为他们被视为数据点。这可能会导致不公平的分组和分类，并给银行客户带来不必要的困难(取消交易，不断打电话核实其购买等。).
Feedzai利用多维数据，通过人工智能优先考虑客户来解决这个问题。通过创建基于个人行为的超精确风险概况，银行可以更轻松地发现变化并防止金融犯罪，同时保持客户满意度。
收入支付监控:为了成功诈骗某人，诈骗者需要向他们控制的账户汇款。然而，在Feedzai的帮助下，银行现在可以监控收款和付款，这使他们有更多的机会防止欺诈。
分类行为报警:平台内置智能，对每个客户进行持续监控，可以快速识别欺诈行为。然后，Feedzai Case Manager允许关键人员对警报立即采取行动，实现流程自动化，并组织团队工作量。
平台可以根据* *组的训练，通过角色和队列管理，将特定的预警定向到* *组。此外，该平台还包括对欺诈类型进行分类的仪表板和报告，从而更容易跟踪检测和警报管理。
定制:Feedzai可以对规则进行定制和分类，以包含与欺诈相关的特定条款，这些条款可以根据欺诈计划的变化进行修改。此外，该平台可以通过使用银行代码、州或产品类型等参数采取区域方法，从而使各机构能够在必要时制定量身定制的战略。
人工智能驱动的风险运营未来:人工智能支撑的风险运营未来有望实现转型和增长。前沿的机器学习算法和预测分析将彻底改变跨部门的风险评估、检测和缓解。
人工智能对大数据集的快速分析将揭示复杂模式和异常情况，从而实现主动风险管理。使用实时监控和自适应算法将提高响应敏捷性，减少漏洞。情绪分析和自然语言处理将提高对风险的理解，包括社会和声誉因素。
此外，人工智能与人类之间的协作工作流将优化决策，人工智能的自我学习技能将使其能够不断适应不断变化的风险。最后，人工智能驱动的风险操作将迎来一个精确、高效和灵活的时代，减少威胁，创造更安全的环境。
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