金融詐騙案件不斷增加，僅 2022 年一年的損失就高達 88 億美元。根據美國聯邦貿易委員會的數據，從 2021 年到 2023 年，金融欺詐造成的損失增加了 30%。這描繪了數字化進步的黑暗面，騙子現在利用生成人工智能 (AI) 來策劃越來越複雜和逼真的騙局。
多份報告顯示，詐騙者可以創建模仿人類對話的聊天機器人，詢問個人財務信息，創建惡意軟件，編寫複雜的網絡釣魚電子郵件，甚至模仿人類的聲音。數字銀行即時支付的即時性也爲詐騙者提供了欺騙用戶立即轉賬的機會，讓受騙用戶幾乎沒有希望拿回他們的錢。
像 Feedzai 這樣的風險管理平臺是持續打擊金融犯罪的一部分。這些平臺以機器學習和大數據爲驅動力，擁有先進的技術和高水平的安全性，可以打擊複雜的金融詐騙。
Feedzai 是什麼？它是如何工作的？
Feedzai 是一個風險運營 (RiskOps) 平臺，利用機器學習技術和人工智能爲零售商、銀行和支付提供商提供防欺詐解決方案。該平臺覆蓋全球，旨在保護人們免受與電子商務和銀行業務相關的風險。
Feedzai 最初於 2011 年在葡萄牙成立，目前總部位於加利福尼亞州，爲 190 個國家/地區提供服務。該公司被認爲是該領域的市場領導者，最初由其創始人 Nuno Sebastião、Paulo Marques 和 Pedro Bizarro 創立，旨在提供運營情報和欺詐檢測解決方案。
如今，Feedzai 已發展成爲一套基於人工智能的解決方案，專門用於檢測欺詐和預防金融犯罪。Feedzai 的主要客戶是花旗銀行、渣打銀行和勞埃德銀行集團等知名銀行和金融機構。
Feedzai，一個使用機器學習的 RiskOps 平臺
Feedzai 基於 RiskOps 概念，這是一種通過公平和以客戶爲中心的方法將風險付諸實踐的實踐。RiskOps 還使金融機構能夠檢測可疑行爲、識別詐騙者並打擊欺詐行爲。
RiskOps 幫助金融機構更有效地管理身份、數據並促進跨各個系統的協作，從而使機構能夠爲其客戶提供優質可靠的服務。
從技術上講，Feedzai 等 RiskOps 平臺的作用是爲金融機構提供更有效的金融風險管理框架。標準化風險管理和欺詐預防方法可以更輕鬆地評估風險等抽象且難以定義的概念。因此，這些機構可以自信地衡量和分析風險，並根據這些發現做出更明智的決策。
Feedzai 平臺利用機器學習快速處理事件和交易，同時通過附加的人類可讀語義層提供易於理解的結果。其學習模型處理和轉換來自各種來源的多個數據流和見解，以創建高度詳細的客戶資料，從而更容易識別欺詐活動和潛在受害者。
Feedzai通過收集跨渠道、跨產品和第三方數據等各種來源的數據，最大限度地降低金融機構遭受欺詐和洗錢的風險。
這有助於區分真實交易和欺詐交易，並全面瞭解每個人與銀行的互動方式。這些資料還可以更輕鬆地識別更有可能成爲詐騙受害者的客戶——甚至在詐騙針對他們之前。
該平臺可快速實時地檢測不同支付類型（如信用卡、即時轉賬、數字錢包、取款和存款）的欺詐行爲。該解決方案還爲各種支付方式提供可用於生產的應用程序編程接口 (API)，以提供實時交易建議，例如是否批准或拒絕交易。
Feedzai 用於什麼？
Feedzai 可以幫助解決多種威脅和弱點：
解決傳統解決方案的缺點
金融機構通常使用幾種過時的單點解決方案，這些解決方案使用基於規則的方法來檢測欺詐行爲，但並不專門針對詐騙行爲。傳統方法有三個主要侷限性。首先，它們僅限於孤立的渠道，這使得它們容易受到跨各種銀行產品或支付平臺的欺詐計劃的攻擊。
其次，傳統解決方案通過分析行爲活動（如應用程序和設備使用模式、惡意軟件發生率、生物識別和網絡活動）或金融活動（跨銀行平臺的交易數據）來檢測欺詐行爲。然而，他們的分析並沒有同時考慮這兩種類型的活動，從而降低了快速識別正在進行的欺詐行爲的能力。
最後，這些反欺詐措施的適應速度不夠快，無法應對騙子使用的新手段。機器學習通過吸收新數據並實時洞察客戶行爲來填補這一空白。Feedzai 的平臺旨在利用人工智能驅動的方法快速檢測金融欺詐、洗錢和其他非法活動，這些方法針對不同支付機制的細微差別。
打擊創建虛假賬戶以獲取複合獎勵的行爲
數字交易（尤其是小額但頻繁的購買）的興起，增加了商家和消費者的獎勵。然而，這種增長也爲欺詐者利用獎勵系統提供了機會。
欺詐者利用無現金交易和遊戲化程度的提高，創建虛假賬戶並循環轉移資金以收取獎勵。
Feedzai 專門分析賬戶持有人進行的網絡交易，以識別隱藏的欺詐性支付網絡。這意味着他們可以檢測到可能不是立即顯而易見的欺詐模式。
檢測 SIM 卡交換
SIM 卡調換是一種欺詐行爲，犯罪者冒充電話號碼所有者，說服呼叫中心或分支機構員工更換相關 SIM 卡。此過程通過向運營商提供受害者的個人數據來完成。
詐騙者通過黑客攻擊和數據泄露獲取數據，或者利用用戶在社交媒體上公開分享的信息。他們利用這些信息欺騙運營商，讓他們用自己擁有的 SIM 卡替換與電話號碼關聯的 SIM 卡。這樣一來，所有來電和短信都會重定向到詐騙者。
Feedzai 通過分析交易數據來幫助解決這一問題，這些數據可用於檢測 SIM 卡交換。例如，當有人從不同的設備快速連續地嘗試進行多筆交易時，Feedzai 的算法會將其標記爲可疑行爲，並提醒金融機構注意潛在的詐騙行爲。
Feedzai 的主要功能是什麼？
Feedzai 在其 RiskOps 方法中增加了新的 ScamProtect 功能，旨在幫助提高平臺在欺詐行爲危害客戶之前檢測和預防欺詐行爲的能力。該平臺預防欺詐的主要功能包括：
全面的 RiskOps 架構
Feedzai 實時運行，提供單一的集中位置用於數據採集和解釋。其綜合架構爲機構提供了一個集中中心，用於檢測新出現的欺詐威脅、確定新的業務需求以及分析用戶體驗和運營績效。通過使用 Feedzai，銀行可以預測其重點應該放在哪些方面，領先於趨勢。
早期干預和教育
Feedzai 的早期檢測功能使銀行能夠識別數字信號，例如行爲生物識別和其他可能表明潛在詐騙受害者的非交易模式。這可以幫助銀行在風險生命週期的早期階段，在客戶付款之前進行干預和教育。
爲了應對複雜的詐騙行爲，警報可以記錄詳細的解釋和具體指標。這些信息可以指導客服人員與客戶進行更有效的對話。
以人爲本的人工智能
技術有時會給客戶帶來更多障礙，因爲他們被視爲數據點。這可能會導致不公平的分組，並給銀行客戶帶來不必要的困難（取消交易、不斷打電話覈實他們的購買行爲等）。
Feedzai 使用多維數據，通過 AI 對客戶進行優先排序，以解決這一問題。通過根據個人行爲創建超精確的風險概況，銀行可以更輕鬆地識別變化並預防金融犯罪，同時讓客戶滿意。
入站付款監控
爲了成功詐騙，詐騙者需要將錢匯到他們控制的賬戶。然而，有了Feedzai，銀行現在可以監控收款和付款，這讓他們有更多機會防止詐騙發生。
該平臺持續監控每位客戶，建立情報以快速識別欺詐行爲。Feedzai Case Manager 允許關鍵人員立即對警報採取行動、自動化流程並組織團隊工作量。
該平臺可以通過角色和隊列管理，根據座席組的培訓情況向其發送特定警報。此外，該平臺還包括對欺詐類型進行分類的儀表板和報告，以便更輕鬆地跟蹤檢測和警報管理。
定製
Feedzai 可以定製和分類規則，以納入與詐騙相關的特定條款，這些條款可以根據欺詐計劃的變化進行修改。此外，該平臺還可以通過使用銀行代碼、州或產品類型等參數採用區域方法，讓機構在必要時制定量身定製的策略。
人工智能驅動的風險運營的未來
未來，人工智能賦能的風險運營有望實現轉型增長。尖端的機器學習算法和預測分析將徹底改變各個行業的風險評估、檢測和緩解方式。
人工智能對大型數據集的快速分析將揭示覆雜的模式和異常，從而實現主動風險管理。使用實時監控和自適應算法，響應敏捷性將得到提高，減少漏洞。情緒分析和自然語言處理將提高對風險（包括社會和聲譽因素）的瞭解。
此外，人工智能與人類的協作工作流程將優化決策，人工智能的自學技能將使其能夠不斷適應不斷變化的風險。最終，人工智能驅動的風險運營將迎來一個精準、高效和彈性的時代，減輕威脅並營造更安全、更有保障的環境。