人工智能驱动的欺诈检测：使用 Elastic 保护金融服务

2025年2月6日 | by mebius

金融服务中的欺诈行为变得越来越复杂，每年给该行业造成数十亿美元的损失，并削弱了客户信任。最近，德勤（Deloitte）发表了一篇文章，强调了人工智能以欺诈者的形式给金融服务业带来的风险：“虚假内容从未如此容易制造，也从未如此难以被发现。随着威胁的增加，银行可以投资人工智能和其他技术来帮助检测欺诈并防止损失。”

文章报道了 2024 年 1 月发生的一起事件，一家香港公司的一名员工在与其他同事的视频通话中按照其首席财务官的指示，向欺诈者汇了 2500 万美元。但事实证明，她并没有和任何人通话。相反，诈骗者制作了复制他们肖像的深度伪造视频，以诱骗她汇款。

讽刺的是，人工智能在带来风险的同时，也可以用来打击欺诈 —— 以毒攻毒。在 Elastic，我们已经与金融服务客户合作，并为他们提供强大的搜索 AI 平台，以有效地检测、预防和减轻欺诈行为。

人工智能在金融欺诈检测中的作用

人工智能通过实时分析大量数据集，为欺诈检测带来了前所未有的精度和可扩展性。它擅长识别传统的基于tgcode规则的系统可能会错过的细微模式，例如：

异常交易模式：人工智能和机器学习 (machine learning – ML) 模型可以检测交易量、价值或地理位置的异常情况，标记洗钱或异常资金转移等潜在欺诈行为。
行为分析：人工智能工具可以识别用户行为的偏差，例如不寻常的登录尝试或帐户活动，以打击帐户接管（combat account takeover – ATO）技术。
预测分析：机器学习模型可以预测潜在的欺诈场景，从而实现先发制人的行动而不是被动的反应。

Elastic：一种统一的欺诈检测方法

Elastic 通过分布式数据网格架构（data mesh architecture）和 AI 驱动的分析增强欺诈检测。通过整合机器学习，Elastic 可以自动识别未知异常，同时减少误报。主要特点包括：

实时警报：高保真警报由 AI 驱动的规则和 ML 算法生成。
威胁情报集成：定制和预建的集成通过可操作的见解丰富数据。
可扩展的数据处理：Elastic Search AI 平台可处理混合、本地或云环境中的海量数据。

真实用例

帐户接管 (Account taketgcodeovers –ATO)：Elastic 可检测暴力攻击、密码喷洒和枚举活动，使分析师能够迅速采取行动。
交易堆叠（Transaction stacking）：人工智能可以识别可疑序列，例如快速连续的存款和取款或略低于监管门槛的金额。
欺诈账户检测（Fraudulent account detection）：人工智能算法可以精确定位账户创建或资金筹集中的异常模式，标记潜在的欺诈活动。

人工智能欺诈检测的未来

随着金融欺诈的不断演变，机构需要采取主动的解决方案才能保持领先地位。 Elastic Search AI 平台体现了人工智能和机器学习如何彻底改变欺诈检测 — 确保合规性、降低运营成本并恢复客户信心。

要了解有关 Elastic 如何使用 AI 打击欺诈的更多信息，请下载使用 Elastic Security 检测金融欺诈。tgcode