使用实时数据平台检测欺诈

金融机构正在努力应对持续不断的欺诈交易和网络犯罪分子不断变化的策略。随着全球金融服务格局的演变，欺诈分子正与多种数字交易渠道同步发展，寻找创新方法来窃取或伪造客户身份并实施支付欺诈。

自疫情爆发以来，35% 的零售银行客户增加了在线银行的使用频率。事实上，到 2026 年，预计全球 53% 的人口将使用数字银行。

随着数字银行使用量的增加，网络欺诈也随之增加，并且情况正在恶化。根据普华永道 2022 年的一份报告，51% 的企业在过去两年中遭遇过欺诈，导致估计损失 420 亿美元。

银行和支付处理商正在努力在欺诈发生之前检测到欺诈，但他们必须跟上犯罪分子不断变化的策略。有很多问题值得担忧。

身份欺诈

多年来，银行和投资公司一直必须遵守了解您的客户 (KYC) 规定，其中的一部分要求收集客户的凭据以验证其身份并统计评估可疑账户活动的风险。标准身份验证依赖于静态数据（例如，社会安全号码不会改变，地址也很少改变）。这些信息更新频率不够高，无法保证可靠性或安全性。Equifax 和 Capital One 的数据泄露事件表明，身份数据可能被窃取并用于欺诈和账户接管。

相反，银行和金融服务机构正在转向数字身份。文档验证和生物识别记录与错综复杂的行为模式相结合，为每个用户创建数字身份。这些数字身份是动态的，并且很复杂，由多种不同的来源和数据类型组成，并且这些来源和数据类型不断变化。挑战在于以足够快的速度更新信息，以便始终领先于犯罪分子一步，同时不会影响真实用户的体验。

支付欺诈

金融服务公司传统上使用基于规则的系统来检测简单的、不变的、已知的欺诈模式，例如验证黑名单或用户购买配置文件历史记录。但是，他们难以区分风险和正常行为。

机器学习 (ML) 算法和人工智能 (AI) 预测模型可以随着分析和检测基于历史和实时交易信息的支付欺诈而不断发展和学习。例如，交易评分算法会考虑交易详细信息、用户配置文件、行为生物特征、地理位置、IP/设备元数据、用户的财务信息等等。但是，由于数据管道的大小和复杂性，成功的 AI/ML 实施不仅取决于准确的模型，还取决于底层机器学习操作 (MLOps) 数据库的性能和弹性，该数据库被称为在线特征存储。