利用实时数据平台检测欺诈

金融机构正努力应对持续不断的欺诈交易和网络罪犯不断变化的策略。随着全球金融服务格局演变，欺诈者正与众多数字交易渠道同步发展，寻找创新方法盗取或伪造客户身份并进行支付欺诈。

自疫情以来，35%的零售银行客户增加了在线银行的使用。事实上，预计到2026年，全球人口的53%将使用数字银行。

随着数字银行使用量的增加，在线欺诈也随之增加，并且情况正在恶化。根据普华永道2022年的报告，51%的企业在过去两年中曾遭遇欺诈，造成的损失估计达420亿美元。

银行和支付处理商正在努力在欺诈发生前对其进行检测，但他们必须跟上犯罪分子不断变化的策略。有很多事情需要担忧。

身份欺诈

多年来，银行和投资公司一直遵循了解您的客户 (KYC) 法规，其中一部分要求收集客户凭证以验证其身份并统计评估可疑账户活动的风险。标准的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）。这些信息的更新频率不足以保证其可靠性或安全性。Equifax 和 Capital One 的数据泄露事件表明，身份数据可能被盗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。文件验证和生物识别记录与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且复杂的，由多种不同来源和数据类型组成，并不断变化。挑战在于如何足够快地更新信息，以领先犯罪分子一步，同时又不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、不变、已知的欺诈模式，例如验证黑名单或用户购买历史档案。然而，他们很难区分风险和正常行为。

机器学习 (ML) 算法和人工智能 (AI) 预测模型可以通过分析和检测基于历史和实时交易信息的支付欺诈来演进和学习。例如，交易评分算法会考虑交易详情、用户档案、行为生物识别信息、地理位置、IP/设备元数据、用户的财务信息等等。然而，由于数据管道的规模和复杂性，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运维 (MLOps) 数据库（称为在线特征商店）的性能和弹性。