AI for Fraud Detection

AI 欺诈检测

提高欺诈检测的精确度，以便更好地进行风险管理并提高客户留存率。

工作负载

数据科学

行业

金融服务

业务目标

风险缓释

产品

NVIDIA AI Enterprise
NVIDIA RAPIDS
NVIDIA Morpheus

更快速的欺诈检测可降低风险

金融机构需要检测和防止复杂的欺诈活动，例如身份信息盗用、账户接管和洗钱。这些非法活动可能导致财务损失、声誉损害和监管处罚。

金融欺诈的实施方式越来越多，例如从暗网收集被黑客入侵的数据以盗用信用卡、使用生成式 AI 进行网络钓鱼以获取个人信息，以及在加密货币、数字钱包和法定货币之间进行转换和转移以实施洗钱活动。

由于必须快速分析大量交易数据，识别大规模金融欺诈模式并非易事。此外，实际欺诈实例的标记数据相对稀缺，而这些数据对于训练模型至关重要。

在检测欺诈方面，银行和支付公司面临许多挑战，包括流程执行缓慢、减少误报、数据集成和质量问题，以及实时决策中的低延迟阈值。

AI 赋能的欺诈预防

利用图形神经网络 (GNN) 等深度学习技术的 AI 赋能应用可以减少交易欺诈检测中的误报，提升遵照“了解您的客户” (KYC) 要求下的身份验证准确性，并使反洗钱 (AML) 工作更有效，从而改善客户体验和公司的财务状况。

“我们的反欺诈算法实时监控全球各地发生的每一笔 American Express 交易，每年涉及超过 1.2 万亿美元的消费金额，而且我们在短短几毫秒内就能判定是否存在欺诈。我们的首要任务是保护我们的持卡会员和商户的利益，因此保持较低的欺诈率是实现这一目标的关键。尤其是在当前的环境下，客户比以往任何时候都更需要我们，所以我们正以卓越的保护措施和服务全力支持他们。”

机器学习与数据科学副总裁
American Express

利用 NVIDIA 的 AI 平台打击欺诈行为

金融机构可以在 NVIDIA AI 平台上开发各自的专属 AI 功能，通过 NVIDIA AI Enterprise 上的适用于 Apache Spark 的 NVIDIA RAPIDS™ 加速器、NVIDIA RAPIDS 和 NVIDIA Triton™ 推理服务器等工具，支持从数据准备到模型训练再到部署（推理）的整个欺诈检测和身份验证流程。

适用于加速计算的 NVIDIA RAPIDS

随着数据需求的增长以及 AI 模型在规模、复杂性和多样性方面的扩展，高效的处理能力对于金融服务的运营变得越来越重要。传统数据科学工作流在处理欺诈检测中涉及的大量数据时缺乏必要的加速能力，导致处理时间延长，从而限制了实时数据分析和欺诈检测。

为了高效管理大规模数据集，并为生产环境中的 AI 应用提供实时性能，金融机构必须从老旧的基础设施转向加速计算。作为 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，适用于 Apache Spark 的 NVIDIA RAPIDS™ 加速器是一个 CUDA-X™ 库，使用 NVIDIA GPU 将数据处理速度提高多达 5 倍，并将成本降低多达 4 倍。NVIDIA RAPIDS 支持使用 XGBoost 等基于树的算法进行模型训练，并与 PyTorch/TensorFlow 等框架无缝集成，为 GNN 和 Transformer 等深度学习算法提供支持。

NVIDIA Triton 推理服务器

NVIDIA Triton™ 推理服务器提供了一个强大且可扩展的平台，用于部署和提供 AI 赋能的模型，实现实时分析和检测欺诈活动。作为 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，Triton 是一款开源推理服务软件，用于在基于任何 GPU 的基础设施 (从云端到边缘) 上部署来自任何框架的经过训练的 AI 模型。

NVIDIA® TensorRT™ 是一款软件开发套件 (SDK)，可优化经过训练的深度学习模型以实现高性能推理，使欺诈检测系统能够高效地处理数据并在不中断交易流程的情况下做出更快的决策，从而降低财务损失的风险。

开始使用 AI 进行欺诈检测

希望构建欺诈检测工作流的金融机构可以使用 NVIDIA AI Enterprise，这是一个端到端云原生软件平台，可加速数据科学工作流，简化生产级 AI 应用的开发和部署。以下是四个不同的步骤：

  1. 数据准备：收集相关数据，例如交易日志、客户档案和历史欺诈记录。清理和预处理数据，处理缺失值、异常值并执行特征工程。 

  2. 模型训练：选择合适的机器学习算法，例如 XGBoost、随机森林或神经网络。使用预处理的数据训练模型，将其分为训练集和验证集。使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等指标评估模型的性能。

  3. 模型部署：使用 NVIDIA Triton 推理服务器部署经过训练的模型以进行实时推理。将模型集成到银行或支付系统中，确保可扩展性和可靠性。实施后处理技术，以便做出阻止或允许交易的最终决定。

  4. 监控和改进：持续监控已部署模型的性能，检测欺诈模式或模型漂移的变化。收集有关模型预测和结果的反馈，以提高准确性并适应不断发展的欺诈技术。定期更新和重新训练模型，以保持有效性并领先于欺诈者。

依赖 AI 运营其业务的企业，仰赖 NVIDIA AI Enterprise 所提供的安全性、支持与稳定性，以确保从试点阶段顺利过渡到生产环境。

在进行欺诈检测时，从机器学习转向深度学习可能会产生重大的业务影响。深度学习模型提高了检测欺诈活动的准确性，实现了实时检测并减少了误报。这些模型具有高度的可扩展性，可以高效处理大量交易数据。 

深度学习技术能够捕捉涉及多个时间段内多笔交易的复杂欺诈方案。通过自动化和简化欺诈检测流程，企业可以节省成本并提高运营效率。虽然这种迁移可能需要额外的计算资源，但提高准确性和实时检测所带来的优势使其成为一项有价值的企业投资。

American Express 已部署深度学习模型，这些模型经过 NVIDIA TensorRT 优化，并在 NVIDIA Triton™ 推理服务器上运行，以检测欺诈。他们的欺诈算法实时监控全球每笔交易，并在短短几毫秒内做出欺诈决策，从而将欺诈检测准确率提高了 6%。

AI、数据科学和机器学习模型可用于检测客户行为、账户模式和符合欺诈特征的行为中的异常情况。考虑利用 AI 技术来增强欺诈检测能力。

采用身份验证技术：使用深度学习技术和自然语言处理 (NLP) 的 AI 赋能应用可以增强身份验证流程，从而提高监管合规性并降低成本。

利用基于树的模型进行欺诈检测：可以使用 NVIDIA Triton 推理服务器中的森林推理库 (FIL) 后端部署基于树的模型，例如 XGBoost、LightGBM 和随机森林。这些模型可以提供低延迟、高吞吐量的准确欺诈检测功能。

了解新的欺诈检测技术：随时了解欺诈检测技术和方法的新进展。参加行业会议、在线研讨会和培训课程，以了解欺诈预防方面的新趋势和最佳实践。

与行业合作伙伴协作：与独立软件供应商 (ISV)、全球服务集成商 (GSI) 和服务交付合作伙伴 (SDP) 合作，分享预防欺诈的见解和最佳实践。生态系统中的合作伙伴可以帮助整合有效的技术解决方案，用于您业务中的欺诈预防。

AI 欺诈检测具有高度的可扩展性，可以在各种规模的业务中有效实施。由于能够处理大量数据并进行实时处理，AI 模型可以满足金融机构日益增长的需求。 

云基础设施为部署和管理欺诈检测模型提供了灵活的资源，可让您根据需要扩展或缩小规模。 

自动化和效率使企业能够扩展其欺诈检测业务，并且无需大幅增加所需的劳动力。AI 模型可以不断进行训练和调整，以适应不断变化的欺诈模式，从而确保这些模型具有可扩展性并能对变化的欺诈趋势做出快速响应。 

与现有系统的集成可实现无缝可扩展性，且不会造成重大中断。总体而言，AI 欺诈检测提供了可扩展的解决方案，可以满足您不断增长的业务需求，同时有效降低欺诈风险。

保护您的机构和客户免受欺诈

借助 NVIDIA 的 AI 平台，金融机构可以减少交易欺诈检测中的误报、提升遵照 KYC 要求下的身份验证准确性，并提高 AML 效率，从而改善客户体验和公司的财务状况。

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