AI 알고리즘은 비정상을 어떻게 감지합니까?

AI 알고리즘은 많은 언론의 주목을 받았지만 결제 세계에서 AI 알고리즘이 무엇을 할 수 있을까요? 온라인 결제 시스템이 도입된 이후, 불법적으로 다른 사람의 금융에 접근하려는 사람들이 항상 있었습니다. 모든 거래는 온라인 상에서 간단한 정보 입력만으로 편리하게 이루어질 수 있어 현대사회에서 중요한 이슈가 되었습니다. 2022년 범죄자들은 ​​승인 및 승인되지 않은 사기를 통해 12억 파운드 이상을 훔쳤는데, 이는 매분 2,300파운드 이상을 도난당하는 것과 같습니다.

은행 및 금융 업계는 추가로 12억 파운드에 달하는 무단 사기가 범죄자의 손에 넘어가는 것을 성공적으로 막았습니다.

데이터 유출은 조직, 소비자, 은행 및 판매자의 보안을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 또한 금전적 절도가 발생할 수 있으며 궁극적으로는 고객 충성도 상실 및 회사 평판 손상으로 이어질 수 있습니다.

AI 알고리즘은 컴퓨터나 시스템이 자율적으로 학습하고 작동할 수 있도록 하는 일련의 명령입니다. 우리는 일상생활에서 전자상거래 웹사이트, TradingView와 같은 거래 플랫폼, YouTube와 같은 동영상 공유 플랫폼 등 다양한 플랫폼을 접합니다. 이러한 플랫폼은 추천 시스템을 활용하여 사용자 데이터를 수집하고 개인화된 제안을 제공하여 사용자 참여를 향상시킵니다. 예를 들어 TradingView는 AI를 사용하여 사용자에게 더 나은 거래 결정을 내리는 데 도움이 되는 통찰력과 추천을 제공합니다.

AI 프로그램은 행동과 학습 능력을 규정하는 복잡한 규칙 세트에 따라 구동됩니다. 알고리즘이 없었다면 AI도 존재하지 않았을 것입니다.

기본적으로 AI 알고리즘은 훈련 데이터를 수신하고 해당 정보를 사용하여 지식을 획득하고 개발합니다. 작업을 완료한 후 훈련 데이터를 기초로 사용합니다. 특정 AI 알고리즘은 자율적으로 학습하고 새로운 데이터를 통합하여 운영을 개선할 수 있습니다. 다른 사람들은 프로세스를 간소화하기 위해 프로그래머의 도움이 필요합니다.

금융 거래에서 사기 탐지에는 합법적인 패턴에서 벗어난 비정상적인 활동을 식별하는 작업이 포함됩니다. AI 알고리즘은 패턴을 식별하는 데 고도로 숙련되어 있으며 과거 데이터를 사용하여 거래를 사기성 또는 비사기성으로 분류하도록 훈련할 수 있습니다. AI 알고리즘은 금융 애플리케이션에서 사기 탐지를 개선하는 데 여러 가지 용도로 사용됩니다. 일반적으로 사용되는 방법 및 기술 중 일부는 다음과 같습니다.

고객과 은행 담당자 간의 텍스트 기반 대화와 같은 NLP 기술은 구조화되지 않은 데이터를 분석하는 데 적용할 수 있습니다. AI는 이러한 상호 작용을 분석하고 이해하여 사기성 대화나 요청을 탐지할 수 있습니다.

AI는 광범위한 거래 네트워크를 분석하고 잠재적인 사기 활동을 나타내는 상호 연결된 패턴을 감지할 수 있습니다. 인공지능은 다양한 계정 간의 연결을 분석함으로써 사기 행위나 자금세탁 계획에 연루된 개인의 네트워크를 탐지할 수 있습니다.

AI 알고리즘은 실시간 거래를 지속적으로 모니터링하여 잠재적으로 의심스러운 활동을 즉시 감지하고 플래그를 지정할 수 있습니다. 실시간 모니터링을 통해 거래를 차단하거나 고객에게 연락하여 거래의 적법성을 확인하는 등 즉각적인 조치가 가능합니다.

AI 알고리즘은 과거 거래 데이터를 분석해 정상적인 행동 패턴을 학습하는 능력을 갖고 있다. 이러한 패턴에서 벗어나면 사기 가능성이 있는 것으로 식별될 수 있습니다.

AI 알고리즘은 비표준 거래를 감지하기 위해 다양한 방법으로 적용할 수 있지만 ML이 그 핵심입니다. ML은 기계나 시스템이 경험을 통해 학습하고 성능을 향상시킬 수 있는 AI의 한 분야입니다. 머신 러닝은 알고리즘을 사용하여 방대한 데이터를 분석하고, 관찰로부터 지식을 얻고, 정보에 입각한 결정을 내립니다.

기계 학습 알고리즘은 추가 데이터에 노출되는 훈련을 통해 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다. 기계 학습 모델은 훈련에 사용되는 데이터 세트에 알고리즘을 적용한 결과입니다. 더 많은 데이터가 활용되면 모델이 개선됩니다. 금융 서비스 산업은 일일 거래, 청구서, 결제, 공급업체 및 고객에 관한 대량의 데이터를 처리하는 경우가 많으므로 기계 학습에 이상적입니다.