金融诈骗不断增加，仅 2022 年损失就达 88 亿美元。根据美国联邦贸易委员会的数据，从 2021 年到 2023 年，金融欺诈造成的损失增加了30%。这描绘了数字化进步的阴暗面，诈骗者现在利用生成式人工智能 (AI)来制作日益复杂的金融诈骗和现实的骗局。
多份报告表明，诈骗者可以创建模仿人类对话的聊天机器人、询问个人财务详细信息、创建恶意软件、编写复杂的网络钓鱼电子邮件，甚至模仿人类的声音。通过数字银行进行即时支付的即时性也为欺诈者提供了欺骗用户立即转账的机会，使受骗用户几乎没有希望收回资金。
Feedzai 等风险管理平台是持续打击金融犯罪的一部分。在机器学习和大数据的支持下，此类平台拥有先进的技术和高水平的安全性，可以打击复杂的金融诈骗。
Feedzai 是一个风险运营 (RiskOps) 平台，利用机器学习技术和人工智能为零售商、银行和支付提供商提供欺诈预防解决方案。该平台具有全球影响力，旨在保护人们免受与电子商务和银行业务相关的风险。
Feedzai 最初于 2011 年在葡萄牙成立，现在总部位于加利福尼亚州，在 190 个国家/地区提供服务。该公司被认为是该领域的市场领导者，最初由其创始人 Nuno Sebastião、Paulo Marques 和 Pedro Bizarro 开发，旨在提供运营智能和欺诈检测解决方案。
如今，Feedzai 已发展成为一套基于人工智能的解决方案，专门用于检测欺诈和预防金融犯罪。 Feedzai 的主要客户是花旗银行、渣打银行和劳埃德银行集团等知名银行和金融机构。
Feedzai 基于 RiskOps 的概念，这是一种通过公平和以客户为中心的方法来操作风险的实践。 RiskOps 还使金融机构能够检测可疑行为、识别诈骗者并打击欺诈。
RiskOps 帮助金融机构更有效地管理身份、数据并促进跨不同系统的协作，从而使机构能够为其客户提供优质、可靠的服务。
从技术上讲，Feedzai 等 RiskOps 平台的作用是为金融机构提供更有效的金融风险管理框架。标准化风险管理和欺诈预防方法可以更轻松地评估风险等抽象且难以定义的概念。因此，这些机构可以自信地衡量和分析风险，并根据这些发现做出更明智的决策。
Feedzai 的平台使用机器学习来快速处理事件和交易，同时通过添加的人类可读语义层提供易于理解的结果。其学习模型处理和转换来自不同来源的多个数据流和见解，以创建高度详细的客户档案，从而更轻松地识别欺诈活动和潜在受害者。
Feedzai 通过收集跨渠道、跨产品和第三方数据等各种来源的数据，最大限度地降低金融机构的欺诈和洗钱风险。
这有助于区分真实交易和欺诈交易，并提供每个人如何与银行互动的全面视图。这些个人资料还可以更轻松地识别更有可能成为诈骗受害者的客户——甚至在诈骗针对他们之前。
该平台可以快速、实时地检测不同支付类型的欺诈行为，例如银行卡、即时转账、数字钱包、取款和存款。该解决方案还为各种支付提供生产就绪的应用程序编程接口 (API)，以提供实时交易建议，例如是否批准或拒绝交易。
Feedzai 帮助解决了一些威胁和弱点：
金融机构经常使用几种过时的单点解决方案，这些解决方案使用基于规则的方法来检测欺诈，但并不专门关注诈骗。传统方法具有三个主要局限性。首先，它们仅限于孤立的渠道，这使得它们很容易受到遍布各种银行产品或支付平台的欺诈计划的影响。
其次，传统解决方案通过分析行为活动（例如应用程序和设备使用模式、恶意软件发生率、生物识别和网络活动）或金融活动（跨银行平台的交易数据）来检测欺诈。然而，他们的分析并未同时考虑这两种类型的活动，从而降低了快速识别正在进行的骗局的能力。
最后，这些欺诈保护措施的适应速度不够快，无法应对诈骗者使用的新策略。机器学习通过吸收新数据并提供对客户行为的实时洞察来填补这一空白。 Feedzai 的平台旨在通过针对不同支付机制细微差别的人工智能驱动方法快速检测金融欺诈、洗钱和其他非法活动。
数字交易的兴起，特别是小额但频繁的购买，增加了商家和消费者的回报。然而，这种增长也为欺诈者提供了利用奖励系统的机会。
欺诈者正在利用无现金交易的转变和游戏化程度的提高，通过创建虚假账户并循环转移资金来收取奖励。
Feedzai 专门分析账户持有人进行的网络交易，以识别隐藏的欺诈性支付网络。这意味着他们可以检测到可能不会立即明显的欺诈模式。
SIM 交换是一种欺诈行为，犯罪者冒充电话号码的所有者，说服呼叫中心或分支机构员工交换相关的 SIM 卡。这是通过向运营商提供受害者的个人数据来完成的。
欺诈者通过黑客攻击和数据泄露获取数据，或者利用用户在社交媒体上公开分享的信息。他们利用这些信息欺骗运营商，允许他们用自己拥有的 SIM 卡替换与电话号码关联的 SIM 卡。通过这样做，所有来电和短信都会被重定向到欺诈者。
Feedzai 通过分析交易数据来帮助解决这个问题，交易数据可用于检测 SIM 卡交换。例如，当不同设备快速连续尝试进行多笔交易时，Feedzai 的算法会将其标记为可疑行为，并向金融机构发出潜在诈骗的警报。
Feedzai 在其 RiskOps 方法中添加了新的 ScamProtect 功能，旨在帮助提高平台在诈骗伤害客户之前检测和预防诈骗的能力。该平台预防欺诈的主要功能包括：
Feedzai 实时运行，并为数据摄取和解释提供单一的集中位置。其全面的架构为机构提供了一个集中中心来检测新出现的欺诈威胁、识别新的业务需求以及对用户体验和运营绩效进行分析。通过使用 Feedzai，银行可以领先于趋势预测其关注点。
Feedzai 的早期检测功能使银行能够识别数字信号，例如行为生物识别和其他可能表明潜在诈骗受害者的非交易模式。这可以帮助银行在客户付款之前在风险生命周期的早期进行干预和教育。
为了应对诈骗的复杂性，警报可以记录详细的解释和具体指标。这些信息可以指导客服人员与客户进行更有效的对话。
技术有时会给客户带来更多障碍，因为他们被视为数据点。这可能会导致不公平的分组分类，并给银行客户带来不必要的困难（取消交易、不断打电话核实他们的购买情况ETC）。
Feedzai 使用多维数据，通过人工智能优先考虑客户来解决这个问题。通过根据个人行为创建超准确的风险概况，银行可以更轻松地识别变化并预防金融犯罪，同时保持客户满意度。
为了成功诈骗某人，诈骗者需要将钱汇至他们控制的帐户。然而，借助 Feedzai，银行现在可以监控收款和付款，从而有更多机会防止诈骗发生。
该平台对每个客户的持续监控建立了智能，可以快速识别欺诈行为。然后，Feedzai Case Manager 允许关键人员立即对警报采取行动、自动化流程并组织团队工作量。
该平台可以根据代理组的培训，通过角色和队列管理将特定警报定向到代理组。此外，该平台还包括对欺诈类型进行分类的仪表板和报告，从而可以更轻松地跟踪检测和警报管理。
Feedzai 可以对规则进行自定义和分类，以纳入与诈骗相关的特定条款，这些条款可以根据欺诈计划的变化进行修改。此外，该平台可以通过使用银行代码、州或产品类型等参数来采用区域方法，从而允许机构在必要时制定量身定制的策略。
人工智能支持的风险运营预计将在未来实现转型增长。尖端的机器学习算法和预测分析将彻底改变跨部门的风险评估、检测和缓解。
人工智能对大数据集的快速分析将揭示复杂的模式和异常情况，从而实现主动的风险管理。使用实时监控和自适应算法，将提高响应敏捷性，减少漏洞。情感分析和自然语言处理将提高对风险的了解，包括社会和声誉因素。
此外，人工智能与人类的协作工作流程将优化决策，人工智能的自学习技能将使其能够不断适应不断变化的风险。最终，人工智能驱动的风险运营将迎来一个精确、高效和弹性的时代，减轻威胁并营造更安全的环境。
