金融詐騙不斷增加，僅 2022 年損失就達 88 億美元。根據美國聯邦貿易委員會的資料，從 2021 年到 2023 年，金融欺詐造成的損失增加了30%。這描繪了數字化進步的陰暗面，詐騙者現在利用生成式人工智慧 (AI)來製作日益複雜的金融詐騙和現實的騙局。
多份報告表明，詐騙者可以建立模仿人類對話的聊天機器人、詢問個人財務詳細資訊、建立惡意軟體、編寫複雜的網路釣魚電子郵件，甚至模仿人類的聲音。通過數字銀行進行即時支付的即時性也為欺詐者提供了欺騙使用者立即轉賬的機會，使受騙使用者幾乎沒有希望收回資金。
Feedzai 等風險管理平臺是持續打擊金融犯罪的一部分。在機器學習和大資料的支援下，此類平臺擁有先進的技術和高水平的安全性，可以打擊複雜的金融詐騙。
Feedzai 是一個風險運營 (RiskOps) 平臺，利用機器學習技術和人工智慧為零售商、銀行和支付提供商提供欺詐預防解決方案。該平臺具有全球影響力，旨在保護人們免受與電子商務和銀行業務相關的風險。
Feedzai 最初於 2011 年在葡萄牙成立，現在總部位於加利福尼亞州，在 190 個國家/地區提供服務。該公司被認為是該領域的市場領導者，最初由其創始人 Nuno Sebastião、Paulo Marques 和 Pedro Bizarro 開發，旨在提供運營智慧和欺詐檢測解決方案。
如今，Feedzai 已發展成為一套基於人工智慧的解決方案，專門用於檢測欺詐和預防金融犯罪。 Feedzai 的主要客戶是花旗銀行、渣打銀行和勞埃德銀行集團等知名銀行和金融機構。
Feedzai 基於 RiskOps 的概念，這是一種通過公平和以客戶為中心的方法來操作風險的實踐。 RiskOps 還使金融機構能夠檢測可疑行為、識別詐騙者並打擊欺詐。
RiskOps 幫助金融機構更有效地管理身份、資料並促進跨不同系統的協作，從而使機構能夠為其客戶提供優質、可靠的服務。
從技術上講，Feedzai 等 RiskOps 平臺的作用是為金融機構提供更有效的金融風險管理框架。標準化風險管理和欺詐預防方法可以更輕鬆地評估風險等抽象且難以定義的概念。因此，這些機構可以自信地衡量和分析風險，並根據這些發現做出更明智的決策。
Feedzai 的平臺使用機器學習來快速處理事件和交易，同時通過新增的人類可讀語義層提供易於理解的結果。其學習模型處理和轉換來自不同來源的多個資料流和見解，以建立高度詳細的客戶檔案，從而更輕鬆地識別欺詐活動和潛在受害者。
Feedzai 通過收集跨渠道、跨產品和第三方資料等各種來源的資料，最大限度地降低金融機構的欺詐和洗錢風險。
這有助於區分真實交易和欺詐交易，並提供每個人如何與銀行互動的全面檢視。這些個人資料還可以更輕鬆地識別更有可能成為詐騙受害者的客戶——甚至在詐騙針對他們之前。
該平臺可以快速、實時地檢測不同支付型別的欺詐行為，例如銀行卡、即時轉賬、數字錢包、取款和存款。該解決方案還為各種支付提供生產就緒的應用程式程式設計介面 (API)，以提供實時交易建議，例如是否批准或拒絕交易。
Feedzai 幫助解決了一些威脅和弱點：
金融機構經常使用幾種過時的單點解決方案，這些解決方案使用基於規則的方法來檢測欺詐，但並不專門關注詐騙。傳統方法具有三個主要侷限性。首先，它們僅限於孤立的渠道，這使得它們很容易受到遍佈各種銀行產品或支付平臺的欺詐計劃的影響。
其次，傳統解決方案通過分析行為活動（例如應用程式和裝置使用模式、惡意軟體發生率、生物識別和網路活動）或金融活動（跨銀行平臺的交易資料）來檢測欺詐。然而，他們的分析並未同時考慮這兩種型別的活動，從而降低了快速識別正在進行的騙局的能力。
最後，這些欺詐保護措施的適應速度不夠快，無法應對詐騙者使用的新策略。機器學習通過吸收新資料並提供對客戶行為的實時洞察來填補這一空白。 Feedzai 的平臺旨在通過針對不同支付機制細微差別的人工智慧驅動方法快速檢測金融欺詐、洗錢和其他非法活動。
數字交易的興起，特別是小額但頻繁的購買，增加了商家和消費者的回報。然而，這種增長也為欺詐者提供了利用獎勵系統的機會。
欺詐者正在利用無現金交易的轉變和遊戲化程度的提高，通過建立虛假賬戶並迴圈轉移資金來收取獎勵。
Feedzai 專門分析賬戶持有人進行的網路交易，以識別隱藏的欺詐性支付網路。這意味著他們可以檢測到可能不會立即明顯的欺詐模式。
SIM 交換是一種欺詐行為，犯罪者冒充電話號碼的所有者，說服呼叫中心或分支機構員工交換相關的 SIM 卡。這是通過向運營商提供受害者的個人資料來完成的。
欺詐者通過黑客攻擊和資料洩露獲取資料，或者利用使用者在社交媒體上公開分享的資訊。他們利用這些資訊欺騙運營商，允許他們用自己擁有的 SIM 卡替換與電話號碼關聯的 SIM 卡。通過這樣做，所有來電和簡訊都會被重定向到欺詐者。
Feedzai 通過分析交易資料來幫助解決這個問題，交易資料可用於檢測 SIM 卡交換。例如，當不同裝置快速連續嘗試進行多筆交易時，Feedzai 的演算法會將其標記為可疑行為，並向金融機構發出潛在詐騙的警報。
Feedzai 在其 RiskOps 方法中新增了新的 ScamProtect 功能，旨在幫助提高平臺在詐騙傷害客戶之前檢測和預防詐騙的能力。該平臺預防欺詐的主要功能包括：
Feedzai 實時執行，併為資料攝取和解釋提供單一的集中位置。其全面的架構為機構提供了一個集中中心來檢測新出現的欺詐威脅、識別新的業務需求以及對使用者體驗和運營績效進行分析。通過使用 Feedzai，銀行可以領先於趨勢預測其關注點。
Feedzai 的早期檢測功能使銀行能夠識別數字訊號，例如行為生物識別和其他可能表明潛在詐騙受害者的非交易模式。這可以幫助銀行在客戶付款之前在風險生命週期的早期進行干預和教育。
為了應對詐騙的複雜性，警報可以記錄詳細的解釋和具體指標。這些資訊可以指導客服人員與客戶進行更有效的對話。
技術有時會給客戶帶來更多障礙，因為他們被視為資料點。這可能會導致不公平的分組分類，並給銀行客戶帶來不必要的困難（取消交易、不斷打電話核實他們的購買情況ETC）。
Feedzai 使用多維資料，通過人工智慧優先考慮客戶來解決這個問題。通過根據個人行為建立超準確的風險概況，銀行可以更輕鬆地識別變化並預防金融犯罪，同時保持客戶滿意度。
為了成功詐騙某人，詐騙者需要將錢匯至他們控制的帳戶。然而，藉助 Feedzai，銀行現在可以監控收款和付款，從而有更多機會防止詐騙發生。
該平臺對每個客戶的持續監控建立了智慧，可以快速識別欺詐行為。然後，Feedzai Case Manager 允許關鍵人員立即對警報採取行動、自動化流程並組織團隊工作量。
該平臺可以根據代理組的培訓，通過角色和佇列管理將特定警報定向到代理組。此外，該平臺還包括對欺詐型別進行分類的儀表板和報告，從而可以更輕鬆地跟蹤檢測和警報管理。
Feedzai 可以對規則進行自定義和分類，以納入與詐騙相關的特定條款，這些條款可以根據欺詐計劃的變化進行修改。此外，該平臺可以通過使用銀行程式碼、州或產品型別等引數來採用區域方法，從而允許機構在必要時制定量身定製的策略。
人工智慧支援的風險運營預計將在未來實現轉型增長。尖端的機器學習演算法和預測分析將徹底改變跨部門的風險評估、檢測和緩解。
人工智慧對大資料集的快速分析將揭示覆雜的模式和異常情況，從而實現主動的風險管理。使用實時監控和自適應演算法，將提高響應敏捷性，減少漏洞。情感分析和自然語言處理將提高對風險的瞭解，包括社會和聲譽因素。
此外，人工智慧與人類的協作工作流程將優化決策，人工智慧的自學習技能將使其能夠不斷適應不斷變化的風險。最終，人工智慧驅動的風險運營將迎來一個精確、高效和彈性的時代，減輕威脅並營造更安全的環境。
