Jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja są wykorzystywane w bankowości i finansach?

Cyberbezpieczeństwo i wykrywanie oszustw

W ciągu dnia ludzie przeprowadzają miliony transakcji, w tym płacą rachunki, wpłacają pieniądze, wypłacają środki, realizują czeki itp. Banki muszą stale zwiększać swoje wysiłki w zakresie cyberbezpieczeństwa, aby zabezpieczyć te operacje i przeciwdziałać nieuczciwym działaniom w czasie rzeczywistym, zanim przestępstwo zostanie popełnione. Banki wykorzystują sztuczną inteligencję do usprawniania płatności cyfrowych, wykrywania luk w oprogramowaniu, identyfikowania podejrzanych zachowań klientów i ograniczania ryzyka oszustw. Wspomagana przez ML, sztuczna inteligencja pomaga wykrywać i zapobiegać nielegalnym działaniom, takim jak phishing e-mailowy, oszustwa związane z kartami kredytowymi/telefonami komórkowymi, kradzieże tożsamości i fałszywe roszczenia ubezpieczeniowe. 

Na przykład duński Danske Bank zaktualizował swoje przestarzałe oprogramowanie do wykrywania oszustw za pomocą nowoczesnych algorytmów sztucznej inteligencji. Ze względu na zdolność ML do porównywania poprzednich transakcji (dane osobowe, dane, adres IP, lokalizacja itp.) i identyfikowania podejrzanych przypadków, wykrywalność oszustw wzrosła o 50%, a liczba fałszywych alarmów została zmniejszona o 60%. Ponieważ bankowość jest ulubionym celem wszystkich hakerów, wszechstronne zastosowanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji może pomóc organizacjom finansowym reagować na zagrożenia cyfrowe i zwalczać cyberataki, zanim wpłyną one na systemy wewnętrzne, pracowników lub klientów.