長期以來，金融機構在創(chuàng)新思維方面享有很高的聲譽。如今，即使是經(jīng)濟中最傳統(tǒng)，最規(guī)避風險的部分，也都在關注人工智能，而不久前還被認為是一種實驗性的前沿技術。

在金融服務領域，這一變化是最顯著的變化。從發(fā)現(xiàn)復雜的信用卡詐騙到減輕監(jiān)管負擔，公司在整個交易鏈中都使用AI?？蛻艉吞峁┱唠p方都有原因，為什么現(xiàn)在會發(fā)生這種情況。金融機構擁有更多更好的數(shù)據(jù)，而科技公司則擁有成本更低，性能更好的算法。

似乎，這種曾經(jīng)冒險的技術的許多最受歡迎的用法現(xiàn)在正以令人驚訝的新方式進行風險管理。這里有幾個：

打擊欺詐

據(jù)網(wǎng)絡安全公司McAfee稱，2017年網(wǎng)絡犯罪給全球經(jīng)濟造成的損失高達6000億美元。其中很大一部分是在線欺詐。

基于AI的防欺詐技術可在瞬間轉過PB級數(shù)據(jù)，因此商戶和金融機構可以在實時支付中發(fā)現(xiàn)不穩(wěn)定或可疑的卡使用情況。Visa的基于AI的新工具套件免費提供給客戶，無需付費或注冊即可評估交易流，并依靠自學習算法(而不是靜態(tài)樣本數(shù)據(jù)集和固定規(guī)則)來評估交易發(fā)生時的情況。萬事達卡，TSYS和First Data等公司已經(jīng)引入了類似的AI驅動的欺詐工具。

人工智能可以在海量數(shù)據(jù)集中找到模式，非常適合發(fā)現(xiàn)復雜的洗錢計劃，例如當一群人或企業(yè)以協(xié)調的方式行動以開設賬戶并進行交易時，其中一些可能涉及不法金錢。自然語言處理是一種AI技術，可以檢測并確定姓名或人群之間的聯(lián)系，對于查找避免使用的策略(例如假名，拼寫更改和別名)很有用。

當與識別用戶語音簽名的語音生物識別技術集成在一起時，人工智能還可以幫助減少電話詐騙。在惡意分子訪問個人財務帳戶之前，組織可以更快地將欺詐性電話標記并重新路由到其適當?shù)木W(wǎng)絡犯罪團隊。

壞演員不斷地尋求新的犯罪手段。由于許多AI不斷訓練新數(shù)據(jù)，因此這是保持欺詐檢測模型清晰的有效方法。