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AI 如何用于欺诈检测？
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原文英文，约1700词，阅读约需6分钟。
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内容提要
数字时代的金融欺诈问题日益严重，AI技术被用于欺诈检测。AI可以通过多个机器学习模型检测客户行为和账户模式中的异常，帮助金融服务公司及时阻止欺诈行为。金融服务行业还在开发用于身份验证的AI技术，如深度学习、自然语言处理和计算机视觉等，以提高KYC和AML的合规性。一些领先的金融服务公司已经采用AI技术来改进欺诈检测准确性，并取得了显著的成果。
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关键要点
- 数字时代的金融欺诈问题日益严重，预计到2026年全球信用卡损失将达到430亿美元。
- 金融服务公司利用AI技术进行欺诈检测，通过多个机器学习模型检测客户行为和账户模式中的异常。
- 生成式AI可以被用于欺诈行为，欺诈者利用其生成更具上下文相关性的钓鱼邮件。
- 金融服务公司正在开发AI技术以提高身份验证的准确性，改善KYC和AML合规性。
- 深度学习、自然语言处理和计算机视觉等技术被用于识别伪造的身份证明文件。
- 图神经网络（GNN）能够识别可疑活动，分析数十亿条记录以发现潜在的欺诈模式。
- GNN可以在无监督或自监督的任务中进行训练，帮助检测金融欺诈模式。
- 领先的金融服务公司如美国运通和PayPal通过AI技术显著提高了欺诈检测的准确性。
- NVIDIA提供工具帮助企业利用生成式AI构建聊天机器人和虚拟代理，以加速欺诈检测。
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