GenAI ツールは支払い詐欺を 85% 削減できる可能性を示している

決済詐欺の状況は 変化を遂げている 従来の検出方法は、巧妙な詐欺行為に対してますます不十分になってきています。

静的なルールと事前定義されたパターンに依存する従来のルールベースのシステムは、現代の詐欺師の動的な戦術に適応するには不十分です。

ジェネレーティブに入る 人工知能は、これまでにない精度で巧妙かつ進化する不正パターンを発見することで、不正検出を再定義することを約束するテクノロジーです。この新しいアプローチは、検出を強化するだけでなく、プライバシーの懸念や誤検出率の高さなどの問題にも対処します。

PYMNTSインテリジェンスレポート「ジェネレーティブ AI は支払い詐欺のサイクルを断ち切ることができるか?” では、生成 AI がどのように不正検出に革命をもたらし、従来のシステムの限界に対処しようとしているのかを詳細に探ります。

生成型AIは従来のシステムを上回る

従来の不正検出システムは、高度な不正行為に対処するにはますます不十分になっています。これらのシステムは、頻繁な手動更新が必要で、誤検出率が高く、正当な顧客に不便を強いるとともにリソースの負担も生じます。Generative AI は、教師なし学習を使用して、従来のシステムでは見逃されがちな複雑な不正パターンや異常を発見します。

ビザの Visaアカウント攻撃インテリジェンススコア 生成AIを使用して取引データを分析する リアルタイムたとえば、他のモデルと比較して誤検知が 85% 削減されました。この高度なシステムにより、カード非提示取引のリスク評価が強化され、カード発行会社の意思決定が改善され、消費者の満足度が向上し、金銭的損失が軽減されます。

合成データによるプライバシーの強化

ジェネレーティブ AI は、プライバシーとコンプライアンスに関する懸念を引き起こすことが多い、現実世界の金融データに依存する不正検出モデルの課題に対するソリューションを提供します。ジェネレーティブ AI は、機密情報を公開せずに実際の取引を再現する合成データセットを生成することで、プライバシー規制の遵守を確保しながら不正検出システムの堅牢性を強化します。

バンク、ヨーロッパ人 フィンテックは、トランザクション監視システムに生成 AI を統合し、このアプローチの有効性を実証しています。このイノベーションにより、Bunq のデータ処理効率は 5 倍以上向上し、不正検出モデルのトレーニングは従来の方法に比べて 100 倍近く加速しました。合成データを使用することで、Bunq はプライバシー基準を遵守しながら不正検出アルゴリズムを改良し続けています。

速度と精度の向上

生成 AI は、従来の方法と比較して速度と精度の両方を向上させることで、不正検出に革命をもたらします。 マスターカード生成AIの導入により不正検出機能が向上し、不正カードの特定速度が2倍に向上し、リスクのある加盟店の特定速度が300%向上しました。これらの進歩により、 のために 応答時間が短縮され、不正行為の機会が減少し、デジタル決済エコシステムが強化されます。

生成AIは、膨大なデータセットから学習し、 リアルタイム 新しい詐欺スキームへの適応は、詐欺防止に対するより機敏で効果的なアプローチを提供します。この適応性は、詐欺師の進化する戦術に対抗し、安全なセキュリティを確保するために不可欠です。 支払い 環境。

生成 AI は、支払い詐欺と戦う上での進歩を表しています。 リアルタイムの適応を促進し、合成データを通じてプライバシーを強化し、検出速度と精度の両方を向上させることで、 それは変身できる 詐欺防止戦略。

金融機関や企業がこの技術を採用すれば、不正検出能力を高め、業務の非効率性を削減できる可能性があります。生成 AI の継続的な進化は、巧妙な不正行為から決済エコシステムの完全性を保護する役割を果たすことになります。