Wie erkennen KI-Algorithmen Non

KI-Algorithmen haben viel Aufmerksamkeit in der Presse erregt, aber was können sie in der Welt des Zahlungsverkehrs leisten? Seit der Einführung von Online-Zahlungssystemen gibt es immer wieder Menschen, die versuchen, sich unrechtmäßig Zugriff auf die Finanzen anderer zu verschaffen. Dies ist in der modernen Zeit zu einem wichtigen Thema geworden, da alle Transaktionen bequem online durchgeführt werden können, indem Sie einfach Ihre Daten eingeben. Kriminellen ist es im Jahr 2022 gelungen, durch autorisierten und unbefugten Betrug mehr als 1,2 Milliarden Pfund zu stehlen, was einem Diebstahl von mehr als 2.300 Pfund pro Minute entspricht.

Der Banken- und Finanzbranche gelang es, weitere 1,2 Milliarden Pfund an unbefugtem Betrug davon abzuhalten, in die Hände von Kriminellen zu gelangen.

Datenschutzverletzungen können die Sicherheit von Organisationen, Verbrauchern, Banken und Händlern gefährden. Sie können auch zu Gelddiebstahl und letztendlich zum Verlust der Kundentreue und zur Schädigung des Rufs des Unternehmens führen.

Ein KI-Algorithmus ist eine Reihe von Anweisungen, die es einem Computer oder einem System ermöglichen, autonom zu lernen und zu arbeiten. In unserem täglichen Leben begegnen wir verschiedenen Plattformen wie E-Commerce-Websites, Handelsplattformen wie TradingView und Video-Sharing-Plattformen wie YouTube. Diese Plattformen nutzen Empfehlungssysteme, um Benutzerdaten zu sammeln und personalisierte Vorschläge zu liefern, um die Benutzerinteraktion zu verbessern. TradingView nutzt beispielsweise KI, um Benutzern Erkenntnisse und Empfehlungen zu liefern, die ihnen helfen können, bessere Handelsentscheidungen zu treffen.

KI-Programme unterliegen einem komplexen Regelwerk, das ihr Handeln und ihre Lernfähigkeit bestimmt. KI gäbe es nicht, wenn es keinen Algorithmus gäbe.

Im Kern empfängt ein KI-Algorithmus Trainingsdaten und nutzt diese Informationen, um Wissen zu erwerben und weiterzuentwickeln. Nach Abschluss seiner Aufgaben nutzt es die Trainingsdaten als Grundlage. Bestimmte KI-Algorithmen können autonom lernen und neue Daten integrieren, um den Betrieb zu verbessern. Andere benötigen die Unterstützung eines Programmierers, um ihre Prozesse zu optimieren.

Bei der Betrugserkennung bei Finanztransaktionen geht es darum, ungewöhnliche Aktivitäten zu identifizieren, die von legitimen Mustern abweichen. KI-Algorithmen sind hochqualifiziert in der Erkennung von Mustern und können darauf trainiert werden, Transaktionen anhand früherer Daten als betrügerisch oder nicht betrügerisch zu kategorisieren. KI-Algorithmen haben vielfältige Einsatzmöglichkeiten bei der Verbesserung der Betrugserkennung in Finanzanwendungen. Zu den häufig verwendeten Methoden und Techniken gehören:

NLP-Techniken, wie textbasierte Gespräche zwischen Kunden und Bankvertretern, sind für die Analyse unstrukturierter Daten anwendbar. KI kann diese Interaktionen analysieren und verstehen, um betrügerische Gespräche oder Anfragen zu erkennen.

KI kann umfangreiche Transaktionsnetzwerke analysieren und miteinander verbundene Muster erkennen, die auf potenzielle betrügerische Aktivitäten hinweisen. Durch die Analyse der Verbindungen zwischen verschiedenen Konten kann künstliche Intelligenz Netzwerke von Personen erkennen, die an betrügerischen Aktivitäten oder Geldwäscheprogrammen beteiligt sind.

KI-Algorithmen können Echtzeittransaktionen kontinuierlich überwachen und potenziell verdächtige Aktivitäten sofort erkennen und kennzeichnen. Die Echtzeitüberwachung ermöglicht sofortige Maßnahmen, z. B. das Blockieren einer Transaktion oder die Kontaktaufnahme mit dem Kunden, um die Legitimität der Transaktion zu bestätigen.

KI-Algorithmen sind in der Lage, durch die Analyse historischer Transaktionsdaten Muster normalen Verhaltens zu erlernen. Jede Abweichung von diesen Mustern kann als potenziell betrügerisch identifiziert werden.

Obwohl KI-Algorithmen auf vielfältige Weise zur Erkennung nicht standardmäßiger Transaktionen eingesetzt werden können, steht ML im Mittelpunkt. ML ist ein Zweig der KI, der es einer Maschine oder einem System ermöglicht, durch Erfahrung zu lernen und seine Leistung zu verbessern. Maschinelles Lernen nutzt Algorithmen, um große Datenmengen zu analysieren, Erkenntnisse aus Beobachtungen zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Algorithmen für maschinelles Lernen verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit durch Training, das die Einbeziehung zusätzlicher Daten erfordert. Modelle für maschinelles Lernen entstehen durch die Anwendung eines Algorithmus auf einen für das Training verwendeten Datensatz. Das Modell wird sich verbessern, je mehr Daten verwendet werden. In der Finanzdienstleistungsbranche werden häufig große Datenmengen zu täglichen Transaktionen, Rechnungen, Zahlungen, Lieferanten und Kunden verarbeitet, was sie ideal für maschinelles Lernen macht.

Damit die auf maschinellem Lernen basierende Betrugserkennung funktioniert, müssen bestimmte Verfahren befolgt werden. Sie sind:

Die Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, beispielsweise aus Transaktionsprotokollen, Kundenprofilen und anderen Datenbanken. Die Präzision des ML-Algorithmus bei der Erkennung betrügerischer Aktivitäten steigt mit der Verfügbarkeit von mehr Daten.

Zur Betrugserkennung stehen verschiedene maschinelle Lernalgorithmen zur Verfügung. Hier sind einige der häufigsten:

● Anomalieerkennung

Anomalieerkennungsalgorithmen werden eingesetzt, um Datenpunkte zu identifizieren, die deutliche Unterschiede zu den übrigen Daten aufweisen. Dies kann dabei helfen, betrügerische Aktivitäten zu erkennen, die von üblichen Mustern abweichen.

● Entscheidungsbäume

Entscheidungsbäume sind eine Art Algorithmus, der eine hierarchische Struktur verwendet, um abhängig von der Eingabe Urteile zu fällen. Die Daten werden vom Algorithmus anhand bestimmter Kriterien in Zweige unterteilt, und in jedem Zweig werden Entscheidungen getroffen.

● Support Vector Machines (SVMs)

Support Vector Machines (SVMs) sind eine spezielle Art von Algorithmus, der Daten anhand bestimmter Kriterien in verschiedene Klassen einteilt. Der Algorithmus maximiert den Abstand zwischen den Datenpunkten und der Grenze, um eine Grenze zwischen den Klassen zu erstellen.

● Zufälliger Wald

Random Forest ist ein robuster Ensemble-Ansatz zur Erstellung von Vorhersagen durch die Kombination zahlreicher Entscheidungsbäume. Es ist in der Lage, komplexe Funktionsinteraktionen effektiv zu bewältigen und Anomalien zu erkennen.

● Steigungsverstärkung

Gradient Boosting ist ein Algorithmus, der schwache Modelle iterativ steigert, um ein leistungsstarkes Vorhersagemodell zu erstellen. Dies ist besonders vorteilhaft für die Verwaltung unausgeglichener Datensätze.

Dieser Prozess erfordert die Bereitstellung gekennzeichneter Daten für den Algorithmus, die entweder als betrügerisch oder legitim eingestuft wurden. Dadurch kann der Algorithmus lernen und Muster erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen.

Sobald der ML-Algorithmus trainiert wurde, ist es wichtig, seine Leistung zu bewerten, indem man ihn anhand neuer Daten testet. Dazu gehört die Bereitstellung neuer, unbeschrifteter Daten für den Algorithmus und die genaue Bewertung seiner Fähigkeit, betrügerische Aktivitäten zu erkennen.

Um Betrügern immer einen Schritt voraus zu sein, ist es wichtig, den Algorithmus für maschinelles Lernen regelmäßig zu aktualisieren, um sich an ihre sich entwickelnden Taktiken anzupassen und eine Entdeckung zu vermeiden. Dazu muss der Algorithmus mit neuen Daten versorgt und bei Bedarf neu trainiert werden.

Falsch positive Ergebnisse können auftreten, wenn eine authentische Aktion fälschlicherweise als betrügerisch identifiziert wird, was dem System schaden kann, wenn es nicht erkannt wird. In diesem Sinne kann eine schlecht kalibrierte Engine für maschinelles Lernen zu einer Negativschleife führen, in der die zunehmende Anzahl gemeldeter falsch positiver Ergebnisse zu ungenaueren zukünftigen Ergebnissen führt.

Ein weiterer Nachteil ist die mangelnde menschliche Auffassungsgabe. Es ist eine Herausforderung, die gute alte Psychologie zu nutzen, um zu verstehen, warum die Aktivität eines Benutzers fragwürdig ist.

Die Erkennung nicht standardmäßiger Transaktionen in Finanzanwendungen ist äußerst wichtig für die Gewährleistung der Sicherheit und Zuverlässigkeit von Finanzsystemen. Ohne Zweifel sind fortschrittliche Algorithmen in diesem Prozess unerlässlich. Diese Algorithmen sind darauf ausgelegt, ständig zu lernen und sich an neue Betrugstaktiken anzupassen. Sie dienen Finanzinstituten als starke Verteidigungsmaßnahme und helfen ihnen, betrügerische Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern.