金融诈骗的增加是一个重大问题，据报道，仅 2022 年一年的损失就高达 88 亿美元。 据美国联邦贸易委员会称，从 2021 年到 2023 年，金融欺诈造成的损失增加了 30%，令人担忧。这凸显了技术进步的阴暗面，因为诈骗者现在利用生成式人工智能 (AI) 来创造更复杂、更复杂的欺诈行为。令人信服的骗局。
报告表明，诈骗者开发了聊天机器人，可以模仿人类对话、索取个人财务信息、生成恶意软件、制作复杂的网络钓鱼电子邮件，甚至复制人类的声音。 即时数字银行支付的便利性也使得欺诈者能够诱骗用户快速转账，从而使受害者几乎没有追索权来追回资金。
在持续打击金融犯罪的斗争中，Feedzai 等风险管理平台发挥着至关重要的作用。 这些平台利用机器学习和大数据分析等先进技术来增强安全性并打击不断发展的复杂金融诈骗。
了解Feedzai
Feedzai 是一个 RiskOps 平台，利用人工智能 (AI) 和机器学习为银行、零售商和支付提供商提供欺诈预防解决方案。 该平台在全球范围内运营，致力于保护用户免受银行和电子商务相关的风险。
Feedzai 于 2011 年在葡萄牙成立，后来将总部迁至加利福尼亚州，并将服务扩展至 190 个国家。 最初，它由创始人 Paulo Marques、Nuno Sebastião 和 Pedro Bizarro 创立，旨在提供欺诈检测解决方案和运营情报。
如今，Feedzai 已转变为一套人工智能驱动的解决方案，主要用于检测欺诈和打击金融犯罪。 其主要客户包括渣打银行、花旗银行和劳埃德银行集团等知名金融机构和银行。
Feedzai 有哪些应用？
Feedzai 是一种多功能工具，在解决金融安全中的各种威胁和漏洞方面发挥着至关重要的作用。 在这里，我们探讨如何利用 Feedzai 来解决金融行业中一些最紧迫的挑战。
打击虚假账户创建以获得更多奖励
随着数字交易的激增，特别是小额和频繁的购买，商家和消费者的回报都显着增加。 然而，这种增长也让诈骗者和犯罪分子得以利用奖励制度。
欺诈者正在利用无 cash交易的转变和奖励的游戏化程度不断提高，通过创建虚假账户并进行循环汇款来索取奖励。
Feedzai 专门审查账户持有人进行的网络交易，以发现隐藏的欺诈性支付网络。 这意味着他们可以dent可能不会立即显现的欺骗性模式。
dentSIM 卡交换
SIM 交换是一种欺诈活动，犯罪分子冒充电话号码所有者并操纵呼叫中心或分支机构员工更换相关的 SIM 卡。 他们通过向运营商提供受害者的数据来实现这一目标。
犯罪分子通过黑客攻击、破坏或利用用户在社交媒体上分享的信息来收集这些数据。 他们利用这些信息诱骗运营商授权用他们控制的卡更换原始 SIM 卡。 这会导致所有来电和消息都被转移给欺诈者。
Feedzai 通过分析可用于检测 SIM 卡交换的交易数据，在打击此类dent方面发挥着至关重要的作用。 例如，当各种设备快速发生多笔交易时，Feedzai 的算法会将其标记为可疑活动，并通知金融机构潜在的诈骗。
传统解决方案的局限性
金融机构通常依赖过时的单点解决方案，这些解决方案采用基于规则的方法进行欺诈检测，但这些解决方案无法解决所有诈骗问题。 传统策略表现出三个主要局限性：
孤立的渠道
传统解决方案仅限于特定渠道，使其容易受到跨越多个银行产品和支付平台的欺诈计划的影响。 这种有限的范围留下了需要解决的漏洞。
孤立分析
这些解决方案通常分析金融活动，例如交易数据或行为活动、设备和应用程序使用模式、生物识别、恶意软件dent和网络活动。 然而，他们通常需要同时考虑两种类型的活动，从而妨碍了快速dent正在进行的诈骗的能力。
适应缓慢
传统的欺诈保护措施难以跟上不断变化的诈骗策略。 机器学习通过吸收新数据并提供对客户行为的实时洞察来弥补这一差距。 Feedzai 的平台擅长通过采用针对各种支付机制量身定制的人工智能驱动策略来快速检测洗钱、金融欺诈和非法活动。
Feedzai：通过 RiskOps 和机器学习增强财务安全
Feedzai 是一个尖端的 RiskOps 平台，利用机器学习的力量来增强财务安全。 让我们分解一下它是如何实现这一目标的：
风险运营方法
Feedzai 建立在 RiskOps 的基础上，RiskOps 是一种通过公平和以客户为中心的实践来实施风险管理的方法。 这种方法使金融机构能够有效dent可疑活动、发现欺诈者并打击欺诈行为。
高效管理
RiskOps 帮助金融机构有效管理dent数据并促进跨多个系统的协作。 这种效率转化为为客户提供优质、可靠的服务。
标准化风险管理
Feedzai 和类似的 RiskOps 平台为金融机构提供了一个标准化框架，以实现更有效的金融风险管理。 这种标准化简化了对风险等trac的评估，使机构能够根据风险相关的发现来衡量、分析并做出明智的决策。
机器学习的核心
Feedzai 的平台利用机器学习来快速处理事件和交易。 它通过人类可读的语义层提供易于解释的结果。 该学习模型处理来自各种来源的数据，创建详细的客户档案，以帮助dent欺诈活动和潜在受害者。
全面的数据收集
Feedzai 从不同来源收集数据，包括跨渠道、跨产品和第三方数据。 这种广泛的数据收集使其能够区分真实交易和欺诈交易，并提供每个客户与银行互动的整体视图。
实时欺诈检测
该平台擅长快速实时检测各种支付类型的欺诈行为，例如银行卡、即时转账、数字钱包、取款和存款。 它还为不同的支付方式提供生产就绪的 API，支持实时交易建议，包括批准或拒绝。
Feedzai 将 RiskOps 原则和机器学习功能相结合，通过有效dent和防止欺诈活动来增强金融机构的安全性，最终保护客户和机构本身。
Feedzai 预防欺诈的主要特点
早期发现和教育
Feedzai 的早期检测功能使银行能够发现可能表明潜在诈骗受害者的数字信号，例如行为生物识别和非交易模式。 这种主动的方法使银行能够在风险生命周期的早期阶段在任何损害发生之前对客户进行干预和教育。 详细的警报提供具体的指标来指导更有效的客户对话。
定制化
Feedzai 提供定制选项，允许银行定制规则和策略来应对特定的诈骗相关挑战。 可以修改规则以应对不断发展的欺诈计划。 该平台还可以采用区域方法，使用银行代码、州或产品类型等参数，使机构能够在需要时制定有针对性的策略。 这种灵活性增强了欺诈预防措施的适应性。
分类行为警报
Feedzai 持续监控每个客户的行为，快速dent欺诈活动。 Feedzai 案例管理器允许对警报快速采取行动、简化流程并组织团队工作量。 可以根据特定座席组的培训、角色和队列管理将自定义警报定向到特定座席组。 仪表板和报告对欺诈类型进行分类，促进检测和警报管理。
以人为本的人工智能
Feedzai 通过多维数据和人工智能优先考虑客户。 它根据个人行为创建精确的风险概况，使银行更容易dent变化并预防金融犯罪，同时确保积极的客户体验。 这种方法减少了不公平的分类和客户的不便。
全面的风险运营架构
Feedzai 实时运行，为数据管理提供集中中心。 该架构使金融机构能够检测新出现的欺诈威胁，适应新的业务需求，并分析用户体验和运营绩效。 通过使用 Feedzai，银行可以在预防欺诈方面保持领先地位。
入站付款监控
为了成功诈骗某人，诈骗者需要控制目标帐户。 借助 Feedzai，银行可以监控传入和传出的付款，从而增加防止诈骗的机会。 这种全面的监控增强了欺诈预防措施。
飞泽的优势
有效的欺诈检测和预防：Feedzai 的先进机器学习算法擅长实时识别欺诈交易和活动dent 这种积极主动的方法有助于金融机构和企业在欺诈造成重大损失之前阻止欺诈。
可定制的风险管理：Feedzai 的平台是高度可定制的，允许组织defi欺诈检测的规则和阈值。 这种灵活性确保系统符合业务需求和风险承受水平。
跨渠道保护：Feedzai 提供全面的跨渠道欺诈检测，保护跨各种渠道（包括在线、移动和店内）的交易。 dent欺诈活动，无论其发生在何处。
行为分析：除了事务数据之外，Feedzai 还结合行为分析来评估用户行为、设备模式和上下文信息。 这种多维分析提高了欺诈检测的准确性，减少误报和漏报。
实时监控和响应：Feedzai 的实时监控使组织能够快速响应潜在威胁。 通过评估交易发生时的风险，系统可以立即采取行动，以防止欺诈性交易的完成。
Feedzai 的缺点
复杂的实施： Feedzai 强大的功能和定制选项可能会导致复杂的实施过程。 组织可能需要专门的资源和时间来将平台有效地集成到其现有系统中，这可能会在过渡期间造成中断。
高成本：虽然 Feedzai 的功能令人印象深刻，但全面的功能和实时监控是有代价的。 预算有限的小型企业或组织可能会发现价格过高，从而难以获得。
误报：与许多欺诈检测系统一样，Feedzai 可能偶尔会产生误报，将合法交易标记为欺诈。 这可能会给客户带来不便、额外的人工审核以及企业潜在的收入损失。
对数据质量的依赖：Feedzai 机器学习算法的有效性在很大程度上依赖于可用数据的质量和数量。 如果组织的数据不完整、过时或不准确，可能会影响系统准确检测欺诈的能力。
资源密集型：有效实施和管理 Feedzai 需要一支由熟练的专业人员组成的专门团队，他们了解该平台并可以微调其设置。 对于人员有限的小型组织来说，这种资源密集型方法可能具有挑战性。
值得注意的是，虽然 Feedzai 提供强大的欺诈检测和预防功能，但组织在采用该平台之前应仔细评估其特定需求、预算和资源。 通过彻底的规划和有效的集成来解决这些潜在的缺点可以帮助最大限度地发挥 Feedzai 的优势，同时减少其缺点。
结论
Feedzai 是欺诈预防和风险管理领域的强大参与者。 其一系列特性和功能旨在帮助金融机构应对不断变化的威胁。 凭借其全面的 RiskOps 架构、早期检测工具、以人为本的人工智能、入站支付监控、行为警报分类和定制选项，Feedzai 为保护客户和企业提供了强大的解决方案。
Feedzai 主动预防欺诈的方法dent识别潜在的欺诈行为，并可以进行早期干预和客户教育。 关注个人行为并减少误报，确保为用户提供更顺畅、更安全的财务体验。
该平台监控收款和付款以及实时警报管理的能力增强了其作为打击金融犯罪的宝贵资产的地位。 此外，其定制选项使机构能够快速适应新的威胁并针对特定挑战定制策略。
在诈骗和欺诈不断演变的数字环境中，Feedzai 是寻求保护客户和资产的金融机构的重要盟友。 它的影响不仅仅限于欺诈检测； 它促进信任、合规和卓越运营，最终有助于打造更安全、更可靠的金融生态系统。
