防範詐欺!金融業AI應用看這裡| AI微學習| 產業 - 經濟日報
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金融業以AI模型避免信用卡詐欺已是常見應用,但由於罪犯詐欺行為會經常改變模式以希望避過現有模型檢測,故何時能發現模型失效,以進行重新訓練對 ...
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防範詐欺!金融業AI應用看這裡
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2022/01/2116:46:41
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金融業以AI模型避免信用卡詐欺已是常見應用,但由於罪犯詐欺行為會經常改變模式以希望避過現有模型檢測,故何時能發現模型失效,以進行重新訓練對信用卡公司相當重要。
Mastercard採AI來監測AI防詐欺模型何時失效屬於業界先驅;首先該公司先建立計分卡(Scorecard)制度,將防詐欺模型再細分為由「款項」、「風險」、「交易商」、「刷卡用途」四種計分卡,分別訓練模型進行評估後再加總四者,最後以另一獨立AI監測四者是否有異常狀況發生(Abnormaldetection);此項應用在觀念驗證(ProofofConcept)階段,就已提早發現並減少超過三百萬美金刷卡詐欺發生。
Mastercard也說明此方式面臨至少五種挑戰:資料取得、技術開發、企業文化、道德檢驗、數學方法;而金融模型必然存在偏差(Bias;如對不同居住地通過的信用額度明顯不同),Mastercard表示模型無法避免偏差發生,但可透過統計來標竿比較(Benchmarking)偏差大小;另監測用的AI模型其正確度(Accuracy)及穩定度(Stability)兩者,通常為相互取捨(Trade-off)的關係,需要有經驗專家協助判定以何種特徵為重優先。
推薦
AI防詐欺模型何時失效的判定,亦可由AI來監測。
資料來源:Mastercard(2019/10)
投資銀行GoldmanSachs講者則說明,相似神經網路的技術早就自90年代應用在金融業,主要是手寫支票的辨識與刷卡交易通過與否的判定。
而機器能進行學習並不見得可達到深度理解(DeepUnderstanding),但絕對可達成生產力提高;例如名叫「98point6」的文字問答機器人,可在醫生看診前先交給病人詢問標準問題描述症狀,再根據病人的回答決定繼續問哪些相關的問題;機器人本身可不具深度理解能力,但問出的病人詳述卻能有效將具深度理解能力的醫生看診時間,從平均25分鐘降至9分鐘。
而GoldmanSachs講者也分析目前金融業願大量採用機器學習的主因有三:可處理如文字或影像的新形態資料,可訓練具數百萬相關係數的大模型,可以回答新形態的問題(例如給予區間或機率分配的預測值,而非點預測值);例如創新式的房地產估價,可輸入房屋外型照片與文字敘述資訊,可參考相鄰道路、位置、實價登錄、近期房地產新聞資訊等,最後將房價以適當機率模型表現出來。
當然除了防範詐欺,AI在金融業中還可以協助預防洗錢案、進行交易監控等等,除了是前預警,從中勸阻甚至可以與警方協作,在未來智慧金融的發展上將更有保障效果及全新前景。
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