近年来，金融科技改变了我们处理资金的方式。现在有了点对点交易系统和移动银行应用程序，让我们比以往任何时候都更容易管理好资金。随着数字交易的兴起，诈骗和身份盗窃等金融犯罪的风险也随之上升。
根据普华永道 2022 年全球经济犯罪和欺诈调查，受访者报告的总损失为420 亿美元，其中 51% 的受访组织在过去两年中经历过欺诈，这是 20 年研究中的最高水平。在这种情况下，金融科技与欺诈检测的结合非常有用，因为它可以阻止金融犯罪并确保每个客户和企业的安全。
在本篇博文中，我们将讨论金融科技在发现诈骗行为方面的作用以及它如何有助于阻止金融犯罪。我们还将讨论金融科技公司用来提高系统安全性和阻止诈骗行为的一些最重要的工具和策略。
另请参阅： Guidewire 获得 Shift Technology 的投资
了解金融犯罪
身份盗窃、信用卡欺诈、洗钱和黑客攻击只是众多被视为金融犯罪的非法行为中的一小部分。这些犯罪行为对个人和企业可能造成严重损害，导致他们损失金钱、身份受损，甚至惹上法律麻烦。金融机构和金融科技公司已转向基于技术的解决方案来应对这些威胁。
金融科技在欺诈检测领域的崛起
金融科技是利用技术帮助人们管理资金。它通过为公司和客户提供新的、易于使用的选择，改变了传统的银行和金融行业。金融科技公司使用人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、大数据分析和区块链等先进技术来打造运行良好且安全的银行系统。
欺诈识别和保护是金融科技发挥巨大作用的最重要领域之一。传统的欺诈识别方法，如基于规则的系统和人工审核，通常很慢，而且效果不如以前，因为欺诈者越来越聪明。金融科技企业正在使用新技术来保护用户并领先于诈骗者。
以下是金融科技通过发现欺诈行为来阻止金融犯罪的一些新方法：
1. 高级数据分析
金融科技公司可以访问大量数据，包括交易历史、用户行为和地理位置数据。通过应用先进的数据分析技术，他们可以识别可能表明存在欺诈活动的模式和异常。机器学习算法可以持续实时分析这些数据，以检测可疑行为并触发警报。
例如，如果用户的消费模式突然改变，或者交易发生在与其日常活动不一致的地方，系统可以标记它以进行进一步调查。这些数据驱动的洞察力使金融科技公司能够采取主动措施，在欺诈发生之前防止欺诈。
2. 生物特征认证
指纹和面部识别等生物特征认证方法已成为金融科技应用不可或缺的一部分。与传统的用户名和密码相比，这些技术提供了更高的安全性，因为它们更难伪造或窃取。金融科技应用使用生物特征识别技术来验证用户身份，使欺诈者更难未经授权访问账户。
生物特征认证在防止身份盗窃方面也发挥着至关重要的作用，因为它可以确保访问帐户的人是合法所有者。金融科技公司投资生物特征识别技术，以增强用户安全性并防止未经授权的交易。
3.行为分析
行为生物识别是金融科技欺诈检测领域一个快速兴起的领域。该技术分析用户与设备的互动方式，包括打字模式、触摸屏手势和导航习惯。通过为每个用户创建独特的行为档案，金融科技应用可以检测到可能表明存在欺诈行为的异常行为。
例如，如果欺诈者获得了用户帐户的访问权限，但行为却与合法所有者不同，则系统可以识别异常并触发警报。行为分析在识别帐户接管企图和防止未经授权的访问方面特别有效。
4. 交易监控
实时交易监控是金融科技欺诈预防的关键组成部分。金融科技公司使用复杂的算法来评估每笔交易发生时的风险。在确定欺诈可能性时，交易金额、地点、收款人和频率等因素都会被考虑在内。
如果某笔交易被标记为高风险，系统会自动阻止该交易或要求用户进行额外身份验证。这种主动方法有助于防止欺诈交易被处理，并最大限度地减少受害者的财务损失。
5.区块链技术
区块链是比特币等加密货币的基础分布式账本技术，也已应用于金融科技欺诈预防。区块链的不可篡改性和透明度使其成为一种安全验证和记录金融交易的有吸引力的工具。
金融科技公司可以利用区块链创建所有交易的防篡改记录，使欺诈者几乎不可能操纵或伪造交易数据。这项技术在防止供应链金融和跨境支付等领域的欺诈方面尤其有价值。
6.人工智能和机器学习
人工智能和机器学习是金融科技欺诈检测的前沿。这些技术使系统能够不断学习并适应新的欺诈模式和策略。机器学习模型可以分析历史数据以识别趋势和异常，从而提高检测欺诈活动的能力。
人工智能聊天机器人和虚拟助手也用于教育用户了解潜在的欺诈风险，并指导他们保护自己的账户。此外，人工智能驱动的欺诈检测系统可以实时适应不断变化的威胁，为金融犯罪提供动态防御。
7. 监管合规性
金融科技公司也在利用技术确保遵守反洗钱 (AML) 和了解客户 (KYC) 法规。自动化系统可以有效地验证客户身份、筛查可疑交易并为监管机构生成必要的报告。
这些以合规为重点的技术不仅有助于预防金融犯罪，而且还能确保金融科技公司在法律框架内运营，降低监管处罚的风险。
挑战和道德考量
金融科技在打击金融犯罪方面发挥了重要作用，但也带来了一些问题和道德问题。一个大问题是，骗子总是在不断改变方法来绕过监控系统，这就像一场猫捉老鼠的游戏。
收集和分析大量用户数据以寻找诈骗行为也存在严重的隐私问题。金融科技公司需要找到一种方法来保护用户数据，同时阻止诈骗行为。为了解决这些问题，必须有开放性和强大的数据安全方法。
另一个需要考虑的社会问题是使用人工智能的诈骗检测系统可能存在偏见。如果这些系统没有经过仔细思考和训练，它们可能会歧视某些人群或错误地将合法交易标记为诈骗。在制作诈骗检测系统时，金融科技公司需要确保它们是公平的并且涵盖所有人。
结论
从事金融业务的科技公司在打击金融犯罪方面发挥了重要作用。它们创造性地使用数字识别、数据分析、行为分析和区块链等技术，使发现和阻止诈骗变得更加容易。实时交易跟踪和人工智能解决方案如今已成为保护公司和客户免受诈骗侵害的必需品。
然而，金融科技公司需要保持警惕和灵活，因为窃贼总是在寻找利用弱点的新方法。金融科技诈骗的预防总是很困难，因为很难在安全性和隐私性之间找到正确的平衡点，很难修复有偏见的算法，也很难遵守监管机构制定的规则。
随着技术不断进步，金融科技将成为保护我们个人和财务信息安全的一个更重要的部分。如果金融科技公司保持领先地位并遵循负责任的商业惯例，它们就可以不断提出新想法，并在利用技术阻止金融犯罪方面处于领先地位。
特色图片： 图片来自 storyset
订阅 Whitepapers.online，了解科技巨头对健康、营销、商业和其他领域产生影响的最新更新和变化。此外，如果您喜欢我们的内容，请在 Facebook、WhatsApp、Twitter 等社交媒体平台上分享。