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在過去的幾年裡，隨著更多的企業推行數字化轉型，數據的使用成倍增長。

在數字和數據驅動的組織中，分析是成功的關鍵。數據分析可以讓企業更好地了解和細分他們的目標客戶，實現追加銷售和交叉銷售，預測客戶的獲得和流失，創新產品供應以提高競爭力，並防止欺詐。

目前，僅有12%的企業數據被用於做出商業決策。只有29%的企業成功地將分析結果與行動聯繫起來。而五分之一的企業認為他們由於使用不完整或不准確的數據而失去了客戶。（數據來源於Forrester）

此外，雖然機器學習（ML）被廣泛認為是克服這些缺陷的關鍵，但有96%的企業承認在該技術方面存在困難。

如今，金融機構越來越依賴分析和數據驅動的能力來支持風險和監管合規這兩個重要事項。

預測性分析和機器學習的日益發展使金融機構能夠根據確定的業務目標做出更好的決策。通過準確預測未來的消費者行為，它們讓信用風險分析師、金融營銷分析師和欺詐檢測團隊得以更好地部署戰略，同時防止對其業務模式的破壞。

金融欺詐有多種形式，涉及業務的多個方面，包括保險和政府福利索賠、零售回報、信用卡購買、少報和誤報稅務信息以及抵押貸款和消費貸款申請。

獲取檢測欺詐所需的數據往往是非常困難的。必要的數據經常出現在PDF文件、基於文本的報告或第三方系統的半結構化內容中。如果不能準確地訪問和轉換這些數據進行分析，就會減少對欺詐和異常交易和事件的檢測。

在過去，銀行使用基於規則的系統來解決欺詐問題，但今天這些系統通常是無效的，因為行為和策略變化得太快了。基於人工智能的欺詐檢測和預防技術的適應性更強，可以大大減少異常和欺詐行為造成的危害。

現代人工智能技術可以在大量複雜的數據集中找到關聯和模式。該技術非常強大，可以破譯巨大數據量中的微妙趨勢、模式和異常情況。人工智能使金融機構能夠建立強大的戰略來打擊欺詐。

自助服務能力對這項工作至關重要。銀行內了解無數類型欺詐的業務用戶、合規人員和分析師必須能夠持續更新他們的策略，而不必等待定制代碼或IT部門的幫助。

智能部署正確的基於人工智能的欺詐檢測系統有助於金融機構應對日益增長的數據速度，並有可能近乎實時地阻止欺詐。

例如，它們可以立即中斷被盜信用卡的使用，可以實現在線貸款申請提交之前檢測到正在輸入的欺詐性信息。總結調查結果和趨勢的每日報告以及實時警報對此類應用至關重要。

亞太地區的銀行業環境正在迅速變得競爭激烈。

由於為成熟市場和發展中市場提供了機會，數字銀行在整個地區迅速增長。增長的動力來自於不斷變化的客戶期望和增強的數字滲透率。

例如，自2015年以來，東南亞的數字銀行數量已經增長了190%，並得到了大量投資和支持性法規的支持。隨著數字銀行的鞏固，在線交易的增長只會增加對快速而準確的欺詐檢測技術的要求，以快速篩選客戶。

與傳統的實體分行客戶不同，現今年輕的數字銀行客戶不會為開立賬戶而等​​待數日。為了獲得和留住客戶，數字銀行必須能夠在幾秒鐘內完成盡職調查，所以只有通過人工智能讓這一訴求成為可能。

銀行有很多選擇，可以使人工智能成為其賬戶管理和欺詐檢測系統的組成部分，包括專門的產品、R和Python等開源庫。然而，僅僅擁有必要的能力是不夠的。

人工智能是複雜的，最好的技術選擇將支持自助式的模型開發和維護，直觀的工作流程，高度的靈活性，短暫的學習曲線，以及用戶界面，使參與該過程的每個人都能輕鬆理解系統如何做出決策。此外，一個完整的系統必須能夠有效地訪問、連接、清理和管理來自廣泛的不同來源的數據，並將人工干預降到最低，同時仍然支持所有數據操作的完整可追溯性。 

幸運的是，以今天先進的技術水平，銀行可以實施強大的、成熟的工具，支持他們目前的所有要求，並使他們能夠靈活地持續更新他們的工作流程和系統，以滿足欺詐者的不斷衝擊。

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