丹麦丹斯克银行:人工智能和深度学习的创新,以检测复杂的欺诈

凯瑟琳·诺尔斯-马尔基奥尼和玛丽亚·科尔佩克
“我是一个喜欢科学的人,所以我喜欢这些方法,也喜欢谈论一些更复杂的东西. It’s definitely worth it; hands down.”

人工智能(AI)是什么让十大电子游艺平台首选这些数据极客们如此兴奋? 是兑现几十年前给十大电子游艺平台首选的承诺吗? 或者是人工智能给十大电子游艺平台首选带来的无尽的可能性? 可能两者都有一点. 丹麦银行为, 它带来了令人兴奋的商业成果,人工智能激励着团队中的每一个人!

nadeemgulzar - 300 x167.jpg丹麦丹斯克银行正在使用人工智能和深度学习来检测并防止多个领域的复杂欺诈,而且它的工作每天都在变得越来越好,因为模型是这样的 学习.

丹麦丹斯克银行区分了两种类型的欺诈——客户欺诈和“诈骗犯”.“客户是欺诈的中心. 例如, 客户收到一封来自遥远国家的公民的电子邮件,要求客户汇款以帮助缓解困难或安排一次拜访,因为有一段恋情正在进行中. 当一个“欺诈者”追踪到造成严重损害的最佳时机时,就会出现真正的专业欺诈行为. 这可能包括被感染到银行的恶意软件,或者个人ID被窃取,恶意软件被添加到设备上.

“有时候在一些诈骗案件中,诈骗者会攻击十大电子游艺平台首选十分钟,然后就再也不会回来了. 他们的目标实际上是获得这10 - 15分钟的名声的最大价值,就像十大电子游艺平台首选所说的那样,然后停止.Nadeem Gulzar,全球分析主管

丹麦丹斯克银行正在使用LIME (Locally Interpretable, M基础上 Explanation.LIME是一种用来解释深度学习和什么特征重要的方法. 它是一个开放的软件,基本上可以帮助团队使用模型来解释使他们相信模型是可靠的因素. 在这个步骤中,并且在一个测试项目中, 该团队必须解释他们为什么要阻止信用卡交易. 举个例子,银行客户从eBay上购买,然后支付给中国. 但是,如今,客户正在使用阿里巴巴. 是欺诈行为? 不知道. 在这种情况下,十大电子游艺平台首选告诉模型怎么做?

在另一个例子, 客户住在巴西, 但今天他们在哥本哈根的一家餐馆吃午饭. 那笔信用卡交易是不是欺诈? 这就是行为数据的重要性所在. 大多数客户都有一个偏好,当这个偏好没有被选择时,会发生什么? 十大电子游艺平台首选是否要办理信用卡交易?

全是人工智能吗?? 不,需要人类的互动来帮助训练模型. 例如,调查官员被引入以更好地理解异常检测. 需要人类的知识来更好地理解欺诈模型旁边的场景. 这是一个复杂的“诈骗犯”团伙吗?? 这是唯一一个“骗子”吗?? 这是一群10-15分钟的“欺诈者”在创建集群吗? 这是一种趋势吗?

championchallenger - 300 x167.jpg这个故事中十大电子游艺平台首选最喜欢的部分是“冠军/挑战者”模式战略. 无论是冠军车型还是挑战者车型,都一直在使用生产数据进行测试. 因为每天都有数十亿的交易发生, 他们可以不断改进模型. 丹麦丹斯克银行为这些模型设定了门槛, 当它们低于一个阈值时, 他们决定是否输入了足够的数据. 例如,他们是否需要添加地理位置数据? 加入ATM数据? 模型比较是实时进行的! 在适当的时候,挑战者模型会成为冠军模型. 这是太酷了!

所有这些都需要一个多元化的团队. 丹麦丹斯克银行采用平台、技术 & 数据工程师, 数据科学家, 企业甚至是训练有素的犯罪调查人员——他们都与人工智能和深度学习领域的专家合作,进行创新. 他们甚至会从当地大学招聘!

这项业务的结果令人印象深刻. 在应用人工智能和深度学习之前,丹麦丹斯克银行每天有1200个误报. 这些案件必须由丹斯克银行的调查人员进行分析, 有时甚至是国际刑警组织这样的外部机构. 现在这个数字已经减少了60%, 为银行调查人员节省了大量时间,使他们能够调查真实的欺诈案件. 这还不是全部. 检测出真正的阳性已经增加到50%. 丹麦丹斯克银行(Danske Bank)的团队认为,这仅仅是个开始.

祝贺丹斯克银行在人工智能复兴中取得的所有成功!

关于凯瑟琳·诺尔斯·马尔基奥尼和玛丽亚·科尔佩克

十大电子游艺网站客户正在通过分析和数据改变世界.  凯瑟琳·诺尔斯-马尔基奥尼和玛丽亚·科尔佩克的合作, 通过结合他们的知识和讲故事的技能,以独特的视角展示商业价值和技术创新.
 
凯瑟琳拥有超过27年的技术和行业商业经验, 在她的职业生涯中,她经历了销售和市场营销. 她开始发现创新的解决方案,通过与包括人在内的全球客户交谈,详细描述业务用例和可衡量的结果, 流程和技术. 
 
艾美奖得主,25年电视记者出身的企业家, 玛丽亚Kolpek, 结合她独特的背景,通过创新的数字叙事形式,将成功的故事呈现在生活中.    通过以下方式查看所有帖子 凯瑟琳·诺尔斯-马尔基奥尼和玛丽亚·科尔佩克

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