利用人工智慧的詐騙偵測：人工智慧模型的集合提高了精確度和速度。

內容介紹

關鍵信息

• 每一筆付款轉移或索賠都必須經過一個問題：這是詐騙嗎？
• 銀行利用人工智慧模型迅速判斷交易是否存在欺詐行為，決策時間少於200毫秒。
• 人工智慧模型觀察模式，從歷史中學習，並快速做出決策。
• 如果一個人工智慧模型對某筆交易不確定，它可以被提升以進行人類評估。
• 多模態人工智慧正在改變欺詐檢測，通過將傳統機器學習與人工智慧能力結合起來。
• 傳統的詐騙檢測平台通常從基本的預測機器學習模型開始。
• 這些模型是基於大量過去交易的數據集進行訓練的，其中一些交易是詐騙的。
• 預測性機器學習在處理結構化數據方面表現出色，但對於新型詐騙手法可能無法應對。
• 編碼器大型語言模型（LLMs）能夠處理非結構化數據和上下文，使它們在欺詐檢測中非常有效。
• 一組模型可以提高檢測準確性並減少誤報。
• 實時人工智能系統需要專門的硬體來進行低延遲的推斷。
• 一種多模型人工智慧架構結合了傳統機器學習和大型語言模型的情境推理優勢。