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检测与防范金融犯罪的5大技术趋势

E安全2月14日讯 随着数字时代的来临,消费者希望数字服务能满足日常生活。为了满足消费者的需求,金融机构不断拓宽服务范围,以便为客户提供高效、便利、舒心的体验。虽然数字服务提升了用户体验,但同样也开辟了新的攻击途径。

技术进步可帮助实时缓解欺诈威胁,让金融机构更好地检测并防范金融犯罪,并满足监管要求。E安全小编带你了解5大颠覆性技术。

一、人工智能(AI)和机器学习

AI可执行通常需要人类智能才能完成的任务,例如视觉感知、语音识别和制定决策。机器学习是AI的子集,机器学习系统在接收到新数据时会进行学习,而非通过编程执行特定的功能。金融行业应用AI技术已有一段时间,AI大大增强了客户体验和工作效率。

机器学习还包括从大量数据来源中识别行为模式,这对于检测和防范金融犯罪至关重要,通过对综合数据的持续监控,机器学习能识别客户的行为模式以辨别异常行为。机器学习能分析个体消费者的行为,提高检测的成功率,并降低误报率,同时满足合规。

金融机构可利用机器学习的数据分析能力实时检测潜在欺诈和洗钱行为,然后对金融犯罪事件立即展开调查,同时保证客户的合法交易不受到影响。

检测与防范金融犯罪的5大技术趋势-E安全

二、区块链

区块链允许参与者转移数字资产的所有权,然后实时或近乎实时地将这些交易记录在分类账上。所有参与方都会被记录下来,访问分类账的各方均可获取信息。这个分类账启用了实时验证。区块链的高度安全性加大了金融犯罪的难度。

许多企业正在研究如何通过区块链技术改革验证、数据完整性和安全的流程和程序。由于金融服务机构通常会记录交易,例如证券交易、贷款和付款,因此区块链对金融机构有着深远的影响力。

三、生物识别技术

生物识别技术用于鉴定并分析独特的身体或行为特征。自19世纪末以来,用指纹ID识别犯罪的做法一直存在。过去几年里,生物识别技术获得飞速发展,诸如通过指纹或面部识别技术解锁智能手机和平板电脑等一些功能变得越来越普遍。

这项技术已应用在金融服务的某些方面,例如,手机银行应用程序启用生物识别ID,信用卡启用“自拍”面部识别和手掌静脉认证等。使用生物识别技术进行身份验证可提高安全性,以一种快速、一致、准确的方式向个人提供独特的信息,生物识别技术可在金融交易开始之前识别真实的客户。生物认证依赖于物理属性的数学表达式,这使得伪造相当具有挑战性。

随着生物识别技术在主流银行业务中变得越来越普遍,它为多层欺诈缓解方法提供了一个机会。移动设备的面部识别方法可用于高额电汇,或在交易时与语音和面部识别等生物识别技术结合使用。生物识别技术甚至可以取代密码,带有Face ID的iPhone X就已经做到这一点。

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四、预测分析

预测分析可将数据转化为有价值,可操作的信息,以此来确定事件的可能结果或情况发生的可能性。预测分析处于不断发展的阶段。随着技术的进步,预测模型必须接受训练,了解新的欺诈和洗钱方式,这样才能赋予金融机构快速应对新型攻击的能力。

混合分析模型通常会将特定的客户和交易信息与更广泛的数据集进行对比分析。尽管数据本身可能有用,但与行业其它来源的数据进行对比分析可使数据中的可操作信息变得更加丰富,并能识别模式。之后,这些模式可用来预测,检测并防止欺诈行为。

此外,混合分析模型旨在让风险部门的业务专家塑造模型,有可能在未来会衍生超级混合模型,从而让一家金融机构在安全的云环境中连接到国家级或全球级的信息平台。混合分析还可与机器学习和其它先进技术相结合,以此提供更准确的金融犯罪检测和防范策略。

五、应用程序编程接口(API)

IT团队多年来一直在使用API连接应用程序,以达到共享数据和功能的目的。API可提高整合效率,降低成本并简化流程。

金融机构可以利用API来推动基于风险的金融犯罪策略,从而对犯罪场景做出灵活响应。API可整合特定客户和第三方的数据,金融机构可借助API根据不同的业务需求调整解决方案,从而在缓解金融犯罪、提高客户体验和降低运营成本方面维持平衡。

金融机构努力提供客户期望的体验。然而,它们必须在客户体验、安全要求和监管合规方面保持平衡。为此,金融机构可以利用新的技术趋势提升客户体验,增强安全性。使用创新反犯罪技术意味着金融机构可提供积极的客户互动,同时比犯罪分子领先一步。

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