自动化的复兴：实时标记欺诈活动的金融艺术

Chetu Inc.金融与支付系统全球总监William Dawsey提供了有关支付领域不断变化的趋势的见解，并讨论了新兴技术将如何扰乱原有架构。 Chetu Inc.是一家定制软件提供商，专门从事支付网关解决方案、系统集成、区块链开发以及其他金融技术解决方案。

当我们想到古董时，我们想到的是CD播放器和支票簿，但是我们很少想到在塑料时代失去意义的美元、25分和一角硬币。非现金支付已经取代了支付领域，在过去的十年中经历了天文数字的增长，并且没有放缓的迹象。关于数字化交换的事情-它不是不可渗透的。因此，债权人和其他贷方需要将注意力转向新的战线：欺诈管理。

欺诈预防和检测程序已成为竞争性金融机构的一个卖点，它转移到市场营销活动的最前沿，并在吸引利率和忠诚度计划的同时存在。互联网的出现使人类经历了一场旋风，带来了新的障碍，并挑战了我们以前的生活方式，其中没有网络攻击和数字安全挑战。它已转变成一种我们都出于感恩和恐惧而屈服的力量。

首先，当我们打开数字时代的大门时，我们被无限的潜力所吸引，尤其是在支付领域；我们获得了减轻交易速度的好处，并携带了用我们的帐户信息加密的小条塑料条，通过ATM存入支票，并投资了纯数字形式的加密货币。但是，货币化的虚拟化是一把双刃剑，并且随着我们之间日益相互联系，我们容易受到不必要的信息交换和网络战的攻击。

消费者欢迎当前的欺诈管理标准，几乎不承担任何责任，不采取快速纠正措施，而债权人和银行家则处于高亏损的困境中。这已导致大多数商人寻求替代方法，以试图振兴其网络安全并在与黑客和数据窃贼的持续斗争中占上风，这已引发了欺诈管理革命。

当前，有几种不同的思想流派激发了人们的对话，并打破了传统的高原，欺诈程序已经解决了。

机器人流程自动化（RPA）救援

当前，竞争的商人利用类似的欺诈管理系统。他们输入一组规则，系统符合这些规则，并为任何不符合规则的数据流发出警报。 RPA和机器学习的结合可以达到相同的目的，但是效率更高，输出完整性更高，同时减少了手动流程和对过多人力的需求。

RPA首次掀起了制造业的革命，它为装配线提供了替代人工的服务，并借贷了用于包装产品的机器人机械。最近，信息技术专家以一种不太明显的方式应用了RPA方法，将代码过滤到执行日常工作和重复性任务（如背景检查，信贷处理，信贷审批，工资核算等）的软件机器人中。尽管它在IT领域的应用广泛，一种用途尤其令人信服：欺诈管理。

在RPA监督欺诈预防的地方，机器学习解决欺诈检测。通过使用专有算法对机器学习软件进行编程，机器人可以从购买历史记录中挖掘数据，并根据已知的欺诈模式对数据进行分析。

从表面上看，机器学习过程看起来与常规欺诈管理过程密切相关，但是机器学习遵循自然发展的趋势，不断发展的已知输入可建立未预定义的突破性输出。操作员将输入和输出输入到系统中，一旦对机器人进行了培训，系统将独立运行以实时标记可疑活动，因此无法实现手动处理的功能。

可能的挑战

在支付行业接受调查的Chetu客户中，有50％的人表示对机器人流程自动化和机器学习开发感兴趣，以更新其当前欺诈管理活动的体系结构。为了最大化RPA功能和AI功能并获得可观的ROI，新系统必须与先前存在的系统配合使用，从而引起先前完全不同的系统之间的对话。

尽管这种技术组合最终将大大减少开销，但项目开发必须与集成过程配合使用，以确保系统具有可在其中成长的生产环境。 考虑到RPA和AI已经证明它们是不断发展的力量，正在渗透非常规市场，因此它们有可能成长为更全面的力量，以通过复兴来迎接支付处理的方方面面。

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编译者/作者：三角猫王

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