Один из способов - это анализ поведения клиента. Искусственный интеллект может анализировать данные о клиенте, его транзакциях и привычках, выявлять необычные или подозрительные действия, которые могут указывать на мошенническую активность. Например, если обычно клиент осуществляет транзакции определенного размера или в определенное время, а вдруг начинает проводить крупные транзакции в необычное время - это может быть сигналом к тому, что происходит мошенничество.
Также искусственный интеллект может использоваться для анализа больших объемов данных о транзакциях клиентов и выявления аномальных паттернов или связей между различными событиями. Это поможет выявить мошеннические схемы, которые могут быть скрыты от обычного человеческого анализа.
Другой метод - это использование машинного обучения для создания моделей, способных предсказывать вероятность мошенничества на основе данных о клиенте и его транзакциях. Модели машинного обучения могут обучаться на исторических данных о мошеннических схемах и подозрительных транзакциях, что позволяет им более эффективно выявлять потенциальные случаи мошенничества в реальном времени.
Таким образом, искусственный интеллект может быть важным инструментом для обнаружения и предотвращения мошенничества в банковской сфере, обеспечивая более точную и быструю реакцию на подозрительные события и защищая финансовые интересы как банка, так и клиентов.