Predecir y Optimizar el Riesgo de Servicios Financieros Utilizando Tecnología Impulsada por IA

Con el rápido desarrollo de la tecnología de internet, muchas industrias han iniciado una transformación digital. Sin embargo, aunque Internet ha traído conveniencia a los usuarios, también se ha convertido en un terreno fértil para que los delincuentes cometan fraudes. Por un lado, un gran número de usuarios en Internet ha dejado datos en mayor o menor medida, los delincuentes pueden utilizar esta información para practicar fraudes precisos, mejorando la tasa de éxito del fraude; por otro lado, las transacciones financieras en línea, como la banca y el comercio electrónico, también brindan más oportunidades para que los delincuentes cometan fraudes. Por lo tanto, todo tipo de métodos de fraude surgen en un flujo interminable, mediante el teléfono, información, pesca y otros medios de fraude, no solo causando pérdidas de cientos de millones a la sociedad cada año, sino que también representan una enorme amenaza para la seguridad de la vida de las personas. Monitorear y prevenir el fraude en línea es una parte importante de la industria de ciberseguridad. Para el fraude en línea conocido, basado en el nombre de dominio del sitio de phishing, el número de cuenta y el número de teléfono móvil que envían información fraudulenta, se puede llevar a cabo un monitoreo y defensa simple y efectivo a través de la lista negra. Sin embargo, es difícil para los medios tradicionales defenderse efectivamente contra fraudes no documentados. Con el desarrollo de la tecnología de aprendizaje automático, es la principal dirección de investigación de los métodos de detección de fraudes descubrir las fuentes de información y las características del contenido informativo a través de la tecnología de aprendizaje automático, y realizar juicios precisos en tiempo real y continuos. Este documento realiza la detección de fraude crediticio generando tecnología de redes adversariales, con el fin de prevenir riesgos de seguridad en la red.