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采用英特尔技术的人工智能助力应对金融欺诈

2018/1/29   金融

要点:

1. 在打击金融欺诈方面,人工智能是正在崛起的强大新式武器。

2. 一家保险公司用人工智能发现了一个每年骗保 1000 万美元的诈骗团伙。

3. 新式人工智能可以同步应对骗子不断变化的犯罪手段。

金融机构处理的信息量日益增多,而人工智能可以发现隐藏在海量数据中的犯罪行为。

10 多年前离开圣地亚哥警察局后不久,Pat Beaty 成为一名诈骗行为专业调查员。

他说:“15 到 20 年前,大型银行、金融机构、保险公司和信用合作社一般都有 15-20 人负责分析原始数据。”自此以后,情况发生了很大的变化。“我们仍然要打电话,与人交流,通过电话验证身份及其交易。但需要审查的数据大大增加了。”

尽管Beaty所在公司的 80,000 名会员的信息出现了爆炸式增长,但该公司却仍在反诈骗领域处于领先地位,这要归功于基于机器学习的软件,该软件对海量数据进行扫描,把可疑活动分离出来。

如今,随着越来越多人工智能工具的出现,它们将改变金融犯罪打击活动的性质。作为一种人工智能技术,英特尔® Saffron™ 利用远远超过人类处理能力的海量数据集,通过模拟人脑的联想记忆能力来揭露诈骗团伙。这些解决方案旨在辅助人类处理高度复杂的任务,初步结果显示,它们能以前所未有的速度和效率抓住诈骗犯。

目前有许多犯罪分子依然逍遥法外。联合国称全球被冻结或缴获的非法资金流不到 1%,多达 5% 的全球 GDP(每年达 5 万亿美元)都是洗钱交易1

德勤法务部美国地区及全球总监 Don Fancher 表示:“欺诈存在于众多不同领域,它影响着每个行业,还影响着人口贩卖、洗钱和非法活动资助、有组织犯罪以及恐怖分子融资。”

保险行业在诈骗分子眼中非常有利可图,因为该行业每年收取的保费近 5 万亿美元。2仅在美国,欺骗性索赔每年高达 800-1000 亿美元。3

在汽车保险领域,新的非法索赔方式不断涌现。犯罪活动的主体从“独狼”到复杂的诈骗团伙,有时涉及蓄意制造的事故,医疗服务机构也有可能参与欺诈。传统的可疑信息识别方法已经失效;在估计约占 10% 的欺诈性索赔中,某家大型保险公司只发现了其中的 0.33%。

这家保险公司在试点项目中部署了英特尔人工智能解决方案,并利用它对某个州一年的索赔数据进行了研究。该人工智能解决方案采用“相似度推理分析法”,从索赔数据中寻找相似点和模式,最终成功揭示了以前调查员未能发现的模式。

在 113,000 起索赔案例中,该解决方案成功地发现了有一个诈骗团伙涉及 38 起索赔,诈骗金额为 400,000 美元,有 42 人参与其中,包括内科医生、针灸医生、理疗师、心理医生等医疗服务提供方。在部署后 10 小时之内,程序发现另有一个诈骗团伙每年从保险公司骗取 200 万美元。

由此带来的成本回收潜力十分巨大;该保险公司估计,索赔付款每减少 0.1%,就能节省 1000 万美元。

人工智能之所以能打败其他调查方法有多个原因。这不仅仅是因为其超群的处理能力;若是运用传统方式,许多线索最后都会不了了之,可能是因为法律的限制,又或者是因为人力资源负担过重。

Beaty 说:“调查可能非常难,因为许多时候当地执法部门会面临司法管辖区限制,联邦执法部门也因要处理大量案件,已经不堪重负。”

这意味着,即使调查员有能力处理大量数据以发现模式,他们也缺少必要的信息。英特尔人工智能解决方案可以使用经匿名处理的数据,因而克服了这些传统障碍。

“我们从数据中发现了驻留数月甚至数年之久的诈骗团伙,那是因为把多个异构数据源统一起来并对信息快速进行相似度分析,这在以前是不可能的。”英特尔 Saffron 人工智能事业部副总裁兼总经理 Gayle Sheppard 说道。

她解释说,这种新型人工智能解决方案已经可以应对层出不穷,不断变化的犯罪手段。对保险业来说,这是个好消息。美国反保险欺诈联合会(CAIF)最近发布的一项研究发现,多数保险公司认为,欺诈活动近年来呈上升态势4

“使用包括人工智能在内的高级技术的诈骗分子和‘洗钱者’不断增多。先进的人工智能技术并不是可有可无,而是调查员有效预测和回应这些变化的必要条件。”Sheppard 说道。

CAIF 发言人 James Quiggle 表示,保险公司知道要从技术中找答案。

“对保险公司来说,未来的出路是破解大数据。美国是一个巨大的暗箱,我们生活在一个高度互联的社会,海量的有价值数据不断涌现,”他说,“我们正在进入数据分析技术的黄金时代。如今,诈骗团伙越来越复杂,数量不断增多,在打击这些团伙的斗争中,人工智能为我们赢得了公平的竞争环境。”