L'essor de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle dans la détection des fraudes

L'essor de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle dans la détection des fraudes
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Au fil des avancées AI, technologie intelligente, et apprentissage automatique transformez la science-fiction en réalité, un avenir jadis fantastique approche de près. Comment l'industrie des paiements va-t-elle exploiter ces opportunités époustouflantes?

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont un large éventail d'applications, allant de l'amélioration de l'expérience client à la capacité des entreprises de lutter contre la fraude, en passant par la création d'expériences d'achat / d'utilisateurs personnalisées en analysant plusieurs points de données pour permettre aux entreprises de rester en conformité avec le paysage réglementaire en constante évolution. – KYC, AML. De plus, ces technologies émergentes ont également été appliquées en médecine; Les solutions d’intelligence artificielle populaires telles que Watson d’IBM sont activement utilisées dans plusieurs hôpitaux de recherche sur le cancer et fonctionnent en tant qu’assistante de médecin.

Cependant, dans ces articles, nous nous concentrerons principalement sur la manière dont ces technologies peuvent aider à lutter contre la fraude, gérer et atténuer les risques, et permettre aux entreprises de se conformer aux lois anti-blanchiment et de lutter contre le blanchiment des transactions.

Intelligence artificielle

Intelligence artificielle (IA), parfois appelée intelligence machine, est une intelligence démontrée par des machines, contrastant avec l’intelligence naturelle affichée par les humains et d’autres animaux. L'intelligence humaine augmente et l'intelligence humaine doit être expliquée pour éviter des interprétations erronées. Son utilité doit être examinée dans son contexte, car les réponses définitives n'existent pas, selon Pedro Bizarro, responsable scientifique chez Feedzai.

Les principes de conception d'une IA doivent être la transparence, la contrôlabilité et l'automatisation. De plus, la provenance des données est une caractéristique cruciale, car l'utilisateur doit garder une trace des données pour pouvoir la reconstruire, et les modèles doivent apprendre à partir de données réelles et pouvoir réapprendre sans être influencés / basés sur modèles précédents. Plus important encore, nous devons créer les moyens de développer cet outil afin qu'il soit activé par l'homme et centré sur l'homme.

, AI doit être «explicable» et «compréhensible». IA explicable est le domaine des scientifiques de données et des ingénieurs de l'IA, les personnes qui créent et codent des algorithmes d'intelligence artificielle. Ces spécialistes ont pour objectif de développer de nouveaux algorithmes expliquant les résultats intermédiaires ou permettant de raisonner leurs solutions.

AI compréhensible combine non seulement l'expertise technique des ingénieurs et les connaissances des concepteurs UI / UX en matière de convivialité de conception, mais également la conception centrée sur les personnes des développeurs de produits. L'IA explicable est différente de l'IA compréhensible. Étant donné que les solutions axées sur l'intelligence artificielle doivent être développées en tenant compte des principes du «tout d'abord, l'utilisateur», l'intelligence artificielle compréhensible est devenue le domaine des concepteurs et des développeurs de produits UI / UX, en collaboration avec des ingénieurs et des spécialistes de l'informatique.

L'intégration de scientifiques non spécialistes des données au développement et à la conception de produits d'intelligence artificielle est essentielle au bon fonctionnement du processus d'intelligence artificielle, ce qui permet aux utilisateurs de prendre part au processus de prise de décision dans une entreprise axée sur l'IA.

Pour commencer le voyage vers un modèle collaboratif véritablement homme-machine qui crée des résultats compréhensibles pour l'IA, les dirigeants, les organes de gouvernance et les entreprises doivent:

  • développer des interfaces utilisateur intuitives – en utilisant la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel, le secteur des technologies met actuellement au point des interfaces utilisateur d’IA permettant aux utilisateurs d’interagir avec des machines intelligentes simplement en leur parlant. En encourageant le développement de ces outils, la démocratisation des technologies de l'IA est encouragée;

  • créer des principes éthiques pour l'IA – tous les principaux acteurs de l'avenir de l'intelligence artificielle doivent travailler ensemble pour élaborer des principes intégrant la compréhensibilité au développement technologique;

  • appliquer les principes de conception – les entreprises doivent utiliser une approche basée sur le design pour examiner les questions éthiques essentielles dans leur contexte. En outre, il leur est conseillé de définir un ensemble d’exigences axées sur la valeur en vertu desquelles l’intelligence artificielle sera déployée – notamment lorsque des explications sont attendues pour les décisions;

  • surveiller et auditer – les solutions d'intelligence artificielle utilisées au niveau de l'entreprise doivent être améliorées en permanence grâce à des mesures axées sur la valeur, telles que la redevabilité algorithmique, les biais et la cybersécurité.

En matière de services financiers, l'intelligence artificielle peut être appliquée à des domaines spécifiques tels que la prévention de la criminalité financière, la conformité réglementaire et les paiements. Les projets d'intelligence artificielle réussis s'appuient sur des travaux de recherche approfondis et sur le travail fourni par l'expertise des développeurs, ainsi que sur l'application à des problèmes métier spécifiques, qui peuvent être utilisés dans de multiples contextes différents. Les données sur lesquelles ils sont formés sont un élément essentiel des systèmes d’intelligence artificielle: c’est cette combinaison de capacités innovantes en matière d’intelligence artificielle et d’expertise approfondie du domaine.

L'apprentissage automatique est un concept fondamental de l'intelligence artificielle – c'est pourquoi parfois ces deux technologies sont étroitement liées. Mais à ce sujet, nous discuterons plus en détail dans.

A propos de Mirela Ciobanu

Mirela Ciobanu est rédactrice principale à The Paypers et a activement participé à la couverture des paiements numériques et de sujets connexes, en particulier dans les domaines de la crypto-monnaie, de la sécurité en ligne et de la prévention de la fraude. Elle est passionnée par la recherche des dernières nouvelles sur les violations de données, l'apprentissage automatique, l'identité numérique, la blockchain, et elle milite activement pour la nécessité de protéger nos données et notre présence en ligne. Mirela est titulaire d’un baccalauréat en anglais et d’une maîtrise en marketing.