這個由 NVIDIA AI 平臺驅(qū)動的藍(lán)圖可幫助金融服務(wù)機(jī)構(gòu)節(jié)省資金并降低風(fēng)險。

根據(jù) Payments Dive 預(yù)測，未來十年，全球信用卡交易欺詐造成的財務(wù)損失將超過 4030 億美元。

全新的用于金融欺詐檢測的 NVIDIA AI Blueprint 可以幫助打擊日益猖獗的欺詐活動。該藍(lán)圖使用經(jīng)過加速的數(shù)據(jù)處理和高級算法，可以提升 AI 檢測和預(yù)防信用卡交易欺詐的能力。

NVIDIA 在 Money20/20 金融服務(wù)大會上發(fā)布了用于金融欺詐檢測的 NVIDIA AI Blueprint。該藍(lán)圖為金融機(jī)構(gòu)提供了一個參考范例，使其能夠根據(jù)用戶行為來識別交易數(shù)據(jù)中的微妙模式和異常現(xiàn)象，與傳統(tǒng)方法相比，它可以提高準(zhǔn)確度并減少誤報。

該藍(lán)圖通過提供參考代碼、部署工具和參考架構(gòu)，向開發(fā)者展示了如何構(gòu)建金融欺詐檢測工作流。

借助 NVIDIA AI Enterprise 軟件平臺和 NVIDIA 加速計算，企業(yè)可將欺詐檢測工作流從傳統(tǒng)計算高效遷移至加速計算。用于金融欺詐檢測的 NVIDIA AI Blueprint 目前支持 AWS 和 HPE 的用戶，很快將擴(kuò)展到 Dell Technologies。用戶還可通過 Cloudera、EXL、Infosys 和 SHI International 等 NVIDIA 合作伙伴的服務(wù)使用該藍(lán)圖。

采用全面的機(jī)器學(xué)習(xí)工具和策略的企業(yè)可以觀察到，欺詐檢測的準(zhǔn)確度提高了約 40%，從而得以更快地識別和阻止欺詐者并減輕由此造成的損害。

因此，美國運通和 Capital One 等知名金融機(jī)構(gòu)一直在使用 AI 構(gòu)建專有解決方案，以減少欺詐的發(fā)生，并加強(qiáng)對其客戶的保護(hù)。

這個全新的 AI 藍(lán)圖加速了模型訓(xùn)練和推理，并展示了如何將這些組件打包成一個由 NVIDIA AI 提供動力的、易于使用的軟件產(chǎn)品。

該藍(lán)圖目前針對信用卡交易欺詐進(jìn)行了優(yōu)化，可以應(yīng)對新賬戶欺詐、賬戶接管和洗錢等用例。

利用加速計算和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測欺詐

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)科學(xué)工作流缺乏計算加速能力，無法處理有效的欺詐檢測所需的海量數(shù)據(jù)。像 XGBoost 這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在檢測單個交易異常時很有效，但當(dāng)欺詐涉及復(fù)雜的關(guān)聯(lián)賬戶、設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)時，就會顯得力不從心。

作為 NVIDIA CUDA-X 微服務(wù)、庫、工具和技術(shù)的一部分，NVIDIA RAPIDS 有助于彌補(bǔ)這些不足。它使支付公司能夠加快數(shù)據(jù)處理，并具備大規(guī)模地將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為強(qiáng)大特征的能力。這些公司可以為 AI 模型提供動力，并將其與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）集成，通過分析不同交易、用戶和設(shè)備之間的關(guān)系來發(fā)現(xiàn)隱藏的大規(guī)模欺詐模式。

梯度提升決策樹（一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法）利用了 XGBoost 等庫，長期以來一直是欺詐檢測的標(biāo)準(zhǔn)做法。

這個全新的用于金融欺詐檢測的 NVIDIA AI Blueprint 使用 NVIDIA CUDA-X 數(shù)據(jù)科學(xué)庫（包括 GNN）增強(qiáng)了 XGBoost 機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以生成可作為附加功能的嵌入，幫助減少誤報。

GNN 嵌入被饋送到 XGBoost 中，以創(chuàng)建和訓(xùn)練可編排的模型。此外，NVIDIA Dynamo-Triton（前身為 NVIDIA Triton 推理服務(wù)器）可提升實時推理能力，同時優(yōu)化 AI 模型的吞吐量、延遲和利用率。

NVIDIA CUDA-X 數(shù)據(jù)科學(xué)庫和 Dynamo-Triton 均包含在 NVIDIA AI Enterprise 中。

知名金融服務(wù)機(jī)構(gòu)采用 AI

北美許多大型金融機(jī)構(gòu)都表示，來自線上或移動端的欺詐所造成的損失持續(xù)增加，而 AI 正在幫助他們應(yīng)對這種嚴(yán)峻的趨勢。

美國運通早在 2010 年就開始使用 AI 打擊欺詐活動，其利用欺詐檢測算法來實時監(jiān)測全球所有客戶交易，在幾毫秒內(nèi)即可對欺詐行為做出決策。通過結(jié)合使用一系列先進(jìn)的算法（其中一種算法利用了 NVIDIA AI 平臺），美國運通提高了模型的準(zhǔn)確性，增強(qiáng)了打擊欺詐活動的能力。

歐洲數(shù)字銀行 bunq 使用生成式 AI 和大語言模型來幫助檢測欺詐和洗錢。通過 NVIDIA 加速計算，其 AI 驅(qū)動的交易檢測系統(tǒng)將模型訓(xùn)練速度提高了近 100 倍。

紐約梅隆銀行在 2024 年 3 月宣布，他們成為首家部署搭載 DGX Hopper 系統(tǒng)的 NVIDIA DGX SuperPOD 的大型銀行，該系統(tǒng)有助于其開發(fā)支持欺詐檢測和其它用例的解決方案。

目前，系統(tǒng)集成商、軟件供應(yīng)商和云服務(wù)提供商可以集成這個用于金融欺詐檢測的全新 NVIDIA 藍(lán)圖，以增強(qiáng)其金融服務(wù)應(yīng)用程序的能力，幫助保護(hù)客戶的資金、身份信息和數(shù)字賬戶的安全。