هوش مصنوعی برای پرداخت های امن:

در سال های اخیر، جهان شاهد تبدیل همه صنایع به دنیای دیجیتال بوده است. برای بخش مالی، این دگرگونی در بیشتر موارد شامل استفاده و اجرای هوش مصنوعی است. اگرچه برای بسیاری از آن به عنوان یک مفهوم بسیار دشوار به نظر می رسد، اما درک مفاهیم هوش مصنوعی نسبتاً ساده است. در هسته خود، هوش مصنوعی توانایی رایانه‌ها و ماشین‌ها برای انجام وظایف و حل مشکلات با تکرار رفتارهای انسان در یادگیری و تصمیم‌گیری است. برای راحتی ما، از تشخیص صدا گرفته تا ارسال پیام کوتاه، و فیلترهای هرزنامه ایمیل گرفته تا توصیه‌های خرید آنلاین، دنیا را شکل داده است.  

بخش مالی یکی از صنایعی است که بیشترین سرمایه گذاری را در زمینه هوش مصنوعی انجام می دهد و انتظار می رود در سال های آینده شاهد رشد تصاعدی باشد.  

هوش مصنوعی مزایای زیادی برای صنعت مالی دارد. اما در این مقاله، ما فقط در مورد اینکه چگونه می‌تواند پرداخت‌های امن را در تراکنش‌های مالی تضمین کند، صحبت خواهیم کرد.  

ایمن سازی پرداخت ها به صورت هوشمند:

تقریبا 20 سال از راه اندازی وب سایت های اولیه تجارت الکترونیک می گذرد. در آن زمان اقلام بسیار محدودی برای خرید آنلاین در دسترس بود و یافتن خدمات تحویل درب منزل همیشه امکان پذیر نبود. در حال حاضر، مردم می توانند تقریباً هر چیزی را به صورت آنلاین از هر کجای دنیا بخرند یا بفروشند. با این حال، به همان اندازه که خرید و فروش راحت است، مشکلات امنیتی را نیز به همراه دارد. سیستم‌های تشخیص تقلب سنتی با پیشرفت چشمگیر در فناوری پرداخت منسوخ شده‌اند.  

از آنجایی که پرداخت‌ها اکنون بلادرنگ هستند، به مدیریت امنیت در زمان واقعی نیاز دارند. اما با تعداد زیادی از تراکنش هایی که هر روز انجام می شود، تشخیص تقلب و اشتباهات تراکنش برای هر تراکنش از نظر انسانی امکان پذیر نیست. به همین دلیل است که بانک ها به طور خاص علاقه مند هستند که چگونه می توان از هوش مصنوعی برای ایمن نگه داشتن سیستم های پرداخت استفاده کرد.  

هوش مصنوعی می‌تواند به موسسات مالی کمک کند تا داده‌های تراکنش‌ها را در زمان واقعی نظارت کنند و وقوع تقلب‌های پرداختی را که توسط مجرمان سایبری حرفه‌ای انجام می‌شود، حذف یا کاهش دهد. همچنین می تواند به شناسایی تراکنش های مشکوک یا غیرقانونی کمک کند.  

همانطور که توسط Juniper Research ذکر شده است، از آنجایی که مصرف کننده هرگز در صورت قربانی شدن در تقلب در پرداخت، مسئول شناخته نمی شود، صنعت پرداخت بیش از هر صنعت دیگری تمایل به سرمایه گذاری در فناوری های پیشرفته دارد. به گفته ویزا، با معرفی کارت‌های EMV یا کارت‌های بدون تماس، اکنون فروشگاه‌های کوچک با درصد کمتری از تقلب در کارت‌های تقلبی مواجه هستند. اما مشکل برای فروشگاه‌های تجارت الکترونیک، که کارت پرداخت به صورت فیزیکی وجود ندارد، همچنان ادامه دارد.  

الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند به شرکت های پرداخت کمک کنند تا داده ها را مطالعه و تجزیه و تحلیل کنند و از آن برای شناسایی تراکنش های جعلی استفاده کنند. می تواند به سیستم کمک کند تا از هر تراکنش یاد بگیرد، در حین یادگیری پیشرفت کند و مشکلات را به طور موثر حل کند. موسسات مالی با خودکارسازی تجزیه و تحلیل الگوی رفتار مصرف کنندگان خود، تقریباً فوراً می توانند هرگونه فعالیت متقلبانه را علامت گذاری کنند.  

به طور خاص، توانایی هوش مصنوعی برای دریافت بینش بر اساس تجزیه و تحلیل روند از طریق یادگیری ماشین، همراه با دانش جدید به دست آمده از الگوریتم‌های بدون نظارت، وقوع تقلب در پرداخت را کاهش می‌دهد. با پیوستن این دو رویکرد به یکدیگر، هوش مصنوعی می تواند تشخیص دهد که آیا یک فعالیت مالی تقلبی است یا خیر، و بلافاصله به تحلیلگران تقلب هشدار دهد.  

اجازه دهید به چند دلیل که چرا هوش مصنوعی نقش مهمی در ایمن کردن پرداخت‌ها از تقلب جلوگیری می‌کند، نگاهی بیاندازیم:

کلاهبرداری های پرداخت اکنون پیچیده تر شده اند و دیگر با سیستم های مبتنی بر قوانین قابل شناسایی نیستند. آنها الگوها یا ردپای دیجیتالی، ساختار و توالی متفاوتی دارند و تنها با مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و منطق قواعد قابل تشخیص نیستند. شاید در روزهای اولیه تجارت الکترونیک ممکن بود، اما اکنون هوش مصنوعی برای مقابله با طرح‌های کلاهبرداری پیچیده پرداخت مورد نیاز است.  

هوش مصنوعی پیشگیری از کلاهبرداری در زمان واقعی را فراهم می کند. کسب‌وکارهایی که پرداخت‌های ایمن مبتنی بر هوش مصنوعی دارند، مزیت فوری نسبت به آن‌هایی دارند که این کار را انجام نمی‌دهند، زیرا پرداخت‌های متقلبانه تقریباً بلافاصله با تجزیه و تحلیل آنی داده‌های پرداخت‌ها شناسایی می‌شوند. همانطور که شرکت های هوش مصنوعی برای ارائه راه حل های سریع تر با یکدیگر رقابت می کنند، نرخ پاسخ برای محاسبه ریسک در حال افزایش است.  

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی ترکیبی می‌تواند در عرض چند ثانیه اختلافات را در مجموعه داده‌های بزرگ پیدا کند. از آنجایی که الگوریتم یادگیری ماشینی با داده های بیشتر دقیق تر کار می کند، مقادیر پیش بینی بهتری را ارائه می دهد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی ضمن تضمین پرداخت‌های ایمن، می‌توانند تراکنش‌های تقلبی و قانونی را با دقت بیشتری تشخیص دهند.  

خط پایانی با پیشرفت در فناوری و مجرمان سایبری پیچیده، موسسات مالی اکنون از هوش مصنوعی برای تضمین پرداخت‌های ایمن و بهبود تجربه مشتری استفاده می‌کنند. اگرچه برخی از سازمان‌های کوچک ممکن است نتوانند فوراً به سمت تجزیه و تحلیل پیشرفته و هوش مصنوعی حرکت کنند، اما می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌ها و ساخت‌های موجود شروع کنند.  

نتیجه گیری:  

هوش مصنوعی می‌تواند با کاهش خطاهایی در گزارش‌های انطباق که انسان‌ها معمولاً هنگام تکمیل دستی آن‌ها مرتکب می‌شوند، کمک کند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی فرآیندهای دقت لازم را خودکار می کند، که به موسسات مالی اجازه می دهد تا سوابق دقیقی را در مورد هر مشتری در هر زمان معین نگهداری کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند حجم زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل کند و تراکنش های مشکوک را شناسایی کند.

هوش مصنوعی مزایای زیادی برای صنعت مالی دارد و می‌تواند به موسسات مالی کمک کند. تشخیص تقلب و اشتباهات تراکنش برای هر تراکنش از نظر انسانی امکان پذیر نیست. به همین دلیل است که بانک ها به طور خاص علاقه مند هستند که چگونه می توان از هوش مصنوعی برای ایمن نگه داشتن سیستم های پرداخت استفاده کرد. هوش مصنوعی همیشه برای تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر تجاری استفاده می‌شود.