科学家和工程师认识到人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在解决人类面临的多方面挑战方面具有变革潜力。在这些挑战中，打击各种形式的欺诈是一个紧迫而普遍的问题，具有深远的影响。欺诈活动不断演变，从欺骗性电子邮件到复杂的深度伪造视频，对个人、组织和社会构成了重大威胁。
鉴于欺诈行为的动态性质，
仅依靠人类能力的传统方法是不够的。相反，人们越来越认识到人工智能和机器学习技术是这场持续斗争中不可或缺的盟友。人工智能和机器学习能够辨别复杂的行为模式并识别欺诈活动的细微指标，为检测和预防提供了有希望的途径。
全球对用于欺诈管理的人工智能的投资反映了这种日益增长的认识，预计到 2033 年支出将超过 570 亿美元。这一重大承诺强调了人们广泛承认人工智能和机器学习是防止欺诈和维护全球系统和机构完整性的重要工具。
零售欺诈是指非法侵占商业零售实体的商品或资金，从而给零售商造成经济损失和损害的行为。这种非法活动涉及一系列刑事犯罪，包括在实体店和虚拟在线平台中部署的各种手段。
随着消费者行为越来越倾向于数字电子商务欺诈途径，在线零售欺诈的盛行率也大幅上升，部分原因是暗网网络犯罪集团的激增。在这些秘密网络中，关于零售欺诈的讨论非常普遍，反映出由非法交易推动的地下经济正在蓬勃发展。
一些分析师深入研究了零售欺诈的复杂情况，揭示了网络犯罪分子在这些阴暗领域使用的各种方法。我们旨在通过细致的检查和分析阐明这些犯罪者的作案手法，深入了解他们利用零售生态系统漏洞的策略和手段。
什么是零售欺诈？
零售欺诈是指非法侵占商业零售实体的商品或资金，从而给零售商造成经济损失和损害的行为。这种非法活动涉及一系列刑事犯罪，包括在实体店和虚拟在线平台中部署的各种手段。
随着消费者行为越来越倾向于数字电子商务欺诈途径，在线零售欺诈的盛行率也大幅上升，部分原因是暗网网络犯罪集团的激增。在这些秘密网络中，关于零售欺诈的讨论非常普遍，反映出由非法交易推动的地下经济正在蓬勃发展。
一些分析师深入研究了零售欺诈的复杂情况，揭示了网络犯罪分子在这些阴暗领域使用的各种方法。我们旨在通过细致的检查和分析阐明这些犯罪者的作案手法，深入了解他们利用零售生态系统漏洞的策略和手段。
有用链接：
人工智能在商业中的作用：首席执行官和首席技术官面临的机遇、挑战和最佳实践
了解欺诈检测中的人工智能和机器学习
了解欺诈检测中的人工智能和机器学习
在打击零售欺诈方面，人工智能成为一种关键武器，利用计算机技术复制人类的思维过程。这个广泛的概念涵盖了各个方面，机器学习是其中的一个主要组成部分。机器学习是人工智能的一个基本组成部分，它围绕基于提供的数据集的训练算法展开，无需手动重新编程。通常，机器学习采用三种方法之一：监督学习、无监督学习和强化学习。
数据的激增使其成为企业和社会领域最宝贵的资源之一。随着组织努力利用这些丰富的信息。出现了一批以创新方法和 战略眼光为特征的 手机号码列表 新型数据领导者。本文概述了塑造数据利用未 来的新型数据领导者的关键属性和示例。
深度学习属于机器学习，
它通过构建模仿人类大脑复杂结构的 應對推銷電話異議處理的 11 種方法 神经网络，将自动化提升到新的高度。与传统的机器学习欺诈检测技术相比，深度学习算法擅长处理非结构化数据，并通过反向传播和梯度下降等复杂技术提高其准确性。
在欺诈检测算法中使用人工智能对减轻零售欺诈具有重大前景。通过利用历史数据，人工智能系统可以得到改进，成为检测欺诈活动的强大工具。鉴于许多零售欺诈案例都涉及自动机器人，人工智能和机器学习欺诈检测技术提供的自动检测功能提供了一种高度相关且可扩展的解决方案，有望不断提高打击不断演变的欺诈计划的性能和适应性。
人工智能可检测零售欺诈的常见手段
人工智能可检测零售欺诈的常见手段
由于新手段层出不穷，
准确统计零售行业欺诈行为的数量非 手机号码列表 常困难。不过，网上零售活动存在三种常见的欺诈类型。
1）退货欺诈
利用退货政策获取不法收益 退货欺诈是指个人利用退货政策的宽松性来获得他们未合法购买的商品的退款或商店积分。这可能涉及退回被盗商品、使用伪造收据或篡改产品包装。人工智能驱动的欺诈检测算法可以分析退货行为模式、标记可疑活动并帮助零售商减轻因欺诈性退货造成的损失。
2）支付欺诈
未经授权的交易和退款 零售业的支付欺诈包括使用被盗信用卡信息或其他支付方式进行的未经授权的交易。欺诈者可能采用各种手段，包括信用卡盗刷、网络钓鱼或拦截在线支付数据。人工智能算法可以分析交易模式，检测表明存在欺诈活动的异常情况，并在未经授权的交易发生之前予以阻止。此外，欺诈检测算法中的人工智能可以帮助零售商对退款提出异议并追回欺诈交易造成的损失。
3）账户接管
当欺诈者通过网络钓鱼、凭证填充或社会工程攻击窃取登录凭证，未经授权进入客户账户时，就会发生客户账户被盗用的情况。一旦被盗用，这些账户就会被用来进行欺诈性购买、兑换忠诚度奖励或访问敏感的个人信息。零售身份验证机制中的人工智能可以识别可疑的登录尝试、检测异常的账户活动，并实施更多安全措施（如多因素身份验证），以防止未经授权的访问并保护客户账户。
这些欺诈计划通常是零售行业内更为复杂的犯罪活动的初始阶段，包括有组织的零售犯罪、库存盗窃和欺诈性退款团伙。欺诈检测系统和预防技术中的人工智能可保护零售企业免受财务损失并维护消费者的信任。
有用链接：AIOps 与 MLOps：了解显著差异
使用机器学习进行零售欺诈检测
使用机器学习进行零售欺诈检测
在零售行业实施机器学习以进行欺诈检测解决方案遵循一种结构化方法，可以适应企业遇到的各种欺诈方案。以下是针对零售欺诈检测量身定制的分步流程：
1）数据收集和预处理
收集相关数据源，包括交易记录、客户信息、产品详细信息和历史欺诈数据。预处理数据以确保其结构化并标记适当。对于监督学习，将合法交易标记为“好”，将欺诈活动标记为“坏”。非监督学习技术也可用于发现非结构化数据中的模式。
