L’IA pour la détection des fraudes
Stimulez la précision de la détection des fraudes pour une meilleure gestion des risques et une fidélisation accrue des clients.
Charges de travail
Data Science
Industries
Services financiers
Objectifs commerciaux
Réduction des risques
Produits
NVIDIA AI Enterprise
NVIDIA RAPIDS
NVIDIA Morpheus
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Aperçu
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Implémentation technique
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FAQ
Une détection plus rapide des fraudes réduit les risques
Les institutions financières doivent être en mesure de détecter et de prévenir les activités frauduleuses sophistiquées, telles que les usurpations d'identité, les détournements de compte et le blanchiment d'argent. Ces activités frauduleuses illégales peuvent entraîner des pertes financières, entacher la réputation d'une entreprise et engendrer des sanctions réglementaires.
Les fraudes financières sont perpétrées par le biais d'un nombre croissant de méthodes, telles que la collecte de données piratées sur le Dark Web pour le vol de cartes de crédit, l'utilisation de l'IA générative pour l'hameçonnage d'informations personnelles et le blanchiment d'argent entre des crypto-monnaies, des portefeuilles numériques et des devises fiduciaires.
L'identification de schémas de fraude financière à grande échelle pose un défi en raison de la grande quantité de données de transaction qui doivent être analysées rapidement. En outre, il y a un manque réél de données étiquetées pour les instances réelles de fraude, ce qui est essentiel pour l'entraînement des modèles.
En matière de détection des fraudes, les entreprises de services bancaires et de paiements sont confrontées à de nombreux défis, notamment des flux de processus plus lents, la réduction des faux positifs, l'intégration et la qualité des données, ainsi que des seuils à faible latence dans la prise de décision en temps réel.
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Prévention des fraudes basée sur l'IA
Les applications basées sur l'IA qui exploitent des techniques de Deep Learning telles que les réseaux de neuronaux graphiques (GNN) peuvent réduire les faux positifs dans la détection des transactions frauduleuses, améliorer la précision de la vérification d'identité pour les exigences de connaissance du client (KYC) et rendre les efforts de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) plus efficaces, améliorant ainsi l'expérience client et la santé financière de votre entreprise.
« Nos algorithmes de fraude surveillent, en temps réel, chaque transaction American Express effectuées dans le monde entier soit plus de 1 200 milliards de dollars dépensés chaque année, et nous générons des décisions de fraude en seulement quelques millisecondes. Soutenir nos membres titulaires de cartes et nos marchands est notre principale priorité, c'est pourquoi il est essentiel de maintenir nos taux de fraude à un faible niveau pour atteindre cet objectif. Dans un environnement de ce genre, nos clients ont plus que jamais besoin de nous, c'est pourquoi nous les soutenons en leur offrant une protection et un service de premier ordre. »
V-p. du machine learning et de la Data Science chez
American Express
Lutte contre les fraudes avec la plateforme d'IA de NVIDIA
Les institutions financières peuvent développer leurs propres capacités d'IA sur la plateforme d'IA de NVIDIA, prenant en charge l'ensemble du pipeline de détection des fraudes et de vérification d'identité, de la préparation des données à l'entraînement des modèles en passant par le déploiement (inférence), en exploitant des outils tels que l'accélérateur NVIDIA RAPIDS™ pour Apache Spark, NVIDIA RAPIDS et le serveur d'inférence NVIDIA Triton™ sur NVIDIA AI Enterprise.
NVIDIA RAPIDS pour le calcul accéléré
À mesure que les besoins en données augmentent et que les modèles d'IA se développent en taille, en complexité et en diversité, une puissance de traitement dotée d'une efficacité énergétique devient de plus en plus indispensable aux opérations de services financiers. Les pipelines de Data Science traditionnels ne disposent pas de l'accélération nécessaire pour gérer les volumes de données impliqués dans la détection des fraudes, ce qui se traduit par des temps de traitement plus lents, supposant une limite dans l'analyse de données en temps réel et la détection des fraudes.
Pour gérer efficacement des ensembles de données à grande échelle et fournir des performances d'IA en temps réel en production, les institutions financières doivent passer d'une infrastructure héritée au calcul accéléré. L'accélérateur NVIDIA RAPIDS™ pour Apache Spark, une bibliothèque CUDA-X™ intégrée à NVIDIA AI Enterprise, utilise des GPU NVIDIA pour accélérer le traitement des données jusqu'à cinq fois et réduire les coûts jusqu'à quatre fois. NVIDIA RAPIDS prend en charge l'entraînement de modèles avec des algorithmes par arbre de décision tels que XGBoost et s'intègre de manière transparente à des frameworks tels que PyTorch / TensorFlow pour prendre en charge des algorithmes de Deep Learning tels que les GNN et les transformateurs.
Serveur d’inférence NVIDIA Triton
Le serveur d'inférence NVIDIA Triton™ fournit une plateforme puissante et évolutive pour le déploiement et la mise en service de modèles basés sur l'IA, ce qui permet une analyse et une détection en temps réel des activités frauduleuses. Intégré à NVIDIA AI Enterprise, Triton est un logiciel d'inférence open source utilisé pour déployer des modèles d'IA entraînés à partir de n'importe quel framework sur n'importe quelle infrastructure basée sur GPU, du Cloud à l'Edge.
NVIDIA® TensorRT™ est un kit de développement logiciel (SDK) qui optimise les modèles de Deep Learning entraînés pour une inférence haute performance, ce qui permet aux systèmes de détection des fraudes de traiter les données efficacement et de prendre des décisions plus rapidement sans perturber le flux de transactions, réduisant ainsi les risques de pertes financières.
Démarrer avec l'IA pour la détection des fraudes
Les institutions financières qui cherchent à créer des workflows de détection des fraudes peuvent utiliser NVIDIA AI Enterprise, une plateforme logicielle de bout en bout native du Cloud qui accélère les pipelines de Data Science et rationalise le développement et le déploiement d'applications d'IA de production. Voici les quatre étapes distinctes :
Préparation des données : collectez des données pertinentes, telles que les journaux de transactions, les profils clients et l'historique des fraudes. Nettoyez et prétraitez les données, gérez les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et effectuez l'ingénierie des caractéristiques.
Entraînement des modèles : sélectionnez des algorithmes d'apprentissage automatique appropriés, tels que XGBoost, une forêt aléatoire ou des réseaux de neurones. Entraînez les modèles à l'aide des données prétraitées, en les divisant en ensembles d'entraînement et de validation. Évaluez les performances du modèle à l'aide d'indicateurs tels que la pertinence, la précision, le rappel et le score F1.
Déploiement des modèles : déployez les modèles entraînés à l'aide du serveur d'inférence NVIDIA Triton ou du SDK NVIDIA Morpheus pour une inférence en temps réel. Intégrez les modèles dans votre système bancaire ou de paiement, en garantissant évolutivité et fiabilité. Mettez en œuvre des techniques de post-traitement pour prendre les décisions finales de blocage ou d'autorisation des transactions.
Surveillance et amélioration : surveillez en permanence les performances des modèles déployés, en détectant les changements dans les schémas de fraude ou la dérive des modèles. Recueillez les retours d'information sur les prédictions et les résultats des modèles pour améliorer la précision et vous adapter à l'évolution des techniques de fraude. Mettez à jour et réentraînez les modèles périodiquement pour maintenir leur efficacité et avoir une longueur d'avance sur les fraudeurs.
Les entreprises qui mènent leur activité en s'appuyant sur l'IA investissent dans la sécurité, l'assistance et la stabilité fournies par NVIDIA AI Enterprise pour assurer une transition en douceur de la phase de pilotage à la phase de production.
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Workflow de bout en bout pour la détection des fraudes
NVIDIA offre un workflow d'IA pour la détection des fraudes, de la création au déploiement des modèles. Le workflow utilise des algorithmes XGBoost améliorés par GNN à partir de la suite de bibliothèques d'IA NVIDIA RAPIDS pour stimuler la précision et réduire les faux positifs, le tout disponible dans le cadre de NVIDIA AI Enterprise.
Les sociétés bancaires et de paiement peuvent personnaliser la configuration des GNN et ajuster les processus de création de modèles selon leurs besoins spécifiques, garantissant un système optimisé au fil du temps.
La migration de l'apprentissage automatique au Deep Learning pour la détection des fraudes peut avoir des impacts commerciaux importants. Les modèles de Deep Learning offrent une précision améliorée dans la détection des activités frauduleuses, ce qui permet une détection en temps réel et une réduction des faux positifs. Ces modèles sont très évolutifs et peuvent gérer efficacement de grands volumes de données de transaction.
Les techniques de Deep Learning peuvent capturer des schémas de fraude complexes qui impliquent plusieurs transactions au fil du temps. En automatisant et en rationalisant le processus de détection des fraudes, les entreprises peuvent réaliser des économies de coûts et profiter d'une efficacité opérationnelle supplémentaire. Si cette migration peut nécessiter des ressources de calcul additionnelles, les avantages d'une précision améliorée et d'une détection en temps réel en font un investissement précieux pour les entreprises.
American Express a déployé des modèles de Deep Learning optimisés avec NVIDIA TensorRT et exécutés sur le serveur d’inférence NVIDIA Triton™ pour détecter les fraudes. Leurs algorithmes de fraude surveillent chaque transaction dans le monde en temps réel et génèrent des décisions de fraude en seulement quelques millisecondes, ce qui se traduit par une précision de détection des fraudes améliorée de 6 %.
Les modèles d'IA, de Data Science et d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour détecter les anomalies dans le comportement des clients, les activités des comptes et les comportements qui correspondent à des caractéristiques frauduleuses. Envisagez d'exploiter les technologies d'IA pour améliorer les capacités de détection des fraudes.
Adoptez des technologies de vérification d'identité : les applications basées sur l'IA qui utilisent des techniques de Deep Learning et de traitement du langage naturel (NLP) peuvent améliorer les processus de vérification d'identité, ce qui se traduit par une amélioration de la conformité réglementaire et une réduction des coûts.
Exploitez les modèles par arbre de décision pour la détection des fraudes : des modèles par arbre de décision, tels que XGBoost, LightGBM et Random Forest, peuvent être déployés à l'aide du backend de la bibliothèque d'inférence forestière (FIL) du serveur d'inférence NVIDIA Triton. Ces modèles peuvent fournir des capacités de détection des fraudes précises avec une faible latence et un débit élevé.
Conservez une longueur d'avance sur les dernières techniques de détection des fraudes : tenez-vous au courant des avancées des technologies et des méthodologies de détection des fraudes. Participez à des conférences, des webinaires et des sessions de formation pour rester informés des dernières tendances et des bonnes pratiques en matière de prévention des fraudes.
Collaborez avec des partenaires du secteur : interagissez avec des éditeurs de logiciels indépendants (ISV), des intégrateurs de services mondiaux (GSI) et des partenaires de prestation de services (SDP) pour partager des informations et de bonnes pratiques en matière de prévention des fraudes. Les partenaires de l'écosystème peuvent vous aider à intégrer des solutions technologiques efficaces de prévention des fraudes dans votre entreprise.
L'IA pour la détection des fraudes est très évolutive et peut être mise en œuvre efficacement dans des entreprises de toutes tailles. Grâce à leur capacité à gérer de grands volumes de données et à les traiter en temps réel, les modèles d'IA peuvent suivre le rythme des demandes croissantes des institutions financières.
L'infrastructure Cloud fournit des ressources flexibles pour le déploiement et la gestion des modèles de détection des fraudes, ce qui vous permet de faire évoluer votre infrastructure en fonction de vos besoins.
L'automatisation et l'efficacité permettent aux entreprises de faire évoluer leurs opérations de détection des fraudes sans augmenter de manière significative la main-d'œuvre requise. Les modèles d'IA peuvent être entraînés en permanence et adaptés à l'évolution des schémas de fraude, garantissant leur évolutivité et leur réactivité face à l'évolution des tendances des fraudes.
L'intégration aux systèmes existants permet une évolutivité transparente sans perturbations majeures. Dans l'ensemble, l'IA pour la détection des fraudes offre des solutions évolutives qui peuvent répondre aux besoins croissants de votre entreprise tout en atténuant efficacement les risques de fraude.
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Protégez votre établissement et vos clients contre la fraude
Les institutions financières peuvent réduire les faux positifs dans la détection des transactions frauduleuses, améliorer la vérification d'identité pour les exigences KYC et rendre l'AML plus efficace, améliorant ainsi l'expérience client et la santé financière de votre entreprise avec la plateforme d'IA de NVIDIA.