1 search result for "瑞典斯威银行"

西部野蛮时代有枪手、抢劫银行和悬赏–而今日数字时代有身份盗窃、信用卡欺诈和退款。 利用金融诈骗赚钱已成为一项数十亿美元的犯罪活动。而诈骗者手中的生成式人工智能只会使这种盈利更加丰厚。 根据《尼尔森报告》，全球信用卡损失预计将在2026年达到430亿美元。 金融诈骗以越来越多的方式进行，比如从暗网窃取被黑客攻击的数据实施信用卡盗窃，利用生成式人工智能进行钓鱼式获取个人信息，并在加密货币、数字钱包和法定货币之间洗钱。还有许多其他金融诈骗计划潜伏在数字黑社会。 为了跟上步伐，金融服务公司正在利用人工智能进行诈骗检测。这是因为许多数字犯罪需要及时阻止，以便消费者和金融公司能够立即停止损失。 那么人工智能如何用于诈骗检测呢？ 人工智能用于诈骗检测使用多个机器学习模型来检测客户行为和联系的异常，以及符合欺诈特征的账户和行为模式。 生成式人工智能可以用作诈骗辅助 金融服务中很多内容涉及文本和数字。生成式人工智能和大型语言模型（LLMs）能够学习意义和背景，承诺在各行各业带来颠覆性的能力和生产力水平。金融服务公司可以利用生成式人工智能开发更智能、更有能力的聊天机器人，并改进诈骗检测。 而反派角色可以通过狡猾的生成式人工智能提示来绕过人工智能保障，用于欺诈。而且大型语言模型正在提供类似人类写作的能力，使诈骗分子能够撰写更具上下文相关的电子邮件，而无需拼写错误和语法错误。可以快速创建许多不同版本的钓鱼邮件，使生成式人工智能成为实施欺诈的绝佳副驾驶员。还有许多诸如FraudGPT之类的暗网工具，可以利用生成式人工智能进行网络犯罪。 生成式人工智能也可以用于声音认证安全措施的金融损害。一些银行正在使用声音认证来帮助授权用户。如果攻击者能够获取声音样本，他们可以使用深度伪造技术克隆银行客户的声音，试图突破这些系统。声音数据可以通过试图引诱通话接收者通过声音作出回应的垃圾电话来收集。 聊天机器人诈骗问题如此严重，以至于美国联邦贸易委员会提出了有关使用大型语言模型和其他技术模拟人类行为，用于伪造视频和声音克隆的关注和担忧。 生成式人工智能如何解决滥用和诈骗检测问题？ 诈骗审查现在有强大的新工具。处理手动诈骗审查的工作人员可以通过在后端运行基于LLM的助手，利用来自政策文件的信息来加速决策，判断案件是否属于欺诈，从而大大加快处理过程。 大型语言模型被采用来预测客户的下一笔交易，这有助于支付公司预先评估风险并阻止欺诈交易。 生成式人工智能还通过提高准确性、生成报告、减少调查和降低合规风险来帮助打击交易诈骗。 生成合成数据是生成式人工智能用于欺诈预防的另一个重要应用。合成数据可以提高用于训练诈骗检测模型的数据记录数量，增加示例的多样性和复杂性，使人工智能能够识别欺诈者使用的最新技术。 NVIDIA提供了帮助企业采用生成式人工智能构建聊天机器人和虚拟代理的工具，使用了检索增强生成技术。检索增强生成使公司能够利用自然语言提示来访问大量数据集进行信息检索。 利用NVIDIA的人工智能工作流程可以帮助加速构建和部署适用于各种用例的企业级能力，使用基础模型、NVIDIA NeMo框架、NVIDIA Triton推理服务器和GPU加速矢量数据库来部署检索增强生成技术的聊天机器人。 行业专注于安全，以确保生成型人工智能不易被滥用造成伤害。NVIDIA发布了NeMo Guardrails，以帮助确保基于LLMs的智能应用（如OpenAI的ChatGPT）的准确性、适当性、主题相关性和安全性。 该开源软件旨在防止滥用人工智能驱动的应用程序进行欺诈和其他不当使用。 人工智能在识别欺诈方面的好处是什么？…