使用AI減少信用卡詐欺被誤判的機率

黃筑均
2018-10-16

您是否曾經到一個新的商場或是新的電商平台買東西時，被拒絕使用信用卡進行付費呢?這是因為發卡銀行偵測到您今日的交易習慣與平常很不相同，像是突然買了很貴的東西卻不用分期付款，亦或是在同一天有多筆消費訂單等等，這些種種原因都有可能讓銀行認為您的信用卡有被詐欺的嫌疑，因此暫時禁止使用。

從過去Javelin Strategy and Research 2015年的一份報告顯示，大約只有五分之一的詐欺預測是正確的，且詐欺誤判很可能導致發卡銀行損失了1180億美元的收入。為了避免消費者在使用信用卡付費的時候，被誤判為「信用卡詐欺行為」，MIT研究團隊採用了一種新的機器學習技術來減少誤判的情況，不但為發卡銀行增加了利潤，同時也減少了客戶在使用信用卡的挫敗感。

而這種減少信用卡詐欺誤判的方法是怎麼做的呢?

MIT研究團隊開發了一種“自動化特徵工程”的方法，透過某銀行過去的180萬筆交易資料中，以深度特徵合成(Deep Feature Synthesis)技術對每筆單獨交易的行為自動提取200多個詳細消費特徵，例如「在電商網站停留時間」、「每到週五平均會在星巴克花費5~15美元」、「客戶的生涯階段」等等來標記持卡人在何些時段可能會有偏離常態的購買行為出現，而非受到欺詐。

該模型與過去傳統模型相比，誤判率大大減少了54％，研究人員估計未來將可以為銀行節省了高達220,000美元的收入損失。