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人工智能打擊商業(yè)欺詐?英特爾是這么做的

2018-03-22 07:29:04來(lái)源英特爾
中國(guó)機(jī)電工業(yè) 2018年2期
關(guān)鍵詞:解決方案深度人工智能

來(lái)源:英特爾

在商業(yè)領(lǐng)域,每一秒都會(huì)產(chǎn)生數(shù)千筆的交易,其中任何一筆交易都有可能是欺詐性交易,每年全球經(jīng)濟(jì)體都會(huì)因?yàn)樯虡I(yè)詐騙而損失掉數(shù)十億美元。犯罪分子通過(guò)偽造和盜取信息、洗錢或者詐騙保險(xiǎn)索賠等手段,不斷竊取企業(yè)資產(chǎn)。與此同時(shí),金融詐騙的手段也日趨復(fù)雜,一些詐騙集團(tuán)在作案能力、團(tuán)隊(duì)規(guī)模以及技術(shù)層面上,甚至像一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的工業(yè)化企業(yè),即使是最專業(yè)、最了解行情、效率最高的監(jiān)管人員,也無(wú)法有效地大規(guī)模檢測(cè)金融詐騙行為。

令人欣慰的是,人工智能技術(shù)有望通過(guò)創(chuàng)建、使用和分析時(shí)刻生成的海量數(shù)據(jù),為人們提供前所未有的洞察力,這種分析與洞察對(duì)于檢測(cè)和打擊金融詐騙行為起到了至關(guān)重要的作用。作為人工智能應(yīng)用普及的推動(dòng)者,英特爾正在積極打造AI時(shí)代的新生態(tài),助力人工智能技術(shù)的大眾化并進(jìn)一步擴(kuò)大其影響力。在金融領(lǐng)域,英特爾的Saffron和Nervana正在協(xié)助金融機(jī)構(gòu)、監(jiān)管機(jī)構(gòu)以及業(yè)務(wù)合作伙伴不斷地打擊商業(yè)詐騙,打造健康安全的金融體系。

Saffron:模仿大腦聯(lián)想 建立數(shù)據(jù)聯(lián)系

人類的大腦擅長(zhǎng)于模式識(shí)別,英特爾Saffron通過(guò)模仿人類大腦的聯(lián)想能力來(lái)發(fā)現(xiàn)模式、尋找聯(lián)系并根據(jù)大量數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè)。這種新穎的解決方案以人類為靈感,讓Saffron可以跟隨直覺(jué)、建立聯(lián)系,并檢查出潛在的不法行為。

舉例來(lái)說(shuō),一家知名保險(xiǎn)公司希望能夠減少對(duì)汽車詐保行為的賠償。大約10%的索賠都可能存在欺詐行為,但負(fù)責(zé)檢測(cè)詐保行為的團(tuán)隊(duì)卻只能檢測(cè)到其中的1-3%。如果通過(guò)英特爾Saffron,就很有可能發(fā)現(xiàn)那些未被技術(shù)人員監(jiān)測(cè)到的更隱秘和復(fù)雜的詐騙行為,從而避免把錢浪費(fèi)在高額的欺詐性支出上。Saffron不需要任何的數(shù)據(jù)建模或訓(xùn)練,并且能夠輕松集成現(xiàn)有的應(yīng)用、流程和工作流,通過(guò)統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源,它可以立即提供精確的預(yù)測(cè)、分析與洞察。

Nervana:托管解決方案 普及深度學(xué)習(xí)

英特爾致力于普及人工智能,并讓更多企業(yè)能夠利用強(qiáng)大的工具來(lái)打擊欺詐行為。深度學(xué)習(xí)可以整合并分析呼叫中心記錄、客戶數(shù)據(jù)、圖像以及社交媒體等產(chǎn)生的大量看似無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù),從而對(duì)相應(yīng)的商業(yè)行為做出獨(dú)特而又有價(jià)值的分析與判斷,這其中就包括為企業(yè)和執(zhí)法機(jī)構(gòu)提供洞察從而打擊欺詐行為。

部署深度學(xué)習(xí)需要很多技術(shù)資源的集合,這也是許多小型企業(yè)在應(yīng)用人工智能技術(shù)的過(guò)程中所面臨的挑戰(zhàn),英特爾Nervana托管解決方案就可以有效的解決這個(gè)問(wèn)題。Nervana易于使用并且價(jià)格實(shí)惠,能夠隨著業(yè)務(wù)需求的變化而不斷擴(kuò)展。研究人員可以迅速導(dǎo)入所有類型的數(shù)據(jù),例如視頻、語(yǔ)音或者表格等等,并且根據(jù)不同的需求來(lái)獲得深度學(xué)習(xí)所帶來(lái)的解決方案。這種按需、托管、可支付的解決方案,有助于保護(hù)企業(yè)遠(yuǎn)離欺詐、盜竊等犯罪活動(dòng),保障企業(yè)的健康發(fā)展。

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