新技术对于成功地降低风险和更有效地打击欺诈至关重要。我们需要欺诈检测和预防系统，例如，分析数据，识别可疑行为，并在欺诈威胁发生之前发出信号。
2019年真实欺诈成本报告显示，每欺诈1美元，商家必须支付3.13美元。这一数字比2018年上升了6.5%，当时欺诈成本为2.94美元。这类成本需要一种能够有效解决这一问题的解决方案。
据Allied Market Research预测，到2023年，全球欺诈检测和预防市场将从2017年的158.3亿美元增长到406.1亿美元（复合年增长率为17%）。这一领域的增长是由全球欺诈活动的增加推动的。
领先于欺诈检测和预防领域的是人工智能、区块链和安全测试等领域。所有这些技术和方法都可以单独使用或共同使用，以打击金融犯罪的内部（来自员工）和外部威胁。
随着越来越多的行业经历完全的数字化转型，这种自主式的机对机交互将成为常态。因此，银行等金融机构也需要具备良好的条件，安全地满足市场需求。
持续的安全测试对于保持领先于不良参与者至关重要
参与定期的安全测试是公司可以采用的最直接的方法来提高安全性。由于不良行为者在不断创新，并想出复杂的工具来破坏企业系统，企业需要采取积极主动的方法来预防欺诈。
重要的是对您的基础设施进行压力测试，以识别任何现有的漏洞。例如，万事达威胁扫描（Mastercard Threat Scan）模拟针对发卡机构支付系统的欺诈性攻击，以识别系统中的任何潜在裂缝和漏洞。
然而，重要的是要注意，在安全方面没有绝对。即使是我们依赖的安全工具，如杀毒软件，也需要进行彻底和定期的测试。这就是为什么领先的网络安全软件提供商卡巴斯基实验室（Kaspersky Lab）聘请a1qa工程师对他们的新门户网站进行功能测试，以确保其按预期工作。
通过参与安全审计和自动化可重复测试，卡巴斯基实验室能够更好地了解他们最新产品的安全态势。
随着我们进入一个高度数字化的新十年，安全审计、安全测试和网络安全研讨会将需要成为企业文化的核心部分。
最后的想法
在成功打击欺诈方面，没有“一刀切”的解决方案。这将需要所有利益相关者采取积极主动的方法，利用人工智能、ML和区块链等新技术。中小企业和企业巨头都需要积极参与安全测试和网络安全研讨会，以保持领先欺诈者一步。
智能算法比人类更擅长打击欺诈
复杂的算法在快速检测异常行为方面已经被证明是更好的。例如，先进而复杂的支付欺诈形式可以通过分析海量的历史和实时数据来发现。人工智能算法可以被训练来识别可能表明存在欺诈活动的模式和异常。
根据人工智能创新行动手册，资产超过1000亿美元的金融机构最有可能部署人工智能技术来打击金融犯罪。高达72.7%的此类资产公司已经在使用人工智能进行支付欺诈检测。
当你把机器学习加入其中，网络安全和欺诈检测协议会变得更加强大。这是因为在分析大规模数据集和实时监控企业基础设施方面，智能算法比人类好得多。ML算法可以在几秒钟内观察、学习和识别欺诈或异常行为，并确保法规遵从性。
有两种常见的欺诈检测方法：
基于规则的方法 基于ML的方法
数据处理缓慢而冗长 实时数据处理
需要大量的体力劳动 自动检测所有可能的异常
需要多个验证步骤 只需要最少的验证步骤
只发现明显的欺诈活动 识别模式和隐藏的欺诈活动
从上面可以看出，ML驱动的模型比基于规则的方法复杂得多。用于欺诈检测的ML还具有较少误报的优点，使维护法规遵从性变得更容易。
分布式账本使数据不可更改且无法操作
欺诈的主要诱因之一是支付系统缺乏透明度。在商业世界中，这是一个越来越严重的问题，可以通过下一代技术，即区块链轻松解决。它具有所有的欺诈预防能力，可以有效地解决企业在当前威胁环境中面临的许多问题。
虽然区块链可能以比特币等加密货币闻名全球，但智能合约和分布式账本技术可以做得更多。区块链本质上是高度透明的分散（共享）账本。因此它可以抵抗篡改，只有经过验证的贡献者才能在健壮的安全环境中存储和查看数据。
特别是在金融部门，交易可能会因诸如货币面额、抵押品、结算所需时间、第三方调解等因素而变得复杂。在这个多步骤的过程中，每次人与人之间的交互，都可能造成可能导致欺诈的漏洞。
然而，通过区块链，所有这些信息都可以实时共享。只有当所有利益相关者都同意时，才能更新分布式分类账，因此这种方法可以显著降低欺诈风险。
这种尖端技术的好处并没有被忽视。最近，德国商业银行开始测试基于区块链的机器对机器支付解决方案。这是德国第一家开发基于区块链的支付解决方案的银行。
在这次成功的试点试验中，德国商业银行处理了充电点和戴姆勒卡车系统之间的付款。在这种情况下，德国商业银行在一个区块链上发行欧元，并向戴姆勒卡车公司提供“账上现金”（或分散账上的资金），以便在没有任何人为干预的情况下处理付款。
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