评论：生成式 AI 时代的车队和移动支付欺诈

快速阅读: 据《舰队世界》最新报道，生成式AI正改变车队和移动支付领域的欺诈管理，通过模拟欺诈场景提升检测能力，但存在误报和漏报等问题，需人工监督辅助。未来，该技术如何应对新型欺诈仍是挑战。

在两部分文章的第一部分中，AI公司产品与创新主管乔纳森·D·汉考克探讨了生成式AI对车队和移动支付欺诈的影响。

AI公司产品与创新主管乔纳森·D·汉考克表示，2025年最常讨论的技术进步之一仍然是生成式AI。从其在后台操作和服务中的潜力革命到其在欺诈管理和网络安全中的日益重要的作用，生成式AI在众多金融服务和金融科技领域引起了巨大的反响。然而，在支付领域的一个关键关注点是它对欺诈的影响——特别是对车队和移动支付领域的欺诈影响。

在这个车队和移动管理的背景下，支付欺诈长期以来一直是重要的问题之一。车队卡、远程信息处理系统和数字钱包已经彻底改变了公司管理物流、燃料成本和运营效率的方式。然而，这种转变也开辟了新的欺诈途径。车队卡欺诈长期以来一直是容易被操纵的领域之一，而随着生成式AI的到来，问题出现了：欺诈者将如何利用AI来利用这些系统，以及我们在欺诈预防和管理业务中将如何适应？

这一系列两部分的文章将探讨生成式AI对车队和移动支付行业欺诈的影响，以及在未来一年内是否会有所改变。具体来说，我们将评估生成式AI是否达到了我们预期的效果。

**生成式AI在欺诈管理中的作用**

生成式AI是指能够生成类似人类创作的文字、图像、代码甚至视频的算法。这些人工智能系统通过学习庞大的数据集来理解模式，并生成模仿或超越人类创造力的输出。虽然生成式AI的能力在内容创作方面最为明显，但其在欺诈预防和检测中的应用正在增加。

生成式AI在欺诈管理中的作用

车队和移动支付欺诈以多种形式出现，从被盗用的车队卡到欺诈性燃油交易，甚至包括非法使用支付系统。在过去，欺诈检测系统主要依赖基于规则的解决方案和预测模型来检测可疑活动。然而，生成式AI正在彻底改变欺诈检测系统的工作方式，从被动反应转向主动策略，持续学习并适应新兴的欺诈手段。

生成式AI在欺诈管理中的作用

生成式AI在欺诈检测中的一个重要应用是其模拟多种潜在欺诈场景的能力。这些由生成模型创建的模拟场景有助于我们的欺诈平台和系统更好地识别可能的欺诈活动类型。此外，生成式AI还使异常检测更加复杂。传统系统往往专注于预先定义的历史欺诈行为模式，这可能有限制性，并且有时会导致高误报率。然而，借助生成式AI，系统能够生成大量新的潜在场景，为欺诈检测创造了一种更具动态性的方法。此外，它们还可以将这些场景与已知的真实消费行为进行对比，这大大提升了在真实的持卡人数据中识别欺诈行为的能力。

生成式AI在欺诈管理中的作用

此外，这项技术极大地改进了认证方法。车队管理研究所的研究显示，车队卡欺诈因AI生成的生物特征认证（如语音或面部识别）和交易模式中的异常检测而得到改善，使得欺诈者更难冒充合法持卡人。

**过于乐观的期望**

然而，尽管生成式AI无疑取得了进展，但它并不是完美的解决方案。主要问题是快速调整AI模型以应对不断演变的欺诈手段。欺诈者不断改进他们的技术，虽然生成式AI可以识别许多模式，但也可能无意间产生误报或遗漏新出现的欺诈手段，主要是由于错误处置已知的欺诈交易和从中获取数据的账户。

另一个挑战是在现有欺诈预防基础设施中实施生成式AI系统的复杂性。车队运营商和支付服务商面临高昂的成本和培训、维护AI驱动的欺诈检测系统的耗时。因此，尽管生成式AI展现出潜力，但目前仍非完美解决方案，仍需要人工监督来补充AI生成的见解。

在下一篇文章中，我们将探讨生成式AI及其对新型和新兴欺诈的影响，以及车队经理如何利用AI在未来打击欺诈。

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(以上内容均由Ai生成)