电子商务的蓬勃发展及其影响似乎增加了在线欺诈的风险。此外，随着黑客采用的技术日渐具有说服力和更强大，攻击的规模已经扩大。与在线支付欺诈相关的异常现象的日益严重，造成了巨大灾难，需要公司，银行组织甚至个人实施出色的策略。在这里，技术以机器学习的形式来帮助我们。
分析威胁
诸如帐户接管，数据泄露和身份盗用之类的威胁正在变成数字常识。除财务影响外，个人还需要处理法律事务，较高的切向成本和许多其他麻烦之类的问题。在线支付欺诈对用户造成了很大的负担，因此，最近的一些调查显示，由于支付欺诈，进行在线购物的家庭有所减少。
为什么人工审核必将失败？
网络钓鱼电子邮件和恶意软件可以轻松地将客户的机密个人信息和安全详细信息细分。一旦以任何方式获取了详细信息，手动系统都将每次登录视为合法。因此，人工监督功能不足以审查在线交易。当前，有26％的电子商务交易是人工审核的，这证实了欺诈者仍然能够破坏在线交易这一事实。但是，随着 机器学习的采用 在在线支付领域，我们很快就能成功击败支付欺诈者，并使在线欺诈成为历史。
实施身份跟踪技术
信用卡和借记卡信息集本质上难以捉摸且高度机密。大多数金融机构都喜欢验证购物者的身份，以验证交易的真实性。通过使用机器学习和高级预测分析，可以详细跟踪客户的行为。数字身份跟踪是允许公司跟踪付款的在线先决条件；从而最大程度地减少了在线欺诈的风险。任何类型的可疑在线活动都可以立即被识别和标记。大多数身份跟踪系统都具有处理海量数据集的功能。从而改善和完善现有信息，以提供无与伦比的真实性。
部署高级分析
事实证明，零售商将其收入的很大一部分用于识别和打击在线欺诈。机器学习已成为保护框架不可或缺的一部分，最终归结为三种针对在线支付欺诈的分析技术。
1.描述性分析
这包括无监督学习的各个方面，其中描述性分析对于检测异常情况下的交易行为起着重要作用。这种针对机器学习的方法研究了平均客户行为，并结合了关联规则，聚类和对等组分析的原理。
2.预测分析
机器学习原理与监督学习相结合是预测分析的基础。这种方法有助于实时威胁检测，但无法识别已完成的欺诈活动。但是，预测分析是通过使用线性回归和后勤洞察力来预防在线欺诈风险的一种好方法。预测分析还利用更大的数据集，神经网络和复杂的威胁检测模型。
3.社会分析
最好的欺诈检测工具之一必须是社交网络分析（SNA），它要使用有效的分析工具和社区检测技术。社交分析还可以帮助个人获得有关财务活动以及相关实例之间的现有联系的特定见解。
机器学习技术从数据集中提取相关信息，帮助构建特定模型并提供用于预测和预防在线支付欺诈的培训集。目前，作为企业，我们非常接近部署机器学习的基础知识，以领先于支付欺诈。但是，我们仍然需要扩大决策的速度和准确性。
智慧支付解决方案的演进
机器学习 创新的数字支付解决方案可以最好地描述各种策略。 73％的金融行业已经在使用人工智能算法来增强其边界。此外，物联网也已经发展成为一种突破性的技术，允许消费者通过安全的数字助理发起交易。 Page Survey显示，有24％的受访者认为，在未来几年中，客户将开始通过智能设备进行大部分在线交易。因此，我们可以肯定地说，机器学习是在线支付的未来。它有能力战胜在线支付欺诈，并将整个在线支付生态系统变成一个更加安全和智能的空间。
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