在數位金融時代，AI 已成為風險管理與欺詐檢測的核心利器。從信用評分到欺詐行為識別，AI 透過精準、高效的技術，協助金融機構應對日益增長的風險挑戰。不論是處理大規模的金融數據，還是識別隱蔽的欺詐模式。這篇文章將深入探討 AI 如何提升金融機構的風險預測能力，並助力建立更安全的金融環境。

一、信用評分模型中的AI應用

• XGBoost
  XGBoost是梯度增強的決策樹模型，它會逐步疊加弱學習器來降低模型誤差。它結合了優化的樹結構搜索、正則化等技術，能夠有效處理大規模金融數據並避免過擬合。在信用評分中，XGBoost能夠快速處理多維度的數據，例如客戶的信用歷史、收入、消費行為等，從而提高風險預測的精度。

• 支持向量機 (SVM)
  SVM 是之前提過的一種分類算法，構建決策邊界將數據進行二元分類，在信用評分中，SVM 通常用於將客戶分類為「高風險」和「低風險」。SVM 善於處理高維數據，還能有效處理非線性的問題，這使得它在信用風險建模中表現出色。

• 極限學習機 (ELM)
  ELM 是一種快速學習算法，隨機初始化隱藏層的權重並直接求解輸出權重，處理大規模金融數據時，能夠快速訓練模型並實現高效預測。ELM 能夠快速構建模型並進行信用風險評估，適用於需要即時決策的場景。

二、欺詐檢測技術

• 貝葉斯網絡
  它是一種概率模型，可以表達變量之間的條件依賴關係、建模不同交易特徵之間的依賴關係。與其他算法相比，更具有良好的解釋性，能夠幫助金融機構理解欺詐發生的原因和過程。

• 馬爾可夫模型 (Markov Chains)

常用於時間序列數據的建模，通過計算每個狀態之間的轉移概率來預測未來的狀態。在欺詐檢測中，這種方法可以用來分析連續交易的模式變化，預測交易行為的異常情況。

詐欺檢測中的異常檢測技術：

• 隔離森林 (Isolation Forest)

適合用於大規模數據，該方法不需要標記數據，通過隨機選擇特徵和分割點來孤立數據中的異常點。這在金融交易中非常實用，因為欺詐行為往往表現為數據中的異常交易。隔離森林能夠快速識別這些異常點並提供即時預警。

• LOF（Local Outlier Factor）

是一種基於鄰域密度的異常檢測算法，它通過計算樣本點與其鄰近點的密度差異來判斷是否為異常。在金融應用中，LOF 可以用來檢測交易數據中的局部異常點，也就是在某些區域表現異常的交易行為。這種方法適合用來捕捉隱秘的欺詐模式，尤其是那些不會明顯偏離整體數據分佈的交易。

• 自編碼器 (Autoencoders)

自編碼器是一種無監督神經網絡，在欺詐檢測中，通過訓練自編碼器模型來重構正常交易模式，當輸入的交易無法很好地被模型重構時，便表明其可能是一個異常交易，它也善於捕捉高維度數據中的細微異常、適用於處理金融交易中的複雜模式。

AI 技術的引入，讓金融風險管理與欺詐檢測變得更加智慧化與自動化。隨著技術的進一步發展，AI 將持續優化金融行業的風險管理流程，為客戶提供更安全的服務體驗，並為金融機構創造更多價值，打造更加穩定和可靠的金融生態系統。