从模拟电话线到5G连接，电信业在短短四分之一个世纪里实现了跨越式发展。物联网(IoT)正引领我们进入一个前所未有的互联时代。过去几年，特别是大流行后，远程工作模式激增，IP技术、多媒体应用、下一代网络和多种接入方法也随之激增。万博体育登录首页这些变化推动了大众的迅速接受，这是有充分理由的。
不幸的是，形势的变化太容易导致渎职行为。工作模式改变的一个显著后果是电信诈骗的迅速发展。据行业估计，高达90%的运营商每天都会遇到骗子，这就产生了转向人工智能(AI)的迫切需求预防电信诈骗．
电讯诈骗的种类
让我们来看看什么构成电信欺诈。电信诈骗活动可分为三大类，例如:
以用户为目标:这包括身份盗窃、PBX黑客攻击和国际收入分成欺诈(IRSF)．
服务提供商为目标:SIM卡欺诈、漫游套利欺诈和第一方订阅欺诈都属于这一类。
一般电话诈骗:一般欺诈包括所有类型的电话欺诈行为，如Wangiri(一响一切)欺诈和常见的短信网络钓鱼。虽然网络钓鱼可能不会给电信公司带来收入损失，但它可能会造成严重的声誉损失。
为什么电信公司需要重新考虑他们传统的欺诈检测系统?
传统的欺诈检测系统是不够的——这些系统只是用来“检测”而不是预测或预防灾难。以下是当前欺诈管理系统的一些基本缺陷。
它们在基于规则的软件上运行，这些软件经过训练，可以检测已知的欺诈模式。因此，它们可以对抗常见的订阅欺诈、叠加欺诈或PBX黑客攻击。然而，随着欺诈者深入电信生态系统，并找到复杂的方法来规避基于规则的程序，它们的效果并不理想。
互联网的全球范围意味着欺诈行为并不局限于一个国家。更大的挑战是，大型电信公司将其服务转售给本地网络，而本地网络更容易受到攻击，也更难以追踪。
呼叫量在短时间内呈指数级增长，传统系统无法处理通过它们产生的大量数据。
电信公司唯一的出路是将其基础设施从保守的欺诈检测模型升级为能够自我适应不断变化的欺诈模式的智能系统。
人工智能预防欺诈
基于规则的欺诈管理系统的最大限制是它们不能自己“学习”或更新。他们需要不断的人工干预才能在不墨守成规的情况下有效。我们可以调整规则来检测新的攻击模式;然而，增加规则的复杂性也会导致它们的管理复杂化。通信服务提供商(csp)需要的是使用AI和ML(机器学习)部署欺诈预防模型，这些模型可能:
处理大量数据
处理日益敏捷和复杂的欺诈行为
识别趋势和异常现象，并在欺诈发生之前使用它们来预测
更新和发展以响应动态环境
人工智能在预防欺诈方面的六种方式可以带来巨大的胜利
1.高效的数据处理
电信行业的指数级增长，尤其是呼叫量的指数级增长，产生了传统检测系统无法处理的过多数据。尽管犯罪率不断上升，但犯罪数据只占总通话信息的很小一部分，导致了“数据不平衡”。
传统的检测系统——以及处于循环中的人类——通常无法在这个微小的窗口内标记出异常活动。为该任务部署人工智能可以消除人工干预的需要，确保有效处理可用数据，并最大限度地减少误报。
2.实时发现使用模式和异常
传统系统仅提供描述性数据，例如改变的流量水平或呼叫持续时间的变化。对异常现象的解释留给了人类专家。基于人工智能的模型将诊断和预测分析应用于统计数据，以检测异常模式并实时发出警报，从而避免欺诈。
3.使用诊断和预测分析将损害降至最低
通过将数据转换为诊断和预测洞察，人工智能系统可以检测到未经授权的网络访问和虚假档案等不一致之处。他们封锁了与可疑诈骗者的联系，从而将损失降至最低。
4.使用移动分析跟踪资产
AI和ML引擎通过跟踪设备移动路径持续监控服务使用的地点和性质。这在重复的SIM卡、可疑地点使用的设备或漫游套利情况下非常有用。
5.通过事务数据分析修补漏洞
欺诈预防中的人工智能可以读取发票内容和金额，检测可疑的信用转账或预付账户的信用积累。通过将这些数据与使用模式和历史数据结合起来，人工智能可以检测到可疑活动，并提示计费团队检查潜在的欺诈行为。
6.预测未来的威胁
有关案件结果的情报反馈到检测系统，使其算法能够自动更新，并根据不断变化的欺诈模式进行演变。这有助于预测未来的威胁并防止潜在的欺诈。
在欺诈预防中实施人工智能
考虑到电信公司每年因欺诈交易损失2%或超过1.5万亿美元，他们需要尽早利用人工智能卓越的分析能力。AI和ML一起可以帮助处理海量数据，堵塞网络漏洞，更快地检测甚至预测异常，并促进自我更新的欺诈预防模型。
最近一家加拿大电信公司在人工智能方面的成功就是一个很好的例子通过利用人工智能的最佳实践，这家电信巨头开发了一种“自调整”欺诈检测解决方案，能够:
诈骗检测增加10%
欺诈发生后，检测损失的时间缩短了150%
识别新欺诈计划的时间缩短了200%
以下是从现有的欺诈管理系统成功过渡到AI的快速检查清单:
选择AI和ml集成的解决方案，提供有效的评估和自动化。
集成有监督和无监督ML模型。前者更好地识别常见的欺诈类型，而后者(使用未标记的数据)可以更有效地检测不墨守成规的欺诈模式。
存储不同时间段的数据，并定期清理数据，以确保系统处于最佳运行状态。
进行差距分析，以确定您的劳动力和工作流漏洞。只有当这些差距被弥合时，人工智能才能有效地自动化工作流程。
确保员工拥有与人工智能一起工作的正确技能。毕竟，在欺诈预防中实施人工智能既是一种技术变革，也是一种人类变革。万博体育登录首页
