AWS加速AI在金融安全中的應(yīng)用

時(shí)間：2022-04-05 21:21:01 | 來(lái)源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

時(shí)間：2022-04-05 21:21:01 來(lái)源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

越來(lái)越多的金融公司開(kāi)始利用AI的技術(shù)來(lái)保障金融業(yè)務(wù)安全。而反欺詐模型和系統(tǒng)架構(gòu)是構(gòu)建反欺詐方案的核心要素之一。首先，反欺詐模型是核心競(jìng)爭(zhēng)力，特別是基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建的反欺詐模型是重要的發(fā)展趨勢(shì)，它能夠分析各類(lèi)用戶的行為特征，并計(jì)算出金融業(yè)務(wù)不同環(huán)節(jié)中的風(fēng)險(xiǎn)概率，從而有效地識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)。其次，系統(tǒng)架構(gòu)直接影響欺詐行為的識(shí)別效果，這對(duì)系統(tǒng)的處理速度和穩(wěn)定性提出了更高的要求。

基于此，不少云服務(wù)商以自己的云為基礎(chǔ)開(kāi)始提供AI/深度學(xué)習(xí)服務(wù)，如AWS提供的Amazon SageMaker就是一種完全托管的服務(wù)，幫助用戶以更少的工作量和更低的成本更快地投入生產(chǎn)。并且，為了幫助客戶更容易地在反欺詐場(chǎng)景中利用Amazon SageMaker，AWS提供了基于機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的欺詐檢測(cè)解決方案。此解決方案自動(dòng)檢測(cè)潛在的欺詐活動(dòng)，并標(biāo)記該活動(dòng)以供審查。



圖1：在AWS上使用機(jī)器學(xué)習(xí)體系結(jié)構(gòu)檢測(cè)欺詐

AWS基于機(jī)器學(xué)習(xí)的反欺詐方案可以通過(guò)AWS CloudFormation模板進(jìn)行部署。該方案包括Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon SageMaker、AWS Lambda、Amazon Kinesis Data Firehose、Amazon CloudWatch和可選項(xiàng)Amazon QuickSight。該方案中包含一個(gè)示例數(shù)據(jù)集，也可以通過(guò)定制化修改來(lái)使用自己的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。

Amazon SageMaker 是一項(xiàng)覆蓋了整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程的完全托管的服務(wù)。在模型訓(xùn)練中，SegeMaker會(huì)自帶一些常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法以及框架，用戶也可以借助Docker容器創(chuàng)建自己的訓(xùn)練算法。訓(xùn)練過(guò)程可以在幾十臺(tái)服務(wù)器上分布式運(yùn)行，以提供更快的訓(xùn)練速度。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)會(huì)從Amazon S3云存儲(chǔ)服務(wù)器讀取，模型產(chǎn)生的數(shù)據(jù)同樣也會(huì)存在Amazon S3服務(wù)器上。Amazon S3 是一種對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)，以較低的成本提供持久、高度可用并可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施，用于存儲(chǔ)和保護(hù)各種用例（如網(wǎng)站、移動(dòng)應(yīng)用程序、備份和還原、存檔、企業(yè)應(yīng)用程序、IoT 設(shè)備和大數(shù)據(jù)分析）的任意數(shù)量的數(shù)據(jù)。

通過(guò)配置Amazon CloudWatch Events規(guī)則，觸發(fā)AWS Lambda處理來(lái)自數(shù)據(jù)集的事務(wù)并調(diào)用Amazon SageMaker，根據(jù)機(jī)器模型來(lái)判斷這些交易是否是欺詐性的。Amazon Kinesis Data Firehose將已處理的事務(wù)加載到Amazon S3 bucket中以進(jìn)行存儲(chǔ)。將事務(wù)加載到Amazon S3后，可以通過(guò)分析工具和服務(wù)（Amazon QuickSight）進(jìn)行可視化、報(bào)告、臨時(shí)查詢和更詳細(xì)的分析。整個(gè)方案建立完成，通過(guò)使用預(yù)先構(gòu)建的自學(xué)ML模型，檢測(cè)潛在的欺詐活動(dòng)。

借助AWS產(chǎn)品和服務(wù)，金融企業(yè)用戶可以輕松為其業(yè)務(wù)開(kāi)展提供安全保障。