用图神经网络革新金融服务中的欺诈检测

根据NASDAQ的报告，金融服务中的欺诈是一个日益严重的问题，银行预计在2023年将因欺诈活动遭受4420亿美元的损失。复杂欺诈手段的兴起已经超过了传统检测方法的能力，促使行业寻找更先进的解决方案。

信用卡欺诈的挑战

信用卡欺诈仍然是一个重大问题，据Nilson报道，预计到2026年将每年给金融机构带来430亿美元的损失。交易的高量和复杂性使得检测变得困难，这需要创新的方法来防止欺诈。

图神经网络：一个新前沿

图神经网络（GNNs）为解决金融服务中的欺诈提供了一个有前景的解决方案。与关注单个交易的传统机器学习模型不同，GNNs分析账户和交易之间的关系，识别跨复杂网络的可疑模式。

将GNNs与像XGBoost这样的模型结合起来可以增强检测能力，减少误报并提高可扩展性。这种协同作用允许在提高查出欺诈活动的准确性的同时保持运营效率。

实施AI工作流

NVIDIA开发了一种端到端的AI工作流，将GNNs与传统机器学习方法结合在一起。该工作流利用GNN嵌入来提高检测准确性，即使是轻微的提高也可能节省数百万美元的欺诈检测成本。

该过程包括数据准备、图创建和GNN嵌入生成，然后通过NVIDIA Triton推理服务器进行实时欺诈检测。这个全面的方法使金融机构能够更有效地应对欺诈威胁。

云集成和未来前景

Amazon Web Services (AWS) 已经集成了NVIDIA的欺诈检测工作流，提供了增强的计算能力用于模型训练和部署。这种集成允许开发者在AWS服务中利用NVIDIA RAPIDS和GNN库，促进可扩展且高效的欺诈检测解决方案。

随着生态系统的扩展，NVIDIA的AI工作流将在其合作伙伴网络中广泛使用，使企业能够快速原型化和部署欺诈检测模型。

有关更详细的信息，请访问NVIDIA博客。