Przykład zastosowania AI
HSBC – Detekcja Oszustw Finansowych
Przykład biznesowy z materiałów źródłowych. Nie stanowi deklaracji realizacji ani autorstwa Roduq.
Problem
- Analiza 1.35 miliarda transakcji miesięcznie dla 40 milionów kont
- Wysokie fałszywe alarmy tradycyjnych systemów (czasochłonna analiza manualna)
- Niskie wykrycie rzeczywistych oszustw w porównaniu do zagrożeń
- Konieczność przyspieszenia procesu bez zwiększenia liczby analityków
Rozwiązanie
- Wdrażanie Dynamic Risk Assessment system (współpraca z Google Cloud)
- ML modele analizują historyczne dane transakcji
- Behawioralna analiza anomalii – system uczy się normalnego zachowania każdego klienta
- Real-time scoring transakcji na podstawie ryzyka
- Klasyfikacja: niewarty uwagi, wart przeanalizowania, krytyczny
Korzyści opisywane w źródle
- Zwiększenie detekcji: 2-4x więcej wykrytych oszustw finansowych
- Redukcja fałszywych alarmów: o 60%
- Przyspieszenie procesu analizy: z tygodni do godzin
- Poprawa obsługi klienta: mniej zbędnych blokad transakcji