29、人工智能与机器人流程自动化在金融领域的应用与挑战

人工智能与机器人流程自动化在金融领域的应用与挑战

1. 异常检测

在理想状态下，一切运行正常，不存在可疑情况，也就无需进行欺诈检测。然而现实并非如此，我们需要找出与正常行为不同的异常情况。如今，数据多数是流式的，而非静态的，因此异常的时间因素至关重要。异常检测不仅要准确找出异常，还应尽早且实时进行，这在许多场景中都有重要意义，例如：
- 检测股票市场交易数据中的重大偏差或异常。
- 识别各类业务（如保险、税务、信用卡等）中的欺诈行为。
- 监测工业流程或机器（如ATM）工作方式的偏差。
- 进行保险理赔欺诈检测。

随着数据的四个属性（Volume、Variety、Velocity、Veracity）在各个维度不断增长，异常检测方法也在不断涌现。但准确检测异常一直是个难题，单一技术往往不足以检测欺诈，因为欺诈本身较为复杂，简单算法难以应对。通常需要使用多种算法，并经过多次迭代才能得出最终的欺诈检测分数，且随着数据的不断摄入，解决方案会更加成熟可靠。

1.1 无监督异常分数识别

• 时间序列分析 ：用于处理与时间相关的单变量异常。数据具有流式、非平稳和明显趋势的特点，同时包含高季节性和低季节性。通过结合三种算法（异常检测、TSOutliers和趋势分析）来预测序列中的异常。
• 聚类 ：为了理解数据的逻辑分组，在组级别检测异常。通过聚类操作，识别出逻辑集群（组）。
• 多变量异常 ：使用“Isolation Forest”技术来识别多变量情况下的异常。该技术在