在当今这个超级互联的世界里，企业面临着前所未有的通信流量。
虽然这种连接性对运营至关重要，但也为复杂的欺诈预谋打开了大门。
其中，人工膨胀流量（AIT）构成了重大威胁，耗费资源，影响用户体验，并造成重大经济损失。
为了应对这些不断变化的威胁，许多人现在认为在 CPaaS 网络中集成生成式人工智能（GenAI）是一种战略需要，而不仅仅是一种选择。
人工流量膨胀（AIT）的威胁
了解 AIT 至关重要。假设一家企业依靠一次性密码（OTP）验证来通过信息服务进行安全用户验证。现在，设想有人通过生成大量虚假 OTP 请求来操纵该系统，人为地增加信息流量。这种手段会扰乱运营并导致欺诈性计费活动。
据报道，由于 AIT 欺诈，X（通常指其前身 Twitter）等企业每年面临高达 6000 万美元的惊人损失。
传统的欺诈检测系统规则僵化，难以跟上这些手段的步伐，往往会漏掉欺诈活动或给企业带来大量误报。
GenAI：欺诈检测的未来
生成式人工智能在打击 AIT 欺诈的斗争中脱颖而出。
借助动态机器学习和深度学习算法驱动的模型，GenAI 不断发展，适应新的数据流并改进其检测机制。
这种适应性有助于 GenAI 领先于复杂的 AIT 模式，确保强有力的欺诈预防。
GenAI 的主要优势
- 动态检测模型：GenAI 算法会使用新数据进行更新，从而提高识别 AIT 方案的准确性。这种持续的学习过程可确保检测机制随着新的欺诈手段而不断发展。
- 异常检测能力：利用历史和实时流量分析，GenAI 擅长识别正常流量模式的偏差，帮助发现潜在的 AIT 并及时解决异常。
- 行为流量洞察：GenAI 能够区分合法用户活动和欺诈流量，从而显著减少误报，在保持高安全性的同时最大限度地减少中断，从而提升用户体验。
- 大规模实时分析：GenAI 通过实时处理大量数据，能够快速检测和应对欺诈活动。这在广阔、快节奏的 CPaaS 网络环境中至关重要，因为延迟可能会导致重大损失
GenAI 部署的战略考虑
虽然 GenAI 在欺诈检测领域展现了良好的前景，但部署它需要战略考虑：
- 数据的卓越性和可达性：高质量的数据集对于有效训练 GenAI 模型至关重要。
- 计算能力：利用云基础设施和 GPU 等强大的处理器对于满足 GenAI 模型的计算需求至关重要。
- 隐私和安全保障：强大的数据保护措施确保遵守法规，同时有效检测欺诈行为。
考虑 OTP 验证。当用户收到 OTP 进行身份验证时，GenAI 会分析行为、设备、位置和其他因素来验证合法性。
此外，GenAI 会将异常（例如来自不同位置的多个 OTP 请求）标记为潜在欺诈，从而防止未经授权的访问。
电信欺诈检测的未来
对于 Comviva 来说，将 GenAI 集成到欺诈检测中至关重要。它通过解决欺诈活动的动态和多样性性质，彻底改变了电信行业的欺诈检测。
手动流程和基于规则的检测等传统方法无法抵御现代欺诈计划。
GenAI 能够从网络行为中学习并检测出欺诈异常，从而确保更快地检测、更快响应时间、增强安全性并最大限度地减少收入流失。
凭借持续的学习能力，GenAI 还能确保持久的回报和全面的安全，使其成为保护电信网络免受不断演变的威胁不可或缺的一部分。
本质上，GenAI 不仅仅是一项技术——它是 CPaaS 提供商防范欺诈的安全基石。
通过采用 GenAI 支持的欺诈检测，企业可以加强其网络，确保各种服务（包括消息传递、WhatsApp 和其他 OTT 渠道）的弹性和完整性。
随着企业优先考虑 GenAI 驱动的欺诈预防，他们可以保护自己的运营、声誉和底线，自信地应对现代电信数据安全的复杂性。
通过采取主动措施和强大的安全协议来了解和解决关键风险，组织可以加强其安全态势并保护敏感信息免受不断演变的威胁。
在快速发展的电信领域，数据安全仍然是重中之重，而 GenAI 是实现这一目标的关键。
作者：Deshbandhu Bansal，Comviva 旗下 RevTech Solutions 的首席运营官
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