关联词：人工智能、机器学习、大数据、复杂网络分析、反洗钱、数据挖掘、人工神经网络
欺诈检测是一组人工智能技术的综合应用产品或服务，包括数据挖掘、人工神经网络、机器学习等，其目的是防止不法分子利用虚假信息窃取他人财产。
在银行业务中，欺诈检测可能包括对伪造支票或使用被盗的信用卡的检测。欺诈检测贯穿金融交易的事前、事中和事后全过程，往往具有突发性和频率低的特点，金融机构的技术和风险管理部门、专业金融科技公司和征信机构都在不断尝试利用新技术进行欺诈检测。尽管如此，欺诈检测仍然是金融领域的一大挑战。中国互联网金融平台运营成本中的重要一部分就是用来进行欺诈检测。
最早使用数据分析技术防止欺诈的是电话公司、保险公司和银行。银行业成功应用数据分析技术的一个早期例子是费埃哲Falcon反欺诈系统，该系统基于人工神经网络技术。
AWS（亚马逊旗下云计算服务平台）在拉斯维加斯举办的“Invent 2019”大会上宣布推出基于机器学习的亚马逊欺诈检测服务（Amazon Fraud Detector）。这是一种完全托管的服务，可以帮助组织检测交易中存在的异常情况，例如在线支付欺诈和创建假账户，同时还可以自动执行代码审查，识别出那些有漏洞的代码。20
信贷交易过程中的欺诈检测主要针对一些常见的金融欺诈（包括信用卡欺诈）。随着信贷市场的不断发展，欺诈性金融交易的发生概率不断增加。欺诈行为可分为软欺诈和硬欺诈，前者指客户提供虚假信息以获取信贷，但主观上是愿意偿还的，而通过身份盗窃等手段骗取贷款的行为则属于硬欺诈。(www.xing528.com)
征信机构可以提供的欺诈检测服务包括：
文档交叉核对（File Cross-referencing），通过交叉比对客户的历史信贷资料来发现异常情况。
在联系紧密的用户群中分享已确认或疑似的欺诈行为，诸如英国的西法斯（C I FAS）等组织，在会员机构之间共享确认的或可疑的欺诈记录。
欺诈评分（Fraud Scoring），征信机构可以为特定的信贷机构或所有机构开发欺诈评分产品。
欺诈监测系统（Fraud Detection System），通过建立欺诈监测系统，设置欺诈监测规则来发现欺诈行为，还可以通过对还款行为进行分析来发现银行卡交易欺诈。21
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