人类与技术交互的任何系统都涉及权衡：安全性与可访问性。系统越安全，访问就越困难。这给任何面临压力的组织带来了两难选择，这些组织随时随地都可以访问，移动工作场所以及与客户和员工的实时互动 - 这几乎描述了当今的每个组织。

人工智能（AI）的进步 - 以及物联网创建的数百万个数据点 - 开始改变这种权衡的性质，特别是在信任是产品或服务的一部分的情况下。随着人工智能系统的了解越来越多，他们可以接受培训，以建议下一步的最佳行动，自动执行一些重复性任务并最大限度地降低最大风 随着边缘设备智能的增长，能够进行实时和近实时的确定，安全性可以构建到每个事务中。 以下是AI如何彻底改变三个行业的安全性。

零工经济（gig economy）

在依赖与陌生人做生意的商业模式中，建立信任是一项特殊的挑战。优步是一家将驾驶员与乘客相匹配的乘车公司，它不断开发和测试新的方法来防止欺诈并降低风险。

“我们的理念并不陌生，”优步信托与安全倡议负责人凯特帕克解释道。“所以我们设计了我们的平台，立即介绍司机和骑手，以提高双方的舒适度。”因为优步的商业模式建立在速度和安全的基础上，公司需要一种不会让司机和骑手感觉像他们在机场安检线等候。因此，为了防止欺诈并提高驾驶员和骑车人的安心，优步使用智能面部识别技术来帮助确保使用优步应用程序的驾驶员与存档帐户相匹配。认知能力确保额外的验证步骤快速，适用于所有智能手机和昏暗的灯光，并可扩展到超过100万的驱动程序。

优步不是唯一一家使用面部识别的公司。“这已经成为许多行业的标准登录方式，例如金融服务，”优步产品经理Dima Kovalev说。“你的脸是你的新密码。”

金融服务

移动和在线访问为银行，保险公司和财富管理机构创造了绝佳机会，可随时随地与客户互动。但是，这些相同的能力也引发了不良行为者的不可思议的创新。新的人工智能功能有望帮助改善金融公司确认身份的方式，建立风险模型以及检测欺诈和洗钱。这些功能还可以帮助解决古老的问题，例如隐私保护，法规遵从和信用风险评估。

例如，印度的HDFC银行部署机器学习，为信用记录可能很薄的贷款申请建立记分卡。通过使用人口统计，地理和其他数据来增加贷款申请，HDFC银行分析师能够进行更快，更准确的信用分析。这有助于银行确定最佳贷款申请人并更好地管理自己的风险。

“我们可以处理更多非结构化数据，构建更清晰的风险模型并更快地做出更好的决策，”HDFC风险分析部门高级分析主管Bharath Shasthri说。“最终，这有助于我们获得更多新客户 - 并确保他们是合适的客户。”

根据非营利政策研究组织战略与国际研究中心（CSIS）和网络安全迈克菲的联合报告，网络犯罪每年给组织，政府和个人带来约6000亿美元的损失，主要是针对银行。公司。深度学习算法通过分析数以百万计的支付交易，以及有意义的行为和情绪分析，帮助实时检测异常情况。根据企业合规解决方案（一家贸易出版物）的说法，洗钱是北美和欧洲机构合规罚款的主要来源，这是另一个长期以来一直令金融机构和当局感到沮丧的领域。

目前的洗钱检测技术产生了大量误报，导致警报疲劳。通过部署更复杂的人工智能能力，金融机构可以减少必须遵循尽职调查的误报数量。不仅仅是文书工作和罚款。估计3万亿美元的非法全球资金流动中只有1％被当局发现并查封。

卫生保健

与数字医疗记录相比，安全与访问的困境最为明显。对于试图浏览数字记录的从业者和患者来说，访问通常会感到难以捉摸。太多不同的系统需要多次登录，并且必须手动输入太多信息。然而，医疗系统众所周知是不安全的 - 特别是通过无保护的设备和设备。遥测和人工智能有助于在需要时立即建立可访问性，将相关信息提供给医疗服务提供者，减少医疗错误。

想象一下医院的房间，医生的设备可以与患者的身份手镯通信，并允许她当场解锁患者的医疗档案。注入认知能力的系统还可以根据患者的独特情况提出一系列相关研究，可用治疗和可接受的方案。当医生离开房间时，将记录访问并锁定并保存文件，直到授权用户再次调用它为止。当护理人员进行巡视时，房间内的传感器可提供有关患者病情和活动的实时信息。来自所有交互的元数据以及机构和传感器数据，结合患者结果，可以用于改善医院程序，进而训练认知系统，以便为护理人员提供更加智能和相关的建议。

使用AI，可以在涉及设备的每次遭遇中构建安全性。从这些交易中获得的情报可以用于检测异常情况，突出潜在的危险并不断增强所有做法和程序 - 特别是在安全方面。

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原文链接：https://www.forbes.com/sites/insights-microsoftai/2018/09/17/intelligent-security-how-ai-is-revolutionizing-identity-verification-fraud-detection-and-risk-assessment/#567d45a02828

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