主要观点：在交易安全至关重要的行业，欺诈检测是个挑战，过去依赖预定义规则和阈值效果不佳，如今 AI 和 ML 可用于欺诈检测。
关键信息：

• 传统欺诈检测技术有预定义规则和手动审计，存在高误报率、适应性有限、可扩展性问题等局限性。
• AI 和 ML 欺诈检测方法包括监督学习（多种算法及优缺点）、无监督学习（多种技术及优缺点）、深度学习（多种模型及优缺点）。
• 人工智能和机器学习驱动的欺诈检测仍存在数据不平衡、对抗性攻击、模型可解释性、监管合规、可扩展性和计算复杂性等挑战。
  重要细节：
• 监督学习用标记数据集训练模型，精度高但依赖大量标注数据、适应性有限等。
• 无监督学习通过分析数据找隐藏结构等，无需标注数据但易有假阳性和模型难解释。
• 深度学习能处理大复杂数据集实时检测，有准确性高、适应性强等优点，但存在解释性挑战等。
• 挑战方面，数据不平衡可通过 SMOTE 技术解决，对抗性攻击可用对抗训练等方法，模型可解释性可借助 XAI 技术等，监管合规需隐私保护方法，可扩展性和计算复杂性需解决资源成本问题。