譯者 | 核子可樂

審校 | 重樓

隨著AI與機器學習的發展，銀行欺詐檢測能力也迎來了顯著進步。然而，欺詐判決的可解釋性仍是一大現實難題——即怎樣證明某筆交易因何被標記為欺詐？

本文將探討DeepSeek AI如何通過以下方式增強欺詐預防能力：

• 使用深度學習模型進行AI驅動的欺詐檢測
• 使用SHAP與LIME實現AI可解釋性
• 使用Streamlit與Tableau建立實時儀表板
• 欺詐檢測模型比較
• 流程圖、圖表與可視化技術

銀行欺詐檢測：AI為何意義重大？

銀行欺詐可分為：

• 信用卡欺詐：使用被盜或復制的卡進行未授權交易。
• 賬戶接管欺詐：網絡犯罪分子控制客戶賬戶。
• 合成身份欺詐：使用真假憑證創建的虛假身份。

交易欺詐：洗錢、未授權電匯或非法消費。

傳統欺詐檢測面臨的挑戰

• 誤報率高：很多合法交易被錯誤標記為欺詐。
• 欺詐模式不斷演變：欺詐者會不斷調整策略。
• 缺乏透明度：黑盒AI模型導致欺詐決策難以解釋。

為了解決這些問題，DeepSeek AI將深度學習模型與可解釋性技術相結合，以更好地檢測欺詐。

欺詐檢測模型的實現

典型的欺詐檢測流程遵循以下步驟：

欺詐檢測工作流程

• 步驟1：數據收集（銀行交易）
• 步驟2：數據預處理（清洗與特征工程）
• 步驟3：訓練深度學習模型（Autoencoders、XGBoost）
• 步驟4：模型評估（準確率、精度、召回率）
• 步驟5：AI可解釋性（SHAP、LIME）
• 步驟6：實時監控（Streamlit與Tableau）

欺詐檢測流程圖

欺詐決策的AI可解釋性

欺詐檢測的一大挑戰，在于確切把握交易被標記為欺詐的原因。

解決方案：使用SHAP（Shapley附加解釋）與LIME（模型中立的本地可解釋說明）。

SHAP對欺詐檢測的解釋

SHAP可幫助確定哪些交易特征對欺詐決策貢獻最大。

import shap
# Initialize SHAP explainer
explainer = shap.Explainer(model, X_train)
# Compute SHAP values

shap_values = explainer(X_test)
# Plot SHAP summary
shap.summary_plot(shap_values, X_test)

SHAP摘要圖

在選擇可視化交易屬性（如金額、頻率、位置）時，選擇對欺詐檢測結果影響最大的條目。

LIME提供局部可解釋性說明

LIME能夠為單一欺詐預測提供解釋。

from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer
# Initialize LIME explainer
explainer = LimeTabularExplainer(X_train, feature_names=["Amount", "V1", "V2"], mode='classification')
# Explain a specific transaction

exp = explainer.explain_instance(X_test[0], model.predict)

# Display explanation

exp.show_in_notebook()

LIME說明

細分哪些特征影響到特定的欺詐決策。

流程圖：AI欺詐檢測的可解釋性

實時欺詐儀表板(Streamlit與Tableau)

為實時監控欺詐，我們使用Streamlit與Tableau構建儀表板。

Streamlit欺詐監控儀表板

• 上傳銀行交易
• 查看標記的欺詐交易
• 可視化基于SHAP的欺詐解釋

Python實現（Streamlit儀表板）

import streamlit as st
import pandas as pd
import shap
import joblib

# Load fraud model & SHAP explainer
model = joblib.load("fraud_model.pkl")
explainer = shap.Explainer(model)

# Streamlit UI
st.title("Real-Time Fraud Detection Dashboard")
uploaded_file = st.file_uploader("Upload Transactions (CSV)", type=["csv"])

if uploaded_file:
    df = pd.read_csv(uploaded_file)
    st.dataframe(df.head())

    # Fraud detection
    predictions = model.predict(df)
    df["Fraud Prediction"] = predictions

    # Display fraud cases
    st.subheader("Fraudulent Transactions:")
    st.dataframe(df[df["Fraud Prediction"] == 1])

    # SHAP Explanation
    fraud_case = df[df["Fraud Prediction"] == 1].iloc[0:1]
    shap_values = explainer(fraud_case)

    st.subheader("SHAP Explanation:")
    shap.waterfall_plot(shap.Explanation(values=shap_values.values[0], 
                                         base_values=shap_values.base_values[0]))

比較各欺詐檢測模型

最佳模型：配合SHAP欺詐檢測可解釋性的XGBoost。

總結：AI欺詐預防的未來

隨著數字銀行與在線交易的興起，欺詐檢測必須不斷發展才能始終領先于欺詐者。傳統基于規則的系統已不再可靠，AI驅動的欺詐檢測講成為新的、最強大的解決方案。

要點回顧

• AI欺詐檢測能夠顯著提高準確性并減少誤報。
• 使用SHAP與LIME的AI可解釋性機制，有助于增強欺詐決策的透明度與信任度。
• 實時儀表板（Streamlit與Tableau）為欺詐預防團隊提供可操作見解。
• 比較不同模型可幫助組織根據準確性、召回率和可解釋性選擇最佳方案。

探索方向

• 使用Kafka與Spark Streaming實現實時欺詐警報。
• 圖神經網絡（GNN）檢測復雜欺詐模式。
• 強化學習自適應改進欺詐檢測能力。

銀行機構可集成DeepSeek AI、可解釋AI（XAI）與實時儀表板，建立起更透明、更準確且更具動態性的欺詐檢測系統。

原文標題：Banking Fraud Prevention With DeepSeek AI and AI Explainability，作者：Swapnil Patil