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2）减少人类参与
虽然人工监督，但机器学习可显著减少 ML 欺诈检测解决方案所需的人工工作量。通过自动执行交易数据分析并标记可疑活动，机器学习系统减轻了零售员工的负担，使他们能够专注于战略任务和客户服务。同样，AIOps 解决方案通过优化 IT 运营、减少人工干预和全面提高效率来增强这一过程。

3）提高准确性
机器学习算法擅长识别零售交易数据中的复杂模式和异常，从而获得更准确的欺诈检测结果。在人类专家的指导下，持续的学习和改进进一步提高了反洗钱欺诈检测模型的准确性，最大限度地减少了误报并确保准确识别欺诈行为。

4）增强学习潜力
机器学习模型可以通过获取新的零售交易数据不断学习并适应 求职者数据库 不断变化的欺诈策略。随着数据科学家将更多信息输入机器学习系统，它变得越来越善于识别新兴的欺诈模式，从而在动态零售环境中领先于欺诈活动。

5）节省成本
与传统的手动方法相比，在零售欺诈检测系统中实施机器学习可以节省大量成本。通过自动执行重复任务并简化反洗钱欺诈检测解决方案，零售商可以优化资源分配并降低与欺诈管理相关的运营费用。此外，机器学习解决方案的可扩展性使零售商能够扩展其欺诈预防和检测能力，而无需承担大量管理费用。

6）持续可用性
与人类分析师不同，机器学习系统全天候运行，无需休息或停机。虽然定期维护和升级对于确保最佳性能必不可少，但可以战略性地安排这些任务，以最大限度地减少反洗钱欺诈检测操作的中断。因此，即使在非营业时间，零售商也可以从持续警惕欺诈活动中受益。

在零售业中，利用机器学习进行欺诈预防和检测具有无与伦比的优势，包括提高速度、准确性和成本效益。通过利用人工智能驱动的分析功能，零售商可以加强对欺诈的防御，保护其金融资产并维护客户信任。

有用链接：人工智能和机器学习在金融决策过程中的兴起

零售欺诈检测中的机器学习和人工智能应用
零售欺诈检测中的机器学习和人工智能应用