机器学习已经广泛应用于合规、风险管理和预防欺诈等工作。英国公司智能语音（Intelligent Voice）向大银行出售基于机器学习的语音转录工具，可用来监控交易员的电话，以发现内幕交易等不正当行为的迹象。其他的专业公司如Xcelerit或Kinetica向银行和投资公司提供接近实时的风险敞口跟踪，让它们能随时监控自己的资本要求。
Machine-learning excels in spotting unusual patterns of transactions, which can indicate fraud. Firms ranging from startups such as Feedzai (for payments) or Shift Technology (for insurance) to behemoths such as IBM are offering such services. Some are developing the skills in-house. Monzo, a British banking startup, built a model quick enough to stop would-be fraudsters from completing a transaction, bringing the fraud rate on its pre-paid cards down from 0.85% in June 2016 to less than 0.1% by January 2017.
机器学习擅于发现不寻常的交易模式，而这种异常背后可能存在欺诈。从Feedzai（面向支付业务）或Shift Technology（面向保险业务）这类创业公司，到IBM这样的巨头都在提供此类服务。有些企业正在自行研发这样的技术。英国银行业创业公司Monzo建立了一个模型，能够及时阻止诈骗嫌疑人完成交易，这令它的预付费卡欺诈率从2016年6月的0.85%降至2017年1月的不到0.1%。
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