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2）支付欺诈
未经授权的交易和退款 零售业的支付欺诈包括使用被盗信用卡信息或其他支付方式进行的未经授权的交易。欺诈者可能采用各种手段，包括信用卡盗刷、网络钓鱼或拦截在线支付数据。人工智能算法可以分析交易模式，检测表明存在欺诈活动的异常情况，并在未经授权的交易发生之前予以阻止。此外，欺诈检测算法中的人工智能可以帮助零售商对退款提出异议并追回欺诈交易造成的损失。

3）账户接管
当欺诈者通过网络钓鱼、凭证填充或社会工程攻击窃取登录凭证，未经授权进入客户账户时，就会发生危及客户账户进行非法访问的情况。一旦被盗用，这些账户便可用于进行欺诈性购买、兑换忠诚度奖励 牙医数据库 或访问敏感个人信息。零售身份验证机制中的人工智能可以识别可疑的登录尝试、检测异常的账户活动并实施更多安全措施（例如多因素身份验证），以防止未经授权的访问并保护客户账户。

这些欺诈计划通常是零售行业内更为复杂的犯罪活动的初始阶段，包括有组织的零售犯罪、库存盗窃和欺诈性退款团伙。欺诈检测系统和预防技术中的人工智能可保护零售企业免受财务损失并维护消费者的信任。

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使用机器学习检测零售欺诈

在零售行业实施机器学习以进行欺诈检测解决方案遵循一种结构化方法，可以适应企业遇到的各种欺诈方案。以下是针对零售欺诈检测量身定制的分步流程：

1）数据收集和预处理
收集相关数据源，包括交易记录、客户信息、产品详细信息和历史欺诈数据。预处理数据以确保其结构化并标记适当。对于监督学习，将合法交易标记为“好”，将欺诈活动标记为“坏”。非监督学习技术也可用于发现非结构化数据中的模式。

2）特征提取
从数据中提取表明零售业欺诈行为的关键参数。这些参数可能包括：