多模态 AI 通过整合和分析多种数据类型——例如文本、图像、音频、交易日志和行为模式——来更准确地识别可疑活动，相比于单模态系统。 传统的欺诈检测通常依赖于结构化数据（例如，交易金额或登录时间），但欺诈者越来越多地利用这些模型中的漏洞。 多模态 AI 通过交叉引用不同的数据源来解决这个问题。 例如，支付系统可能不仅分析交易金额，还分析用户的地理位置（来自 GPS 数据）、设备指纹（来自浏览器/设备元数据），甚至语音生物识别（来自客户服务电话）。 通过关联这些信号，系统可以检测到单数据方法遗漏的不一致之处，例如在国外使用新设备进行的交易，而用户的语音验证与其已知个人资料匹配。
一个关键优势是能够检测复杂的、依赖于上下文的欺诈模式。 例如，欺诈者可能会使用被盗的信用卡详细信息进行在线购买。 多模态系统可以将卡的账单地址与用户的 IP 位置交叉验证，检查交易期间上传的产品图像是否存在不匹配（例如，虚假收据），并分析结账期间的打字模式。 同样，在银行业务中，将交易历史记录（结构化数据）与客户支持的聊天记录（非结构化文本）相结合可以揭示社会工程攻击。 自然语言处理 (NLP) 模型可能会标记聊天消息中诸如“紧急电汇”之类的短语，而计算机视觉模型会扫描身份证件是否存在篡改。 这些层通过区分合法的异常（例如，用户旅行）与实际威胁来减少误报。
对于开发人员来说，实施多模态 AI 涉及构建处理和融合异构数据的管道。 诸如神经网络集成或跨模态注意力机制之类的技术可以将不同模态的功能联系起来——例如，将用户的交易时间与他们的典型移动应用使用模式联系起来。 实时处理至关重要：欺诈检测 API 可能会在帐户创建期间提取用户实时自拍照中的视频，提取面部特征点，并将它们与政府签发的身份证扫描件进行比较。 诸如 TensorFlow 或 PyTorch 之类的框架简化了在多模态数据集上训练模型的过程，但挑战包括确保低延迟推理和管理数据隐私。 通过设计能够使用新数据类型（例如，集成区块链交易日志或 IoT 设备信号）动态更新的系统，开发人员可以创建适应新兴威胁而不依赖于预定义规则的欺诈检测模型。
