利用人工智能技术检测欺诈和犯罪是一个双方斗智斗勇的过程，而我们应该尽快确定如何通过人工智能来预防欺诈和犯罪的基本原理。

人工智能是一种将来会成为主流的技术，它可以出现在家里和汽车等任何地方。虽然人工智能技术并非万能，但是未来还是可以出现用人工智能技术帮助用来识别欺诈和谎言的应用。而利用人工智能技术检测欺诈和犯罪是一个双方斗智斗勇的过程，而我们应该尽快确定如何通过人工智能来预防欺诈和犯罪的基本原理。

目前利用人工智能技术打击欺诈行为主要有三种方式，而它们对于人工智能领域的发展起到了重要的作用。它们分别是：

1、规则和名誉清单；

2、机器学习方法；

3、无指导机器学习行为；

规则和声誉清单

规则和声誉在许多组织中识别欺诈都是一种有效的行为，它与“专家系统”非常类似，而这是在1970年被首次引入人工智能领域的概念。专家系统指的是计算机程序与不同领域的专家经验相结合，整套系统容易启动和运行，并且基于人类的理解能力，但是同时也限制在了高体力劳动等领域。

“规则”是一个以人类逻辑和语句来检测欺诈账户的行为，比如一个机构可以制定一个规则，当某个账户花费超过1000美元购买一个项目，而这个项目在24小时内就会被阻止交易。

机器学习方法

机器学习是人工智能技术的一个分支，可以防止系统解决问题的方式过于死板。研究人员希望机器学习那些数据，而不是通过计算机编码来寻找专家系统。

机器学习技术从上世纪90年代开始大规模进步，而进入到二十一世纪后被广泛的用于反欺诈行为。

无指导机器学习行为

无指导机器学习在更少的领域可以被使用，包括欺诈检测以及多层测试的结果预测。

无指导机器学习行为很难从内部被破解，因为它需要同时处理数十亿中可能，而无需要特殊的指导机制。有些公司在这一领域已经获取了很大的进步。