AI, Penjaga Diam dalam Penipuan Fintech

Sistem perbankan konvensional secara bertahap diubah menjadi perangkat genggam. Ketika populasi marginal mendapatkan akses ke keuangan, tujuan ekonomi yang lebih luas yaitu inklusi keuangan atau pengurangan kemiskinan dari pemerintah dapat tercapai—ini membuka potensi sejati untuk menjangkau yang tidak bankable ke komunitas perbankan, membawa skala ekonomi dan mengurangi biaya pencarian serta transaksi. Banyak perusahaan fintech telah bertransformasi dengan mengadopsi nilai-nilai desain berpusat pada manusia sebagai kerangka kerja untuk menyeimbangkan kebutuhan organisasi dengan kebutuhan pengguna, pelanggan, dan komunitasnya. Mereka kini hadir di seluruh rantai nilai—dari layanan penggalangan modal hingga layanan pembayaran, pengelolaan investasi, serta asuransi.

Seluruh ekosistem ini memungkinkan melalui integrasi Kecerdasan Buatan dan teknologi blockchain, dan kini muncul pertanyaan mengapa AI sangat penting bagi fintech. Alasannya mungkin karena sifat dinamis dari masalah tersebut, karena selalu berkembang. Fintech berusaha menyajikan solusi keuangan secara lebih terorganisir, dan AI adalah arsitek yang membangun hal tersebut dengan menyusun informasi secara menyeluruh.

Seperti yang kita ketahui, setiap transaksi keuangan harus mematuhi formalitas hukum, dan sangat penting untuk mengamankan transaksi melalui dokumen hukum yang tepat. Fintech telah memperkenalkan transaksi tanpa kertas—dulu dokumen hukum harus ditandatangani secara fisik. Saat ini, tanda tangan menjadi digital. Transaksi berbasis suara mulai diintegrasikan. Tren kontrak pintar saat ini memudahkan sekaligus memperumit proses bagi lembaga keuangan.

Semua metode AI selalu berada di persimpangan penggunaan manusia. Begitu intervensi manusia terjadi, ada risiko penyalahgunaan informasi. Jadi, data yang memberikan transparansi di satu sisi, di sisi lain, bisa menjadi sumber anomali atau ketidaksesuaian. Seperti pertanyaan yang dihadapi Karna saat melawan saudara setengahnya. Praktik tidak etis ini sangat besar di industri keuangan. Kita melihat beberapa masalah yang memiliki implikasi moneter besar dan orang cenderung memanfaatkan celah dalam sistem hukum.

Deteksi Penipuan

Cara kerjanya

Ini mewakili transaksi yang dirancang dan direncanakan secara tidak etis yang menggunakan penipuan untuk menyedot uang dengan bantuan sistem melalui penciptaan identitas palsu dan dokumen terkait. Kompleksitas yang terus meningkat dan upaya inovasi produk keuangan membuka jalan baru untuk penipuan keuangan yang menyebabkan ribuan investor kehilangan uang di hedge fund, skema Ponzi, perdagangan mata uang, mata uang virtual, kebutuhan modal kerja, dan berbagai skema lain yang merugikan investor.

Menggabungkan pembelajaran mesin terawasi dan tak terawasi sebagai bagian dari strategi deteksi penipuan AI dapat memungkinkan keuangan digital mendeteksi penipuan yang kompleks. Kecepatan perubahan tingkat kehalusan dan skala serangan penipuan sangat penting saat terminologi hukum dan deteksi penipuan hukum perlu menghadirkan model disruptif. Ketika membahas dokumen terkait, klausul dan syarat serta ketentuan dokumen tersebut dapat diungkap melalui AI Etis. Pencarian kata kunci dan pencarian dengan ID serupa hanya dapat menunjukkan keberadaan anomali, sementara AI terawasi dan tak terawasi dapat menemukan jalur untuk mendeteksi penipuan. Seperti analisis laporan keuangan, diperlukan otomatisasi analisis istilah hukum.

Penggunaan AI secara etis dapat secara signifikan meningkatkan konteks hukum dalam fintech dengan memastikan keadilan, transparansi, dan akuntabilitas dalam operasinya.

*       

### Kejelasan dalam keputusan kredit:

Algoritma AI dapat diprogram untuk membuat keputusan pemberian pinjaman yang adil dengan mengevaluasi kelayakan kredit menggunakan berbagai faktor yang tidak bias. AI Etis menjamin bahwa keputusan ini tidak dipengaruhi oleh faktor seperti ras, gender, atau atribut diskriminatif lainnya, sehingga menjaga keadilan dalam transaksi keuangan.

*       

### Pengawas kepatuhan:

Sistem AI Etis mampu secara konsisten mengamati dan menyesuaikan diri dengan regulasi yang terus berkembang. Melalui analisis real-time terhadap dokumen hukum dan pembaruan, AI dapat membantu perusahaan fintech mematuhi kerangka hukum yang rumit dan selalu berubah, sehingga mengurangi kemungkinan masalah hukum dan denda.

*       

### Deteksi anomali:

Algoritma berbasis AI dapat mengidentifikasi aktivitas penipuan dengan memeriksa pola dan ketidakteraturan dalam data secara real-time. AI Etis menjamin kepatuhan terhadap undang-undang privasi dan perlindungan data sambil mengidentifikasi dan mengurangi potensi penipuan, sehingga meningkatkan kepatuhan hukum dan kepercayaan pelanggan.

*       

### Kedaulatan data:

Model AI Etis dapat melindungi data pelanggan dengan menggunakan enkripsi canggih dan metode anonimisasi data. Dengan memastikan kepatuhan ketat terhadap undang-undang perlindungan data, perusahaan fintech dapat mencegah masalah hukum terkait pelanggaran data dan privasi.

*       

### Transparansi data:

Algoritma AI Etis dirancang agar transparan dan dapat dijelaskan. Ini berarti keputusan yang diambil oleh model AI dapat dilacak kembali, memungkinkan regulator dan pelanggan memahami dasar rasional di balik keputusan tersebut. Transparansi ini penting untuk akuntabilitas hukum dan membangun kepercayaan dengan pelanggan.

*       

### Otomatisasi kontrak digital:

Alat berbasis AI untuk analisis kontrak dapat dengan cepat memindai dan memahami dokumen hukum. Ini membantu perusahaan fintech memahami perjanjian hukum yang rumit, memastikan mereka memenuhi kewajiban kontraktual dan mencegah sengketa hukum.

*       

### Anti-pencucian uang:

Sistem AI dapat menganalisis volume data yang besar untuk mengidentifikasi transaksi mencurigakan, memastikan kepatuhan terhadap undang-undang AML. AI Etis dalam fintech menjamin pengenalan risiko pencucian uang secara akurat sambil melindungi privasi pelanggan dan mematuhi pedoman hukum.

*       

### Fokus pada pelanggan:

Chatbot dan asisten virtual berbasis AI dapat menawarkan informasi hukum kepada pelanggan. Dengan demikian, AI Etis memastikan saran yang diberikan akurat dan sesuai dengan regulasi hukum, mencegah penyebaran informasi yang salah dan tanggung jawab hukum.

Mengadopsi penggunaan AI secara etis dalam fintech tidak hanya meningkatkan efisiensi dan pengalaman pelanggan, tetapi juga secara substansial memperkuat konteks hukum dengan mengintegrasikan prinsip-prinsip AI Etis. Dengan demikian, fintech dapat menavigasi lanskap hukum yang kompleks dengan percaya diri dan integritas.

Pencarian berdasarkan identitas hukum yang sama

Praktik perdagangan tidak adil

Perdagangan adalah proses operasional dasar di pasar keuangan. Ini melalui beberapa validasi dan pemeriksaan sebelum penyelesaian. Untuk memungkinkan praktik buruk dalam perdagangan, berbagai cara tidak adil dan misrepresentasi dokumen dilakukan. Dokumen hukum yang disusun secara tidak adil dan dengan klausul meragukan dapat berperan besar dalam penipuan. Banyak kejadian di mana praktik perdagangan tidak adil di bidang forex menyebabkan kerugian besar bagi pemberi pinjaman. Fintech yang mengintegrasikan laporan rekening perdagangan antar bank dapat memicu anomali. Transaksi di rekening perdagangan yang cocok dengan tanggal transaksi di rekening bank dapat menemukan kesamaan, yang kemudian dapat memicu pertanyaan tentang praktik perdagangan dan pertumbuhan/penurunan harga saham yang tidak wajar. Peran AI Etis muncul di sini, yang dapat membantu mendeteksi masalah yang berpusat pada manusia.

Deteksi melalui laporan rekening perdagangan pelanggan

Penipuan Transaksi

Setiap transaksi di akun yang tidak langsung disetujui oleh pemilik kartu/akun dianggap sebagai transaksi penipuan. Tetapi pola yang berpotensi penipuan juga bisa dipertimbangkan seperti akun bisnis yang tidak melakukan transaksi kredit dalam 15 atau 30 hari terakhir, atau pembayaran yang angka-angkanya ganjil bulat seperti kelipatan 100. Pembayaran ke pihak ketiga/pembayaran transfer pinjaman melalui akun meragukan dapat memberikan indikasi transaksi penipuan.

Deteksi Transaksi Penipuan melalui pembayaran

Penipuan terkait perilaku

Setiap penyimpangan dari pola biasa dapat menimbulkan tanda bahaya perilaku. Jika calon peminjam menginstal/mencopot aplikasi pinjaman dalam jangka waktu dua bulan, atau mereka menghabiskan lebih dari biasanya, atau menerima setoran tunai lebih dari gaji mereka biasanya, ini dapat menimbulkan alarm pada model pembelajaran mesin yang terlatih dengan baik. Penipuan perilaku kemudian berfungsi sebagai alarm untuk aktivitas penipuan dan/atau keterlambatan pembayaran.

Deteksi melalui unduhan di layanan Google Play

AI adalah satu-satunya cara untuk mendeteksi penipuan berskala besar, dan platform yang dibangun di atasnya harus mampu menangani volume data masa lalu yang besar. Algoritma pembelajaran mesin terawasi dapat memeriksa data transaksi seperti—kepemimpinan langsung yang umum, kasus hukum tertunda, sifat kasus hukum, kemiripan alamat, tuduhan yang diajukan, dll., untuk meminimalkan positif palsu dan memberikan respons yang sangat cepat terhadap pertanyaan. Selain itu, pembelajaran mesin tak terawasi dapat memicu bentuk penipuan yang baru dan lebih canggih. Semua ini akan membantu mencegah perusahaan penipuan dari dana pemberi pinjaman, dan pengadilan akan mampu membuat keputusan yang adil. AI harus diperlengkapi untuk menyelesaikan transaksi penipuan besar.