AI Sang Penjaga Sunyi dalam Penipuan Fintech

Sistem perbankan konvensional secara bertahap sedang diubah menjadi perangkat genggam. Ketika populasi yang terpinggirkan memperoleh akses ke pembiayaan, tujuan ekonomi yang lebih luas dari inklusi keuangan atau pengurangan kemiskinan pemerintah menjadi tersentuh—ini melepaskan kekuatan sejati untuk menjangkau pihak yang tidak terbankkan dari kalangan perbankan, menghadirkan ekonomi skala dan menurunkan biaya pencarian serta biaya transaksi. Banyak perusahaan fintech telah bertransformasi dengan merangkul nilai desain yang berpusat pada manusia sebagai kerangka kerja untuk menyeimbangkan kebutuhan organisasi dengan kebutuhan pengguna, pelanggan, dan komunitasnya. Kini mereka hadir di seluruh rantai nilai—mulai dari layanan penghimpunan modal hingga layanan pembayaran hingga layanan manajemen investasi, serta asuransi.

Seluruh ekosistem ini dimungkinkan melalui integrasi teknologi Artificial Intelligence dan blockchain, dan kini pertanyaan yang mungkin muncul adalah mengapa AI begitu penting bagi fintech. Alasannya bisa jadi terletak pada sifat persoalan yang dinamis, karena persoalan tersebut terus berkembang. Fintech berupaya menghadirkan solusi keuangan dengan cara yang lebih terorganisasi, dan AI adalah arsitek yang membangun dengan menganyam melintasi informasi.

Seperti yang kita semua ketahui, setiap transaksi keuangan terikat oleh formalitas hukum, dan sangat penting untuk mengamankan transaksi melalui dokumen legal yang tepat. Fintech telah menghadirkan transaksi tanpa kertas—dulu dokumen legal perlu ditandatangani secara fisik. Saat ini, tanda tangan sedang didigitalisasi. Transaksi berbasis pengenalan suara sedang diintegrasikan. Tren kontrak pintar saat ini membuat segalanya menjadi lebih mudah sekaligus lebih kompleks bagi institusi pembiayaan.

Semua metode AI selalu berada pada titik pertemuan dengan penggunaan manusia. Begitu intervensi manusia terjadi, ada kemungkinan penyalahgunaan informasi. Jadi, dengan cara tertentu, data yang memberi transparansi di sisi lain dapat menjadi bahan bagi anomali atau ketidaksesuaian. Seperti pertanyaan yang dihadapi Karna ketika bertempur melawan saudara tirinya. Praktik-praktik tidak etis ini menjulang besar di industri keuangan. Kita melihat beberapa isu yang memiliki implikasi moneter besar, dan orang cenderung memanfaatkan celah dalam sistem hukum.

Deteksi Penipuan

Bagaimana hal itu dapat bekerja

Ini mewakili transaksi yang dirancang dan direncanakan secara tidak etis yang menggunakan penipuan untuk mengalirkan uang dengan bantuan sistem melalui pembuatan identitas yang salah dan dokumen-dokumen terkait. Kompleksitas yang berlangsung dan upaya yang berkelanjutan untuk inovasi produk keuangan memunculkan peluang tambahan untuk penipuan keuangan yang berdampak pada ribuan investor untuk kehilangan uang di hedge fund, skema Ponzi, perdagangan mata uang, mata uang virtual, kebutuhan modal kerja, dan banyak skema lainnya yang merugikan investor.

Menggabungkan supervised dan unsupervised machine learning sebagai bagian dari strategi deteksi penipuan berbasis AI dapat memungkinkan keuangan digital mendeteksi penipuan yang kompleks. Kecepatan perubahan terhadap kecanggihan dan skala serangan penipuan kini menjadi hal yang mendesak, mengingat terminologi hukum dan deteksi penipuan hukum perlu menghadirkan model yang bersifat disruptif. Ketika kita membahas dokumen terkait, klausul dan ketentuan dari dokumen terkait dapat dibawa ke permukaan melalui Ethical AI. Pencarian kata kunci dan pencarian dengan ID yang mirip hanya dapat menunjukkan di mana anomali itu berada, sementara supervised dan unsupervised AI dapat menemukan jalur untuk mendeteksi penipuan. Sama seperti analisis laporan keuangan, diperlukan kebutuhan untuk mengotomatisasi analisis istilah-istilah hukum.

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

*       

### Kejelasan dalam keputusan kredit:

Algoritma AI dapat diprogram untuk membuat keputusan pinjaman yang adil dengan mengevaluasi kelayakan kredit menggunakan beragam faktor yang tidak bias. Ethical AI memastikan bahwa keputusan-keputusan tersebut tetap tidak terpengaruh oleh faktor-faktor seperti ras, gender, atau atribut diskriminatif lainnya, sehingga menjaga keadilan dalam transaksi keuangan.

*       

### Pengawas kepatuhan: 

Sistem Ethical AI memiliki kemampuan untuk secara konsisten mengamati dan menyesuaikan diri terhadap regulasi yang terus berkembang. Melalui analisis real-time atas dokumen legal yang luas dan pembaruan, AI dapat membantu perusahaan fintech dalam mematuhi kerangka hukum yang rumit dan terus berubah, sehingga menurunkan kemungkinan terjadinya masalah hukum dan denda.

*       

### Deteksi anomali: 

Algoritma berbasis AI dapat mengidentifikasi aktivitas penipuan dengan memeriksa pola dan kejanggalan pada data secara real-time. Ethical AI memastikan kepatuhan pada undang-undang privasi dan perlindungan data sambil menargetkan dan memitigasi potensi penipuan, sehingga memperkuat kepatuhan hukum sekaligus kepercayaan pelanggan.

*       

### Kedaulatan data:

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

*       

### Transparansi data: 

Algoritma Ethical AI dirancang agar transparan dan dapat dijelaskan. Ini berarti bahwa keputusan yang dicapai oleh model AI dapat ditelusuri kembali, memungkinkan regulator dan pelanggan untuk memahami alasan spesifik di balik kesimpulan-kesimpulan tersebut. Transparansi ini penting untuk akuntabilitas hukum dan membangun kepercayaan dengan pelanggan.

*       

### Mengotomatisasi kontrak digital:

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

*       

### Anti pencucian uang:

Sistem AI dapat menganalisis volume data yang luas untuk mengidentifikasi transaksi yang mencurigakan, memastikan kepatuhan pada aturan AML. Ethical AI dalam fintech menjamin pengenalan risiko pencucian uang yang tepat sekaligus menjaga privasi pelanggan dan mematuhi pedoman hukum.

*       

### Berpusat pada pelanggan: 

Chatbot AI dan asisten virtual yang digerakkan oleh AI dapat memberikan informasi hukum kepada pelanggan. Dengan demikian, ethical AI memastikan nasihat yang diberikan akurat dan sesuai dengan regulasi hukum, mencegah penyebaran misinformasi dan tanggung jawab hukum.

Menerapkan penggunaan AI secara etis dalam fintech tidak hanya meningkatkan efisiensi dan pengalaman pelanggan, tetapi juga secara substansial memperkuat pengkontekstualan hukum dengan memasukkan prinsip-prinsip ethical AI. Dengan demikian, fintech dapat menavigasi lanskap hukum yang kompleks dengan penuh keyakinan dan integritas.

Cari melalui pencarian identitas hukum yang sama

Praktik perdagangan yang tidak adil

Perdagangan adalah proses operasional mendasar untuk pasar keuangan. Ini melalui beberapa validasi dan pemeriksaan sebelum penyelesaian. Untuk memungkinkan praktik buruk dalam perdagangan, dilakukan beberapa cara yang tidak adil dan pemalsuan dokumen. Dokumen hukum yang disusun secara tidak adil dan dengan klausul yang meragukan dapat berperan besar dalam penipuan. Ada banyak contoh di mana praktik perdagangan yang tidak adil di bidang perdagangan forex telah menyebabkan kerugian besar bagi para pemberi pinjaman. Fintech yang mengintegrasikan pernyataan akun perdagangan lintas bank dapat memicu anomali. Transaksi dalam akun perdagangan yang tanggalnya cocok dengan transaksi dalam akun bank dapat menemukan kesamaan, yang kemudian dapat memunculkan pertanyaan tentang praktik perdagangan dan pertumbuhan/penurunan harga saham yang tidak wajar. Peran ethical AI muncul, yang dapat membantu mendeteksi masalah yang berpusat pada manusia.

Deteksi melalui laporan rekening perdagangan milik pelanggan

Penipuan Transaksi

Setiap transaksi dalam akun yang tidak diotorisasi secara langsung oleh pemegang kartu/akun dianggap sebagai transaksi penipuan. Namun, seseorang juga dapat mempertimbangkan pola yang berpotensi penipuan seperti akun bisnis yang tidak memiliki transaksi kredit apa pun dalam 15 atau 30 hari terakhir, atau bahkan pembayaran yang berbentuk angka yang dibulatkan secara ganjil seperti kelipatan 100. Pembayaran kepada pihak ketiga/pembayaran pada transfer pinjaman melalui akun-akun yang meragukan dapat memberi indikasi transaksi yang mencurigakan.

Deteksi Transaksi Penipuan melalui pembayaran

Penipuan terkait dengan masalah perilaku

Setiap penyimpangan dari pemrograman rutin dapat menimbulkan tanda peringatan perilaku. Jika calon peminjam telah menginstal/menghapus aplikasi pinjaman dalam rentang waktu, misalnya, dua bulan, atau mereka telah membelanjakan lebih dari biasanya, atau menerima setoran kas lebih banyak daripada kredit gaji mereka yang biasa dapat memunculkan alarm pada model machine learning yang telah terlatih dengan baik. Penipuan berbasis perilaku kemudian bertindak sebagai alarm untuk aktivitas penipuan dan/atau keterlambatan yang akan datang.

Deteksi melalui unduhan di layanan Google Play

AI adalah satu-satunya cara untuk mendeteksi penipuan dalam skala besar, dan platform yang dibangun di atasnya harus mampu menangani volume data masa lalu yang besar. Algoritma supervised machine learning dapat melihat data transaksi seperti—kepemimpinan bersama yang umum, kasus hukum yang tertunda, sifat kasus hukum, kesamaan alamat, tuntutan yang diajukan, dll—untuk meminimalkan false positives dan memberikan respons yang sangat cepat terhadap pertanyaan. Selain itu, unsupervised machine learning dapat memicu bentuk penipuan baru yang lebih canggih. Semua ini akan membantu pencegahan perusahaan fraud yang menipu dana pemberi pinjaman, dan tribunal akan mampu membuat keputusan yang dapat dibenarkan.  AI perlu dilengkapi untuk menyelesaikan transaksi-transaksi penipuan yang berat.