AIの不正検出戦略の一部として、教師ありおよび教師なしの機械学習を組み合わせることで、デジタル金融は複雑な不正を検出できます。詐欺攻撃の高度さと規模が変化する速さは、今や必須です。なぜなら、法的な用語や法的な不正の検出には、破壊的なモデルを導入する必要があるからです。関連書類という話になると、倫理的AI（Ethical AI）によって、関連するドキュメントの条項や「重要な事項／条件（terms and conditions）」を前面に持ち出すことができます。キーワード検索や、同様のIDを使った検索では異常が存在する場所が分かるだけですが、教師あり・教師なしのAIは、不正を検出するための道筋を見つけられます。財務諸表分析のように、法的用語の分析を自動化する必要があります。
AIはフィンテック詐欺における沈黙の守護者
対面型の銀行システムは、徐々に携帯端末へと変えられつつあります。疎外された人口が金融へのアクセスを得ると、政府が掲げる金融包摂、あるいは貧困削減といったより広範な経済目標が対処されることになり、銀行業界に属しない人々（アンバンクド）へ到達するための真の潜在力が解き放たれます。これにより規模の経済がもたらされ、検索コストや取引コストが削減されます。多数のフィンテック企業は、人間中心のデザインの価値観を、組織のニーズと、その利用者・顧客・コミュニティのニーズとのバランスを取るための枠組みとして受け入れることで変革してきました。現在では、資金調達サービスから決済サービス、投資運用サービス、そして保険まで、バリューチェーン全体にわたって存在しています。
このエコシステム全体は、人工知能とブロックチェーン技術の統合によって可能になり、そして今、なぜAIがフィンテックにとってそれほど重要なのかという疑問が想定されます。その理由は、この問題のダイナミックな性質、つまり常に進化し続けていることにあるのかもしれません。フィンテックは、より組織化された形で金融ソリューションをテーブルに持ち込もうとし、AIは情報に織り込みながら、それを形にする建築家です。
ご存じのとおり、いかなる金融取引も法的形式に縛られており、適切な法的書類によって取引を確実にすることが何よりも重要です。フィンテックはペーパーレス取引をもたらしました。以前は法的書類に物理的に署名する必要がありましたが、現在では署名がデジタル化されつつあります。音声対応の取引が組み込まれています。スマートコントラクトの現在の潮流は、資金提供機関にとって事を容易にも、複雑にもしています。
あらゆるAI手法は常に人間の利用の岐路にあります。人間の介入が発生した瞬間、情報の悪用の可能性があります。したがって一方では、透明性を与えるデータが、他方では不正確さや不一致の“餌”になり得ます。ちょうど、異母兄弟と戦った際にカルナが直面したような問いのようにです。このような非倫理的な行為は金融業界に大きく立ち現れています。私たちは、巨額の金銭的含意を持ついくつかの問題を見ていきます。そして、人々は法制度の隙間を利用しようとする傾向があります。
詐欺検出
どのように機能しうるか
これは、不正に設計・計画された取引であり、誤った身元と関連書類を作り出すことで、システムの助けを借りて欺瞞によって資金を吸い上げます。金融商品は、進行中の複雑さと継続的なイノベーションの取り組みによって、何千もの投資家が損失を被ることにつながる追加の金融詐欺の手口を生み出し、ヘッジファンド、ポンジスキーム、通貨取引、仮想通貨、運転資金の必要性、そして他にも多くのスキームが投資家を傷つけます。
AIの不正検出戦略の一部として、教師ありおよび教師なしの機械学習を組み合わせることで、デジタル金融は複雑な不正を検出できます。詐欺攻撃の高度さと規模が変化する速さは、今や必須です。なぜなら、法的な用語や法的な不正の検出には、破壊的なモデルを導入する必要があるからです。関連書類という話になると、倫理的AI（Ethical AI）によって、関連するドキュメントの条項や「重要な事項／条件（terms and conditions）」を前面に持ち出すことができます。キーワード検索や、同様のIDを使った検索では異常が存在する場所が分かるだけですが、教師あり・教師なしのAIは、不正を検出するための道筋を見つけられます。財務諸表分析のように、法的用語の分析を自動化する必要があります。
倫理的なAIの利用は、フィンテックにおいて、公正さ、透明性、説明責任をその運用において確保することで、法的な文脈づけを大幅に強化できます。
AIアルゴリズムは、偏りのない多様な要因を用いて信用力を評価することで、公平な融資判断を行うようにプログラムできます。倫理的AIは、そうした判断が人種、性別、またはその他の差別的属性といった要因に影響されないことを保証し、それによって金融取引の公正さが担保されます。
倫理的AIシステムには、進化する規制を継続的に観察し、調整する能力があります。広範な法的文書と更新内容のリアルタイム分析を通じて、AIはフィンテック企業が複雑で、しかも絶えず変化する法的枠組みに従うことを支援し、それにより法的問題や罰金の可能性を減らせます。
AI駆動のアルゴリズムは、リアルタイムのデータにおけるパターンや不規則性を調べることで、不正行為を特定できます。倫理的AIは、プライバシーとデータ保護の法律への遵守を保証しつつ、潜在的な不正を突き止めて緩和するため、法的な遵守と顧客の信頼の双方を強化します。
倫理的AIモデルは、高度な暗号化とデータ匿名化の手法を用いて顧客データを保護できます。データ保護法への厳格な遵守を確実にすることで、フィンテック企業は、データ漏えいおよびプライバシー侵害に関連する法的問題を防ぐことができます。
倫理的AIアルゴリズムは、透明で説明可能なように設計されています。これは、AIモデルが到達した判断を追跡できることを意味し、規制当局や顧客が、それらの結論の背後にある具体的な根拠を理解できるようになります。この透明性は、法的な説明責任のため、そして顧客との信頼構築に不可欠です。
契約分析のためのAI搭載ツールは、法的文書を迅速にスキャンして理解できます。これは、フィンテック企業が複雑な法的合意を把握するのに役立ち、契約上の義務を満たし、法的紛争を防ぐことを確実にします。
AIシステムは、大量のデータを分析して疑わしい取引を特定し、AML（マネーロンダリング防止）法の遵守を確実にできます。フィンテックにおける倫理的AIは、マネーロンダリングのリスクを正確に認識しつつ、顧客のプライバシーを保護し、法的ガイドラインに従うことを保証します。
AI駆動のチャットボットやバーチャルアシスタントは、顧客に法律情報を提供できます。その際、倫理的AIは、提供される助言が正確であり、法律上の規制に準拠していることを保証し、不正確な情報の拡散や法的責任の発生を防ぎます。
フィンテックにおけるAIの倫理的な利用を取り入れることは、効率と顧客体験を向上させるだけでなく、倫理的AIの原則を組み込むことによって、法的な文脈づけを実質的に強化します。これにより、フィンテック企業は、確信と誠実さをもって複雑な法的領域を進めることができます。
同じ法的なIDの検索を行う
不公正な取引慣行
取引は、金融市場における基本的な業務プロセスです。これは決済の前に、いくつかの検証やチェックを経ます。取引における不正行為を可能にするために、いくつかの不公正な手段や、書類の虚偽表示が行われます。不公平に作成され、疑わしい条項を含む法的書類は、大きな詐欺的役割を果たし得ます。FX取引の分野で不公正な取引慣行が、貸し手に巨額の損失をもたらした例は数多くあります。銀行間で取引口座の明細を統合するフィンテックは、異常を引き起こす可能性があります。取引口座における取引が、銀行口座における取引と日付を一致させることで共通点が見つかり、それが取引慣行に関する疑問や、株価の不自然な上昇／下落（成長／縮小）を引き起こす可能性があります。人間中心の課題を検出するのに役立つ、倫理的AIの役割がここに登場します。
顧客の取引口座明細による検出
取引詐欺
口座内の取引であって、カード／口座保有者によって直接承認されていなかったものは、詐欺的取引と見なされます。しかし、例えば「事業口座において過去15日または30日間信用取引が一切ない」や、「100の倍数のように不自然に丸められた金額の支払い」があるといった、潜在的に詐欺的なパターンとして捉えることもできます。疑わしい口座を通じた第三者への支払い／融資の振替に伴う支払いは、詐欺的取引の兆候となり得ます。
支払いによる詐欺的取引の検出
詐欺は行動上の問題と結びついています
通常のプログラミングからの逸脱は、行動に関する危険信号を引き起こし得ます。たとえば、潜在的な借り手が、たとえば2か月の期間内で融資アプリをインストール／アンインストールしていたり、普段より多く支出していたり、通常の給与の入金クレジットよりも多い現金預金を受け取っていたりすると、よく訓練された機械学習モデルではアラームを引き起こす可能性があります。すると、その行動に基づく不正は、不正行為や／または今後到来しうる延滞に対する警報の役目を果たします。
Google playサービスにおけるダウンロードによる検出
AIは、大規模な詐欺を検出する唯一の方法であり、これらの上に構築されたプラットフォームは、大量の過去データを扱えるはずです。教師あり機械学習アルゴリズムは、トランザクションデータを「よくある共同取締役（common directorships）」「係争中の法的案件」「法的案件の性質」「住所の類似性」「提起された告訴（charges filed）」などの観点で見て、誤検知（false positives）を最小化し、問い合わせに対して非常に高速な応答を提供できます。また、教師なし機械学習は、新しく、より高度な形の詐欺を引き起こし得ます。これらすべては、貸し手の資金を不正に扱う企業（詐欺企業）を防ぐのに役立ち、そして審判（tribunals）は正当な判断を下せるようになります。AIは、重大な詐欺的取引を解決できるように装備される必要があります。