ИИ Тихий страж в финтех-мошенничестве

brick-and-mortar banking system постепенно превращается в портативное устройство. Когда маргинализированное население получает доступ к финансам, решается более широкая экономическая задача — финансовая инклюзия или сокращение бедности, — что раскрывает истинный потенциал для достижения необслуживаемых клиентов, расширяя масштабы экономики и снижая издержки поиска и транзакций. Множество финтех-компаний преобразились, приняв ценности ориентированного на человека дизайна как основу для балансировки потребностей организации с потребностями пользователей, клиентов и сообществ. Сейчас они присутствуют по всей цепочке создания стоимости — от привлечения капитала и платежных услуг до управления инвестициями и страхования.

Вся эта экосистема стала возможной благодаря интеграции искусственного интеллекта и блокчейн-технологий, и сейчас возникает вопрос: почему ИИ так важен для финтеха? Возможно, причина кроется в динамической природе проблемы, поскольку она постоянно развивается. Финтех стремится представить финансовые решения в более организованной форме, а ИИ — архитектор, который создает структуру, переплетая информацию.

Как известно, любая финансовая транзакция связана с юридическими формальностями, и крайне важно обеспечить безопасность транзакции с помощью правильных юридических документов. Финтехи внедрили безбумажные транзакции — ранее для этого требовалось физически подписывать юридические бумаги. В настоящее время подписи становятся цифровыми. Внедряются голосовые транзакции. Современная тенденция — умные контракты, которые делают процессы проще и одновременно усложняют работу финансовых институтов.

Все методы ИИ всегда находятся на грани использования человеком. Как только вмешивается человек, появляется риск злоупотребления информацией. Таким образом, данные, обеспечивающие прозрачность, с одной стороны, могут стать источником аномалий или несоответствий. Как у Карына, который столкнулся с вопросом во время боя с братьями. Эти неэтичные практики широко распространены в финансовой индустрии. Рассмотрим некоторые проблемы, которые имеют огромные финансовые последствия, и люди используют пробелы в правовой системе.

Обнаружение мошенничества

Как это может работать

Это представляет собой неэтично спроектированную и запланированную транзакцию, использующую обман для вывода денег с помощью систем, создавая ложную личность и связанные с ней документы. Постоянная сложность и непрерывные усилия по инновациям в финансовых продуктах создают дополнительные возможности для мошенничества, которое приводит к потере денег тысячами инвесторов в хедж-фонды, пирамидальные схемы, валютную торговлю, виртуальные валюты, оборотный капитал и другие схемы, наносящие ущерб инвесторам.

Комбинирование контролируемого и неконтролируемого машинного обучения в рамках стратегии обнаружения мошенничества с помощью ИИ позволяет цифровым финансам выявлять сложные схемы мошенничества. Учитывая, как быстро меняется масштаб и сложность атак, необходимо внедрять прорывные модели для обнаружения юридических мошенничеств и новых схем. При работе с сопутствующими документами, условия и положения в них можно выявлять с помощью этичного ИИ. Поиск по ключевым словам и по похожим идентификаторам показывает наличие аномалий, а supervised и unsupervised AI помогают находить пути обнаружения мошенничества. Аналогично анализу финансовых отчетов, необходимо автоматизировать анализ юридических условий.

Этичное использование ИИ значительно повышает юридическую обоснованность в финтехе, обеспечивая справедливость, прозрачность и ответственность в их операциях.

*       

### Ясность в кредитных решениях:

Алгоритмы ИИ могут быть запрограммированы на справедливое принятие решений о кредитовании, оценивая платежеспособность на основе разнообразных беспристрастных факторов. Этичный ИИ гарантирует, что эти решения не будут зависеть от расы, пола или других дискриминационных признаков, поддерживая справедливость в финансовых операциях.

*       

### Контроль соблюдения нормативов:

Этичные системы ИИ способны постоянно отслеживать и адаптироваться к меняющимся нормативам. Анализируя в реальном времени обширные юридические документы и обновления, ИИ помогает финтех-компаниям соблюдать сложные и постоянно меняющиеся правовые рамки, снижая риск юридических проблем и штрафов.

*       

### Обнаружение аномалий:

Алгоритмы на базе ИИ могут выявлять мошенническую деятельность, анализируя паттерны и аномалии в данных в реальном времени. Этичный ИИ обеспечивает соблюдение законов о конфиденциальности и защите данных, одновременно выявляя и минимизируя потенциальные мошенничества, укрепляя юридическую соответствие и доверие клиентов.

*       

### Суверенитет данных:

Этичные модели ИИ используют сложные методы шифрования и анонимизации данных для защиты информации клиентов. Строго соблюдая законы о защите данных, финтех-компании могут избегать юридических проблем, связанных с утечками и нарушениями приватности.

*       

### Прозрачность данных:

Этичные алгоритмы ИИ созданы для прозрачности и объяснимости. Это означает, что решения, принимаемые моделями ИИ, можно проследить, что позволяет регуляторам и клиентам понять конкретные причины этих решений. Такая прозрачность важна для юридической ответственности и доверия.

*       

### Автоматизация цифровых контрактов:

Инструменты анализа контрактов на базе ИИ могут быстро сканировать и понимать юридические документы. Это помогает финтех-компаниям лучше разбираться в сложных юридических соглашениях, обеспечивая выполнение контрактных обязательств и предотвращая юридические споры.

*       

### Борьба с отмыванием денег:

ИИ может анализировать большие объемы данных для выявления подозрительных транзакций, обеспечивая соблюдение AML-законодательства. Этичный ИИ в финтехе гарантирует точное распознавание рисков отмывания денег, защищая конфиденциальность клиентов и соблюдая правовые нормы.

*       

### Ориентация на клиента:

Чат-боты и виртуальные помощники на базе ИИ могут предоставлять клиентам юридическую информацию. Этичный ИИ обеспечивает точность советов и их соответствие законодательству, предотвращая распространение дезинформации и юридическую ответственность.

Принятие этичного использования ИИ в финтехе повышает эффективность и качество обслуживания клиентов, а также значительно укрепляет юридическую обоснованность за счет внедрения этичных принципов ИИ. Это позволяет финтех-компаниям уверенно и честно ориентироваться в сложной правовой среде.

Поиск по одинаковой юридической идентичности

Нечестная торговая практика

Торговля — основной операционный процесс на финансовых рынках. Перед расчетом проходят многочисленные проверки и валидации. Для осуществления мошенничества используют различные нечестные методы и искажают документы. Нечестно составленные юридические документы с сомнительными условиями могут играть значительную роль в мошенничестве. Бывали случаи, когда нечестные торговые практики на рынке Форекс приводили к крупным убыткам кредиторов. Финтехи, интегрирующие отчеты торговых счетов через банки, могут выявлять аномалии. Совпадение дат транзакций в торговых счетах и банковских операциях может указывать на нарушения, вызывая вопросы о практике торговли и аномальном росте или падении цен на акции. В этом контексте важна роль этичного ИИ, который помогает выявлять человеческие ошибки и злоупотребления.

Обнаружение через отчеты торговых счетов клиента

Мошенничество в транзакциях

Любая транзакция в аккаунте, которая не была санкционирована владельцем карты или счета, считается мошеннической. Также можно рассматривать потенциально мошеннические схемы, например, если бизнес-счет не совершал кредитных транзакций в последние 15 или 30 дней, или платежи осуществляются в странных округлых суммах, кратных 100. Платежи третьим лицам или переводы по займам через сомнительные счета могут указывать на мошенничество.

Обнаружение мошеннических транзакций через платежи

Мошенничество связано с поведенческими отклонениями

Любое отклонение от обычных сценариев может вызвать подозрение. Например, если потенциальный заемщик за два месяца установил или удалил приложения для кредитования, или тратит больше, чем обычно, или получает больше наличных депозитов, чем его обычная зарплата, — это может вызвать тревогу у обученной модели машинного обучения. Поведенческое мошенничество служит сигналом о возможных мошеннических действиях или предстоящей просрочке.

Обнаружение через загрузки в Google Play Services

ИИ — единственный способ обнаружить крупные мошенничества, и платформы, построенные на этих технологиях, должны уметь обрабатывать большие объемы исторических данных. Контролируемые алгоритмы машинного обучения анализируют такие данные, как — общие директории, незавершенные судебные дела, характер дел, сходство адресов, возбужденные дела и т.п., чтобы минимизировать ложные срабатывания и быстро реагировать на запросы. Неконтролируемое машинное обучение может выявлять новые, более сложные формы мошенничества. Все эти меры помогают предотвращать мошенничество с финансами и позволяют судам принимать обоснованные решения. ИИ должен быть подготовлен к решению серьезных мошеннических транзакций.