ИИ — тихий страж в мошенничестве в финтехе

Офисно-банковская система постепенно трансформируется в переносное устройство. Когда маргинализированное население получает доступ к финансированию, более широкая экономическая цель финансовой инклюзии или снижения бедности со стороны правительства находит решение — это высвобождает истинную действенность, чтобы дотянуться до тех, кто не обслуживается банками, в среде банковского сообщества, обеспечивая эффект масштаба и снижая затраты на поиск и транзакции. Многочисленные финтех-компании изменились, приняв ценности человеко-ориентированного дизайна в качестве основы для балансировки потребностей организации с потребностями ее пользователей, клиентов и сообществ. Теперь они присутствуют по всей цепочке создания стоимости — от услуг по привлечению капитала до платежных сервисов, услуг по управлению инвестициями, а также страхования.

Вся эта экосистема стала возможной благодаря интеграции искусственного интеллекта и технологии блокчейн, и теперь возникает вероятный вопрос: почему ИИ так критичен для финтеха. Причина может быть в динамичном характере самой задачи, потому что она постоянно развивается. Финтех стремится предложить на рассмотрение финансовые решения более организованным образом, а ИИ — архитектор, который «собирает» нужное, переплетая информацию.

Как мы все знаем, любая финансовая транзакция обременена юридическими формальностями, и крайне важно обеспечить транзакцию посредством надлежащей юридической документации. Финтехи принесли безбумажные транзакции — ранее юридические документы нужно было подписывать физически. В настоящее время подписи становятся цифровыми. Транзакции с голосовым вводом встраиваются. Текущий тренд умных контрактов делает вещи одновременно проще и сложнее для финансовых учреждений.

Все методы ИИ всегда находятся на стыке использования людьми. В тот момент, когда происходит вмешательство человека, появляются шансы на злоупотребление информацией. Таким образом, данные, которые дают прозрачность, с другой стороны могут стать «пищей» для аномалий или расхождений. Как вопрос, с которым столкнулась Карна, когда сражался против своих сводных братьев. Эти неэтичные практики сильно нависают над финансовой индустрией. Мы рассмотрим некоторые из проблем, которые имеют огромные денежные последствия, и люди склонны пользоваться пробелами в правовой системе.

Обнаружение мошенничества

Как это может работать

Это представляет собой транзакцию, неэтично спроектированную и запланированную: она использует обман, чтобы перекачать деньги с помощью систем, создавая неверную личность и связанные документы. Постоянная сложность и непрерывные усилия по инновациям финансовых продуктов создают дополнительные направления для финансовых мошенничеств, которые приводят к тому, что тысячи инвесторов теряют деньги в хедж-фондах, в схемах Понци, при торговле валютой, в виртуальной валюте, в требованиях к оборотному капиталу и во многих других схемах, которые вредят инвесторам.

Сочетание контролируемого и неконтролируемого машинного обучения в рамках стратегии выявления мошенничества с использованием ИИ может позволить цифровым финансам обнаруживать сложные мошенничества. Скорость, с которой меняются совершенство и масштабы атак мошенников, сейчас критически важна, потому что юридические термины и выявление юридического мошенничества должны включать разрушительные (деструктивные) модели. Когда мы говорим о связанных документах, пункты и условия связанных документов можно вывести на передний план с помощью Ethical AI. Поиск по ключевым словам и поиск с похожими идентификаторами могут показать, где существует аномалия, тогда как контролируемый и неконтролируемый ИИ могут найти путь для выявления мошенничества. Как и при анализе финансовой отчетности, есть необходимость автоматизировать анализ юридических терминов.

Неэтичное применение ИИ может существенно улучшить юридическую контекстуализацию в финтехе, обеспечивая справедливость, прозрачность и подотчетность в их операциях.

*       

### Ясность в решениях по кредитам:

Алгоритмы ИИ можно запрограммировать принимать справедливые решения о выдаче кредитов, оценивая кредитоспособность с помощью разнообразного набора непредвзятых факторов. Ethical AI гарантирует, что эти решения остаются не затронутыми такими факторами, как раса, пол или другие дискриминационные признаки, тем самым поддерживая справедливость в финансовых транзакциях.

*       

### Наблюдение за соблюдением требований:

Системы Ethical AI способны постоянно наблюдать за изменяющимися регламентами и корректироваться под них. Благодаря анализу в реальном времени обширных юридических документов и обновлений ИИ может помогать финтех-компаниям придерживаться сложных и постоянно меняющихся правовых рамок, тем самым снижая вероятность юридических проблем и штрафов.

*       

### Обнаружение аномалий:

Алгоритмы, основанные на ИИ, могут выявлять мошеннические действия, анализируя паттерны и нерегулярности в данных в реальном времени. Ethical AI гарантирует соблюдение законов о конфиденциальности и защите данных при точном выявлении и смягчении потенциального мошенничества, тем самым усиливая и юридическое соответствие, и уверенность клиентов.

*       

### Суверенитет данных:

Модели Ethical AI могут защищать данные клиентов, используя сложные методы шифрования и анонимизации данных. Обеспечивая строгую приверженность законам о защите данных, финтех-компании могут предотвращать юридические проблемы, связанные с утечками данных и нарушениями приватности.

*       

### Прозрачность данных:

Алгоритмы Ethical AI создаются прозрачными и объяснимыми. Это означает, что решения, принятые моделями ИИ, можно проследить назад, позволяя регуляторам и клиентам понять конкретную логику, стоящую за этими выводами. Такая прозрачность необходима для юридической подотчетности и для построения доверия с клиентами.

*       

### Автоматизация цифровых контрактов:

Инструменты на основе ИИ для анализа контрактов могут быстро сканировать и понимать юридические документы. Это может помочь финтех-компаниям разбираться в сложных юридических соглашениях, гарантируя их соответствие договорным обязательствам и предотвращая юридические споры.

*       

### Противодействие отмыванию денег:

Системы ИИ могут анализировать большие объемы данных, чтобы выявлять подозрительные транзакции, обеспечивая соблюдение законов об AML. Ethical AI в финтехе гарантирует точное распознавание рисков отмывания денег, одновременно защищая приватность клиентов и соблюдая правовые руководства.

*       

### Ориентация на клиента:

ИИ-боты для чата и виртуальные ассистенты, управляемые ИИ, могут предоставлять клиентам юридическую информацию. При этом Ethical AI гарантирует, что предоставляемые рекомендации точны и соответствуют юридическим регламентам, предотвращая распространение дезинформации и юридических рисков.

Внедрение этичного использования ИИ в финтехе не только повышает эффективность и качество клиентского опыта, но и существенно укрепляет юридическую контекстуализацию, интегрируя принципы Ethical AI. Тем самым финтехи могут уверенно и добросовестно ориентироваться на сложном юридическом ландшафте.

Поиск по тому же правовому идентификатору поиска

Несправедливая торговая практика

Торговля — фундаментальный операционный процесс для финансовых рынков. Перед расчетом (settlement) через это проходит несколько проверок и валидаций. Чтобы в торговле допускать неправомерные действия, выполняются различные нечестные методы и искажения документов. Юридические документы, составленные несправедливо и с сомнительными пунктами, могут сыграть большую мошенническую роль. Было множество случаев, когда несправедливые торговые практики в сфере торговли на форексе приводили к огромным потерям для кредиторов. Финтехи, которые интегрируют выписки торговых счетов из разных банков, могут вызывать аномалии. Транзакции на торговых счетах, совпадающие по датам с транзакциями на банковских счетах, могут выявить общие признаки, которые затем поднимают вопросы о торговых практиках и о ненатуральном росте/снижении цен на акции. В игру вступает роль этичного ИИ, который может помочь обнаружить человеко-ориентированные проблемы.

Обнаружение через выписки торгового счета клиента

Мошенничество с транзакциями

Любая транзакция по счету, которая не была прямо разрешена держателем карты/счета, считается мошеннической транзакцией. Но также можно считать потенциально мошенническими паттерны, например: бизнес-счет не имел никаких кредитовых транзакций в последние 15 или 30 дней, или платежи выполнялись с необычно округленными числами, например кратными 100. Платежи третьим лицам/платежи при переводе займа через сомнительные счета могут указывать на мошеннические транзакции.

Обнаружение мошеннических транзакций через платежи

Мошенничества связаны с поведенческими проблемами

Любое отклонение от обычного сценария программирования может поднять поведенческий красный флаг. Если потенциальный заемщик установил/удалил lending-приложения в окне, скажем, двух месяцев, или тратил больше, чем обычно, либо получил больше наличных депозитов, чем его обычная зарплатная кредитовая сумма, это может вызвать тревоги на хорошо обученной модели машинного обучения. Затем поведенческое мошенничество выступает как сигнал тревоги о мошеннической активности и/или надвигающейся просрочке.

Обнаружение через загрузки в сервисах Google play

ИИ — единственный способ выявлять мошенничества крупного масштаба, и платформы, построенные на основе этого, должны уметь обрабатывать большие объемы прошлых данных. Контролируемые алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные транзакций, например — общие директораты, ожидающие юридические дела, характер юридических дел, сходство адресов, предъявленные обвинения и т.д., чтобы минимизировать число ложных срабатываний и обеспечивать крайне быстрые ответы на запросы. Также неконтролируемое машинное обучение может выявлять новые, более сложные формы мошенничества. Все это поможет предотвращать мошеннические компании у кредитора, а трибуналы смогут принимать обоснованные решения.  ИИ нужно оснастить возможностью решать серьезные мошеннические транзакции.