ИИ — тихий страж в мошенничестве в финтехе

Офлайн-система банковских услуг постепенно превращается в портативное устройство.  Когда маргинализированное население получает доступ к финансированию, более широкая экономическая цель финансовой инклюзии или снижения бедности со стороны правительства получает адресацию — это раскрывает истинную способность дотянуться до тех, кто не обслуживается банками, в банковской среде, обеспечивая экономию на масштабе и снижая издержки на поиск и транзакции. Множество fintech-компаний трансформировались, приняв ценности человеко-ориентированного дизайна как основу, чтобы балансировать потребности организации с потребностями ее пользователей, клиентов и сообществ. Сейчас они присутствуют на всем цепочке создания ценности — от услуг по привлечению капитала до платежных услуг, услуг по управлению инвестициями, а также страхования.

Вся экосистема стала возможной благодаря интеграции технологий искусственного интеллекта и блокчейна, и теперь вероятный вопрос заключается в том, почему ИИ так критичен для fintech. Причина может быть связана с динамичным характером самой задачи, ведь она постоянно развивается. Fintech стремится предложить финансовые решения более организованным образом, а ИИ — архитектор, который выстраивает все, переплетая информацию.

Как всем известно, любая финансовая транзакция связана юридическими формальностями, и крайне важно обеспечить транзакцию посредством корректной юридической документации. Fintech внедрили безбумажные транзакции — ранее юридические документы нужно было подписывать физически. В настоящее время подписи становятся оцифрованными. Транзакции с голосовым управлением встраиваются в процесс. Нынешняя тенденция смарт-контрактов делает все и проще, и сложнее для кредитных учреждений.

Все методы ИИ всегда находятся на стыке использования людьми. Как только вмешиваются люди, появляются шансы на злоупотребление информацией. Таким образом, данные, которые обеспечивают прозрачность, с другой стороны, могут стать «пищей» для аномалий или расхождений. Как вопрос, с которым столкнулась Карна, когда сражался со своими сводными братьями. Эти неэтичные практики широко распространены в финансовой отрасли. Мы рассмотрим некоторые вопросы, которые имеют огромные денежные последствия, и люди склонны пользоваться пробелами в правовой системе.

Обнаружение мошенничества

Как это может работать

Это представляет собой транзакцию, спроектированную и запланированную неэтично, которая использует обман, чтобы перекачать деньги с помощью систем, создавая неправильную идентичность и связанные с ней документы. Текущая сложность и постоянные усилия по инновациям финансовых продуктов создают дополнительные возможности для финансовых мошенничеств, которые затрагивают тысячи инвесторов, заставляя их терять деньги в хедж-фондах, финансовых пирамидах Понци, валютной торговле, виртуальной валюте, требованиях к оборотному капиталу и во многих других схемах, которые вредят инвесторам.

Сочетание контролируемого и неконтролируемого машинного обучения в рамках стратегии обнаружения мошенничества на базе ИИ может позволить цифровым финансам выявлять сложные мошенничества. Скорость, с которой меняются утонченность и масштаб атак мошенников, становится критически важной сейчас, когда юридические термины и обнаружение юридических мошенничеств должны включать в себя разрушительные 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 поиски с похожими ID могут показать только то, где существует аномалия, в то время как контролируемый и неконтролируемый ИИ могут найти путь для выявления мошенничества. Как и при анализе финансовой отчетности, есть необходимость автоматизировать анализ юридических терминов.

Неэтичное использование ИИ может существенно улучшить юридическую контекстуализацию в fintech за счет обеспечения справедливости, прозрачности и подотчетности в их операциях.

*       

### Ясность в кредитных решениях:

Алгоритмы ИИ можно запрограммировать, чтобы принимать справедливые решения о кредитовании, оценивая кредитоспособность с помощью разнообразного набора непредвзятых факторов. Ethical AI гарантирует, что эти решения остаются незатронутыми факторами вроде расы, пола или других дискриминационных признаков, тем самым обеспечивая справедливость в финансовых транзакциях.

*       

### Наблюдатель за соблюдением требований: 

Системы Ethical AI обладают возможностью последовательно отслеживать и адаптироваться к меняющимся нормативным требованиям. Благодаря анализу в реальном времени обширных юридических документов и обновлений ИИ может помочь fintech-компаниям соблюдать сложные и постоянно меняющиеся правовые рамки, тем самым снижая вероятность юридических проблем и штрафов.

*       

### Обнаружение аномалий: 

Алгоритмы, основанные на ИИ, могут выявлять мошенническую деятельность, анализируя паттерны и нерегулярности в данных в реальном времени. Ethical AI гарантирует соблюдение законов о приватности и защите данных, одновременно точно выявляя и смягчая потенциальное мошенничество, тем самым укрепляя как юридическое соответствие, так и доверие клиентов.

*       

### Суверенитет данных:

Модели Ethical AI могут защищать данные клиентов с помощью сложных методов шифрования и деидентификации данных. Обеспечивая строгую комплаенс-проверку законов о защите данных, fintech-компании могут предотвращать юридические проблемы, связанные с утечками данных и нарушениями приватности.

*       

### Прозрачность данных: 

Алгоритмы Ethical AI разработаны так, чтобы быть прозрачными и объяснимыми. Это означает, что решения, к которым приходят модели ИИ, можно проследить, позволяя регуляторам и клиентам понять конкретную логику, стоящую за этими выводами. Такая прозрачность необходима для юридической подотчетности и для формирования доверия у клиентов.

*       

### Автоматизация цифровых контрактов:

Инструменты на базе ИИ для анализа контрактов могут быстро сканировать и понимать юридические документы. Это может помочь fintech-компаниям разбираться в сложных юридических соглашениях, гарантируя, что они выполняют договорные обязательства, и предотвращать юридические споры.

*       

### Противодействие отмыванию денег:

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

*       

### Ориентация на клиента: 

ИИ-ориентированные чат-боты и виртуальные ассистенты могут предоставлять клиентам юридическую информацию. При этом Ethical AI гарантирует, что даваемые советы точны и соответствуют юридическим требованиям, предотвращая распространение недостоверной информации и юридическую ответственность.

Применение этичного использования ИИ в fintech не только повышает эффективность и качество клиентского опыта, но и существенно усиливает юридическую контекстуализацию, внедряя принципы Ethical AI. Таким образом, fintech-компании могут уверенно и добросовестно ориентироваться в сложном правовом ландшафте.

Поиск по той же юридической идентичности поиск

Несправедливая торговая практика

Торговля — базовый процесс операций для финансовых рынков. Перед расчетом она проходит несколько проверок и валидаций. Чтобы дать возможность злоупотреблениям в торговле, предпринимаются различные несправедливые способы и делаются искажения документов. Юридические документы, составленные несправедливо и с сомнительными пунктами, могут играть большую мошенническую роль. Было множество случаев, когда несправедливые торговые практики на рынке forex приводили к огромным убыткам для кредиторов. Fintech, которые интегрируют выписки торговых счетов между банками, могут вызывать аномалии. Транзакции на торговых счетах, совпадающие по датам с транзакциями на банковских счетах, могут выявлять общие черты, что затем может поднимать вопросы о торговых практиках и неестественном росте/снижении цен на акции. В дело вступает роль этичного ИИ, который может помочь выявлять человеко-ориентированные проблемы.

Обнаружение по выпискам торгового счета клиента

Мошенничество при транзакциях

Любая транзакция на счете, которая не была авторизована напрямую держателем карты/счета, считается мошеннической транзакцией. Но также можно считать потенциально мошенническими паттерны вроде того, что у бизнес-счета не было никаких кредитовых транзакций за последние 15 или 30 дней, либо платежи с «странно округленными» числами, например кратные 100. Платежи третьим лицам/платежи при переводе по займам через сомнительные счета могут служить признаками мошеннических транзакций.

Обнаружение мошеннических транзакций через платежи

Мошенничества связаны с поведенческими проблемами

Любое отклонение от обычного программирования может поднять поведенческий красный флаг. Если потенциальный заемщик установил/удалил приложения для кредитования в окне, скажем, двух месяцев, или потратил больше, чем обычно, или получил больше денежных депозитов, чем обычно в виде поступления зарплаты, это может вызвать тревогу у хорошо обученной модели машинного обучения. Тогда поведенческое мошенничество выступает как сигнал тревоги для мошеннической деятельности и/или надвигающейся просрочки.

Обнаружение по загрузкам в сервисах Google play

ИИ — единственный способ выявлять мошенничества больших масштабов, и платформы, созданные на его основе, должны уметь обрабатывать большие объемы прошлых данных. Контролируемые алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные транзакций, такие как — общие директораты, незавершенные юридические дела, характер юридических дел, сходство адресов, поданные обвинения и т.д., чтобы минимизировать число ложных срабатываний и обеспечивать крайне быстрые ответы на запросы. Также неконтролируемое машинное обучение может запускать новые, более сложные формы мошенничества. Все это поможет предотвратить мошеннические компании, связанные с фондами кредитора, а трибуналы смогут принимать обоснованные решения.  ИИ должен быть оснащен, чтобы решать серьезные мошеннические транзакции.