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 сокращения бедности, поставленная правительством, получает адресное решение — это высвобождает истинную способность дотянуться до тех, кто не имеет доступа к банковским услугам, в банковском сообществе, обеспечивая эффект масштаба и снижая расходы на поиск и транзакции. Многочисленные финтех-компании преобразовались, приняв ценности человеко-ориентированного дизайна в качестве основы для балансировки потребностей организации с потребностями ее пользователей, клиентов и сообществ. Сейчас они присутствуют по всей цепочке создания стоимости — от услуг по привлечению капитала до платежных сервисов, инвестиционного управления, а также страхования.

Вся эта экосистема стала возможной благодаря интеграции искусственного интеллекта и технологии блокчейн, и теперь вероятный вопрос заключается в том, почему ИИ так критичен для финтеха. Причина может быть в динамичном характере самой задачи, ведь она постоянно развивается. Финтех пытается предложить на столе финансовые решения более организованным образом, а ИИ — архитектор, который выстраивает все это, сплетая воедино информацию.

Как всем известно, любая финансовая транзакция подчиняется юридическим формальностям, и крайне важно обеспечить транзакцию с помощью надлежащей юридической документации. Финтехи внедрили безбумажные транзакции — ранее юридические документы нужно было подписывать физически. В настоящее время подписи становятся оцифрованными. Транзакции, управляемые голосом, встраиваются. Нынешняя тенденция смарт-контрактов делает вещи одновременно проще и сложнее для финансовых учреждений.

Все методы ИИ всегда находятся на стыке использования людьми. Как только вмешиваются люди, появляются шансы на злоупотребление информацией. Поэтому, в некотором смысле, данные, которые обеспечивают прозрачность, с другой стороны могут стать пищей для аномалий или расхождений. Подобно вопросу, с которым сталкивался Карна, когда сражался против своих сводных братьев. Такие 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 неэтично разработанную и спланированную транзакцию, которая использует обман, чтобы перекачивать деньги с помощью систем, создавая неверную личность и связанные документы. Текущая сложность и постоянные усилия по инновациям финансовых продуктов создают дополнительные возможности для финансовых мошенничеств, которые приводят к тому, что тысячи инвесторов теряют деньги в хедж-фондах, в схемах Понци, на рынке валют, в торговле криптовалютой, в требованиях по оборотному капиталу и во многих других схемах, наносящих ущерб инвесторам.

Объединение контролируемого и неконтролируемого машинного обучения как части стратегии выявления мошенничества с помощью ИИ может позволить цифровым финансам обнаруживать сложные мошенничества. Скорость, с которой меняются уровень сложности и масштабы атак мошенников, сейчас имеет решающее значение, поскольку юридические термины и обнаружение юридических мошенничеств должны учитывать разрушительные модели. Когда мы говорим о связанных документах, пункты, условия и положения, содержащиеся в этих связанных документах, могут быть выведены на передний план с помощью этичного ИИ. Поиск по ключевым словам и поиск с похожими идентификаторами могут показать, где находится аномалия, тогда как контролируемый и неконтролируемый ИИ способен найти путь для выявления мошенничества. Как и при анализе финансовой отчетности, возникает необходимость автоматизировать анализ юридических терминов.

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

*       

### Ясность в кредитных решениях:

Алгоритмы ИИ можно запрограммировать для принятия справедливых решений по кредитованию, оценивая кредитоспособность с использованием разнообразного набора беспристрастных факторов. Этичный ИИ гарантирует, что эти решения остаются незатронутыми такими факторами, как раса, пол или другие дискриминационные признаки, тем самым поддерживая справедливость в финансовых транзакциях.

*       

### Надзор за соблюдением требований:

Системы этичного ИИ способны постоянно наблюдать за изменяющимися правилами и адаптироваться к ним. Путем анализа в реальном времени обширных юридических документов и обновлений ИИ может помочь финтех-компаниям соблюдать сложные и постоянно меняющиеся правовые рамки, тем самым снижая вероятность юридических проблем и штрафов.

*       

### Обнаружение аномалий: 

Алгоритмы, основанные на ИИ, могут выявлять мошеннические действия, анализируя закономерности и отклонения в данных в реальном времени. Этичный ИИ гарантирует соблюдение законов о конфиденциальности и защите данных при определении и снижении риска потенциального мошенничества, тем самым укрепляя как юридическое соблюдение, так и доверие клиентов.

*       

### Суверенитет данных:

Модели этичного ИИ могут защищать данные клиентов с помощью современных методов шифрования и деанонимизации данных. Обеспечивая строгую приверженность законам о защите данных, финтех-компании могут предотвращать юридические проблемы, связанные с утечками данных и нарушениями конфиденциальности.

*       

### Прозрачность данных: 

Алгоритмы этичного ИИ создаются прозрачными и объяснимыми. Это означает, что решения, принятые моделями ИИ, можно проследить обратно, позволяя регуляторам и клиентам понять конкретную логику этих выводов. Такая прозрачность необходима для юридической подотчетности и для формирования доверия у клиентов.

*       

### Автоматизация цифровых договоров:

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 выполнение договорных обязательств и предотвращая юридические споры.

*       

### Противодействие отмыванию денег:

Системы ИИ могут анализировать большие объемы данных, чтобы выявлять подозрительные транзакции, обеспечивая соблюдение законов по противодействию отмыванию денег (AML). Этичный ИИ в финтехе гарантирует точное распознавание рисков отмывания денег при защите конфиденциальности клиентов и соблюдении правовых требований.

*       

### Клиентоцентричность: 

ИИ-управляемые чат-боты и виртуальные помощники могут предоставлять клиентам юридическую информацию. При этом этичный ИИ гарантирует, что предоставляемые советы являются точными и соответствуют юридическим нормам, предотвращая распространение дезинформации и юридических рисков.

Применение этичного использования ИИ в финтехе не только повышает эффективность и качество клиентского опыта, но и существенно усиливает юридическую контекстуализацию, внедряя принципы этичного ИИ. Тем самым финтех-компании могут уверенно и добросовестно ориентироваться в сложном юридическом ландшафте.

Поиск по той же юридической идентичности поиска

Несправедливая торговая практика

Торговля является базовым операционным процессом для финансовых рынков. Прежде чем произойдет расчет, она проходит несколько проверок и валидаций. Чтобы дать возможность злоупотреблениям в торговле, выполняются различные несправедливые способы и неверные представления документов. Юридические документы, составленные несправедливо и с сомнительными положениями, могут сыграть большую мошенническую роль. Было множество случаев, когда несправедливые торговые практики в области форекс-торговли приводили к огромным потерям для кредиторов. Финтехи, которые интегрируют выписки торговых счетов между банками, могут запускать аномалии. Транзакции на торговых счетах, совпадающие по датам с транзакциями на банковских счетах, могут выявлять общие черты, которые затем способны вызвать вопросы о торговых практиках и неестественном росте/падении цен акций. В дело вступает роль этичного ИИ, который может помочь обнаруживать человеко-ориентированные проблемы.

Обнаружение через выписки торгового счета клиента

Мошенничество с транзакциями

Любая транзакция на счете, которая не была прямо авторизована держателем карты/счета, считается мошеннической транзакцией. Но можно также рассматривать как потенциально мошеннические паттерны, например, что по бизнес-счету не было никаких кредитных транзакций за последние 15 или 30 дней, или что платежи имеют странно округленные суммы, например, кратные 100. Платежи третьим лицам/платежи при переводах по займам через сомнительные счета могут давать признаки мошеннических транзакций.

Обнаружение мошеннических транзакций через платежи

Мошенничества связаны с поведенческими проблемами

Любое отклонение от обычного поведения программирования может поднять поведенческий красный флаг. Если потенциальный заемщик установил/удалил приложения для кредитования в промежутке, например, двух месяцев, или тратил больше, чем обычно, или получал больше денежных депозитов, чем его обычный кредит по зарплате, это может вызвать тревоги у хорошо обученной модели машинного обучения. Тогда поведенческое мошенничество выступает как сигнал тревоги для мошеннической деятельности и/или надвигающейся просрочки.

Обнаружение через загрузки в сервисах Google play

ИИ — единственный способ обнаруживать мошенничества большого масштаба, и платформы, построенные на его основе, должны уметь обрабатывать большие объемы прошлых данных. Контролируемые алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные транзакций, такие как — общие директораты, незавершенные судебные дела, характер юридических дел, сходство адресов, поданные обвинения и т.д., чтобы минимизировать число ложных срабатываний и обеспечивать чрезвычайно быстрые ответы на запросы. Кроме того, неконтролируемое машинное обучение может запускать новые, более совершенные формы мошенничества. Все это поможет предотвратить мошеннические компании, которые действуют за счет средств кредитора, а трибуналы смогут выносить обоснованные решения.  ИИ должен быть оснащен для решения тяжких мошеннических транзакций.