Искусственный интеллект — молчаливый страж в мошенничестве в финтехе

Традиционная банковская система постепенно превращается в устройство для ношения в руке. Когда маргинализированное население получает доступ к финансам, решается более широкая экономическая задача — финансовая инклюзия или сокращение бедности, поставленные правительством — это высвобождает истинную мощь для достижения необслуживаемых клиентов банковским сообществом, создавая экономию за счет масштаба и снижая издержки поиска и транзакций. Множество финтех-компаний преобразились, приняв ценности ориентированного на человека дизайна как основу для балансировки потребностей организации с потребностями её пользователей, клиентов и сообществ. Они теперь присутствуют по всей цепочке создания стоимости — от услуг по привлечению капитала до платежных сервисов, управления инвестициями, а также страхования.

Вся экосистема стала возможной благодаря интеграции искусственного интеллекта и блокчейн-технологий, и сейчас возникает вопрос, почему ИИ так важен для финтеха. Причина может крыться в динамической природе проблемы, поскольку она постоянно эволюционирует. Финтех стремится представить финансовые решения в более организованной форме, а ИИ — это архитектор, который создает структуру, переплетая информацию.

Как всем известно, любая финансовая транзакция связана с юридическими формальностями, и крайне важно обеспечить безопасность транзакции с помощью правильных юридических документов. Финтехи внедрили безбумажные транзакции — ранее требовалось физически подписывать юридические бумаги. В настоящее время подписи становятся цифровыми. Внедряются голосовые транзакции. Современная тенденция умных контрактов делает процессы проще, но и усложняет их для 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 вопрос, с которым столкнулся Карна в борьбе со своими сводными братьями. Эти неэтичные практики широко распространены в финансовой индустрии. Рассмотрим некоторые проблемы, которые имеют огромные финансовые последствия, и люди склонны использовать 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 документы. Постоянная сложность и непрерывные усилия по инновациям в финансовых продуктах создают дополнительные возможности для финансовых мошенничеств, которые приводят к потерям тысяч инвесторов в хедж-фондах, пирамидах, валютной торговле, виртуальных валютах, потребностях в оборотном капитале и многих других схемах, наносящих ущерб инвесторам.

Комбинирование контролируемого и неконтролируемого машинного обучения в рамках стратегии обнаружения мошенничества с помощью ИИ позволяет цифровым финансам выявлять сложные мошенничества. Скорость, с которой меняется сложность и масштаб атак мошенников, становится критической, поскольку юридические термины и обнаружение юридических мошенничеств требуют внедрения прорывных моделей. Когда речь идет о связанных документах, пункты и условия этих документов могут быть выявлены с помощью этичного ИИ. Поисковые запросы по ключевым словам и поиск по похожим идентификаторам могут лишь указать на наличие аномалии, тогда как контролируемое и неконтролируемое ИИ могут найти путь к обнаружению мошенничества. Аналогично анализу финансовых отчетов, необходимо автоматизировать анализ юридических условий.

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

*       

### Ясность в кредитных решениях:

Алгоритмы ИИ могут быть запрограммированы на принятие справедливых решений о кредитовании, оценивая платежеспособность с помощью разнообразных беспристрастных факторов. Этичный ИИ гарантирует, что эти решения не будут зависеть от таких факторов, как раса, пол или другие дискриминационные признаки, тем самым поддерживая справедливость в финансовых транзакциях.

*       

### Контроль соблюдения нормативов: 

Этичные системы ИИ способны постоянно отслеживать и адаптироваться к меняющимся нормативам. Путем анализа в реальном времени обширных юридических документов и обновлений 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 потенциальное мошенничество, укрепляя юридическую соответствие и доверие клиентов.

*       

### Суверенитет данных:

Этичные модели ИИ могут защищать данные клиентов с помощью сложных методов шифрования и анонимизации данных. Обеспечивая строгие соблюдения законов о защите данных, финтех-компании могут предотвратить юридические проблемы, связанные с утечками данных и нарушениями конфиденциальности.

*       

### Прозрачность данных: 

Этичные алгоритмы ИИ созданы для прозрачности и объяснимости. Это означает, что решения, принимаемые моделями ИИ, могут быть прослежены, позволяя регуляторам и клиентам понять конкретные причины этих решений. Такая прозрачность важна для юридической ответственности и укрепления доверия клиентов.

*       

### Автоматизация цифровых контрактов:

Инструменты на базе ИИ для анализа контрактов 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:

Системы ИИ могут анализировать большие объемы данных для выявления подозрительных транзакций, обеспечивая соблюдение законов о борьбе с отмыванием денег. Этичный ИИ в финтехе гарантирует точное распознавание рисков отмывания денег, защищая конфиденциальность клиентов и соблюдая юридические нормы.

*       

### Ориентация на клиента: 

Чат-боты и виртуальные помощники на базе ИИ могут предоставлять клиентам юридическую информацию. В этом случае этичный ИИ обеспечивает точность советов и их соответствие правовым нормам, предотвращая распространение дезинформации и юридическую ответственность.

Принятие этичного использования ИИ в финтехе не только повышает эффективность и качество обслуживания клиентов, но и значительно укрепляет юридическую интерпретацию, внедряя принципы этичного ИИ. Таким образом, финтехи могут уверенно и честно ориентироваться в сложной правовой среде.

Поиск по одинаковой юридической идентичности

Несправедливая торговая практика

Торговля — это основной операционный процесс на финансовых рынках. Перед расчетом проходят несколько проверок и подтверждений. Для осуществления мошенничества в торговле используют различные нечестные методы и искажения документов. Юридические документы, составленные неправильно и с сомнительными пунктами, могут играть важную мошенническую роль. 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 счетах может выявить общие моменты, что затем вызывает вопросы о торговых практиках и ненормальном росте/падении цен на акции. В этом случае на помощь приходит этичный ИИ, который помогает обнаружить человеческие уязвимости.

Обнаружение через отчеты торговых счетов клиента

Мошеннические транзакции

Любая транзакция в счете, которая не была прямо одобрена владельцем карты/счета, считается мошеннической. Но также можно рассматривать потенциально мошеннические схемы, например, если бизнес-счет не совершал кредитных транзакций в последние 15 или 30 дней или платежи осуществлялись по странным округлым числам, например, кратным 100. Платежи третьим лицам/переводы по займам через сомнительные счета могут указывать на мошенничество.

Обнаружение мошеннических транзакций через платежи

Мошенничество связано с поведенческими проблемами

Любое отклонение от обычных сценариев может вызвать тревогу. Если потенциальный заемщик за два месяца установил/удалил приложения для кредитования, или потратил больше, чем обычно, или получил больше наличных депозитов, чем его обычная зарплата, это может вызвать тревогу у хорошо обученной модели машинного обучения. Поведенческое мошенничество служит сигналом о возможной мошеннической активности или предстоящей просрочке платежа.

Обнаружение через загрузки в Google Play Services

ИИ — единственный способ обнаружить мошенничество крупного масштаба, и платформы, построенные на этих технологиях, должны уметь обрабатывать большие объемы исторических данных. Контролируемые алгоритмы машинного обучения могут анализировать такие данные, как — общие директоры, незавершенные судебные дела, характер судебных дел, сходство адресов, возбужденные обвинения и т. д., чтобы минимизировать ложные срабатывания и быстро отвечать на запросы. Также неконтролируемое машинное обучение может запускать новые, более сложные формы мошенничества. Всё это поможет предотвратить мошенничество с фондами кредитора, а суды смогут принимать обоснованные решения. ИИ должен быть подготовлен к решению серьезных мошеннических транзакций.