ИИ — Тихий страж в мошенничестве в финтехе

Традиционная банковская система постепенно превращается в устройство для ношения с собой. 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 банковским сообществом, обеспечивая экономию за счет масштабов и снижение затрат на поиск и транзакции. Множество финтех-компаний преобразились, приняв ценности ориентированного на человека дизайна как основу для балансировки потребностей организации с потребностями её пользователей, клиентов и сообществ. Теперь они присутствуют по всей цепочке создания стоимости — от услуг по привлечению капитала до платежных сервисов, 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. Причина может крыться в динамической природе проблемы, поскольку она постоянно эволюционирует. Финтех стремится представить финансовые решения в более организованной форме, а ИИ — 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. Финтех-компании внедрили безбумажные транзакции — ранее юридические документы требовалось подписывать физически. В настоящее время подписи становятся цифровыми. Внедряются голосовые транзакции. Современная тенденция умных контрактов делает процессы проще, но и сложнее 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, борясь против своих полубратьев. Эти неэтичные практики широко распространены в финансовой индустрии. Рассмотрим некоторые проблемы, которые имеют огромные денежные последствия, и люди склонны использовать пробелы в правовой системе.

Обнаружение мошенничества

Как это может работать

Это представляет собой неэтичное спланированное и спроектированное действие, использующее 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 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 как части стратегии обнаружения мошенничества с помощью ИИ позволяет цифровым финансам выявлять сложные мошенничества. Скорость, с которой меняется масштаб и сложность атак мошенников, становится критической, поскольку юридические термины и обнаружение легких мошенничеств требуют внедрения прорывных моделей. Когда речь идет о связанных документах, условия и положения этих документов могут быть выявлены с помощью Этичного ИИ. Поиск по ключевым словам и поиск по похожим идентификаторам могут лишь указать на наличие аномалии, тогда как контролируемое и неконтролируемое ИИ могут помочь обнаружить мошенничество. 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 принятие справедливых решений о кредитовании, оценивая платежеспособность с помощью разнообразных беспристрастных факторов. Этичный ИИ гарантирует, что эти решения не будут зависеть от таких признаков, как раса, пол или другие дискриминационные атрибуты, 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, принятые 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:

ИИ-системы 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 юридическим требованиям, 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 обоснованность, внедряя принципы этичного ИИ. Таким образом, финтех-компании 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 валидаций. Для осуществления мошенничеств в торговле используют различные нечестные методы и искажают документы. Юридические документы, составленные неправильно и с сомнительными условиями, 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 позволяет обнаружить общие моменты, что может вызвать вопросы о практике торговли и аномальном росте/падении цен на акции. Роль этичного ИИ здесь особенно важна, так как он помогает выявлять человеческие ошибки и злоупотребления.

Обнаружение через отчеты торговых счетов клиента

Мошеннические транзакции

Любая транзакция в аккаунте, которая не была санкционирована непосредственно владельцем карты/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 в странных круглых числах, таких как кратные 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 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 хорошо обученной модели машинного обучения. Поведенческое мошенничество служит сигналом о возможной мошеннической активности или предстоящей просрочке.

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 директории, незавершенные судебные дела, характер судебных дел, сходство адресов, возбужденные дела и т. д., чтобы минимизировать ложные срабатывания и быстро реагировать на запросы. Также неконтролируемое машинное обучение может запускать новые, более сложные формы мошенничества. Всё это помогает предотвращать мошенничество с финансами кредиторов и обеспечивает обоснованные решения в судах. ИИ должен быть подготовлен к решению серьезных мошеннических транзакций.