AI — Мовчазний Дозорний у Фінтех Шахрайстві

Традиційна банківська система поступово перетворюється у мобільний пристрій. Коли маргіналізоване населення отримує доступ до фінансів, вирішується широка економічна мета — фінансова інклюзія або зменшення бідності уряду — це відкриває справжній потенціал для досягнення незабезпечених банківських клієнтів, створюючи економію масштабу та знижуючи витрати на пошук і транзакції. Багато фінтех-компаній трансформувалися, прийнявши цінності орієнтованого на людину дизайну як основу для балансування потреб організації з потребами користувачів, клієнтів і громад. Вони тепер присутні по всьому ланцюжку цінності — від залучення капіталу до платіжних послуг, управління інвестиціями та страхування.

Вся ця екосистема стала можливою завдяки інтеграції штучного інтелекту та блокчейн-технологій, і тепер виникає питання, чому AI так важливий для фінтеху. Причина може полягати у динамічній природі проблеми, оскільки вона постійно еволюціонує. Фінтех прагне пропонувати фінансові рішення у більш організованій формі, а AI — це архітектор, який створює цю структуру, переплітаючи інформацію.

Як відомо, будь-яка фінансова операція підпорядкована юридичним формальностям, і надзвичайно важливо забезпечити безпеку транзакції через належні юридичні документи. Фінтехи запровадили безпаперові транзакції — раніше потрібно було фізично підписувати юридичні папери. Зараз підписі стають цифровими. Вбудовуються голосові транзакції. Текучий тренд — смарт-контракти, які полегшують, але й ускладнюють процес для фінансових установ.

Усі методи AI завжди залежать від людського втручання. Як тільки з’являється людський фактор, існує ризик зловживання інформацією. Тому, з одного боку, дані забезпечують прозорість, а з іншого — можуть стати джерелом аномалій або розбіжностей. Це нагадує питання, з яким стикався Карна у боротьбі з братами-напівбратами. Такі неетичні практики мають велике фінансове значення, і люди часто використовують прогалини в правовій системі.

Виявлення шахрайства

Як це може працювати

Це позначає неетично спроектовану та заплановану транзакцію, яка використовує обман для виведення грошей за допомогою систем, створюючи фальшиву ідентичність та підроблені документи. Постійна ускладненість і прагнення до інновацій у фінансових продуктах створюють додаткові можливості для фінансових шахрайств, що призводить до втрат тисяч інвесторів у хедж-фондах, пірамідальних схемах, валютній торгівлі, віртуальній валюті, потребах у робочому капіталі та інших схемах, що шкодять інвесторам.

Комбінування контролюваного та неконтрольованого машинного навчання у рамках стратегії виявлення шахрайства AI може допомогти цифровим фінансам виявляти складні шахрайські схеми. Швидкість змін у масштабах і складності атак шахраїв вимагає впровадження нових моделей, здатних виявляти правопорушення. Щодо документів, умови та положення можна аналізувати за допомогою етичного AI. Ключові слова та пошук за подібними ідентифікаторами допомагають визначити місця аномалій, а контрольовані та неконтрольовані моделі AI здатні знаходити шляхи виявлення шахрайства. Аналіз фінансових звітів потрібно автоматизувати, зокрема й аналіз юридичних термінів.

Етичне використання AI може значно покращити юридичний контекст у фінтеху, забезпечуючи справедливість, прозорість і відповідальність у їхній діяльності.

*       

### Чіткість у кредитних рішеннях:

AI-алгоритми можна налаштувати для справедливого прийняття кредитних рішень, оцінюючи кредитоспроможність за допомогою різноманітних об’єктивних факторів. Етичний AI гарантує, що ці рішення не будуть залежати від раси, статі чи інших дискримінаційних ознак, підтримуючи справедливість у фінансових операціях.

*       

### Контроль за дотриманням законодавства:

Етичні AI-системи здатні постійно слідкувати за змінами у регуляціях. Аналізуючи великі обсяги юридичних документів та оновлень у реальному часі, AI допомагає фінтех-компаніям дотримуватися складних і постійно змінюваних правових рамок, зменшуючи ризик юридичних проблем і штрафів.

*       

### Виявлення аномалій:

AI-алгоритми можуть ідентифікувати шахрайські дії, аналізуючи патерни та нерівномірності у реальних даних. Етичний AI забезпечує дотримання законів про конфіденційність і захист даних, одночасно виявляючи та зменшуючи потенційні шахрайські схеми, що підвищує юридичну відповідність і довіру клієнтів.

*       

### Суверенітет даних:

Етичні AI-моделі захищають дані клієнтів за допомогою сучасних методів шифрування та анонімізації. Це дозволяє фінтех-компаніям уникнути юридичних проблем, пов’язаних із витоком даних і порушенням приватності.

*       

### Прозорість даних:

Етичні AI-алгоритми створені прозорими та пояснюваними. Це означає, що рішення AI можна простежити, що дозволяє регуляторам і клієнтам зрозуміти конкретні причини ухвалених висновків. Така прозорість є важливою для юридичної відповідальності та довіри.

*       

### Автоматизація цифрових контрактів:

AI-інструменти для аналізу контрактів швидко сканують і розуміють юридичні документи. Це допомагає фінтех-компаніям краще розуміти складні юридичні угоди, забезпечуючи виконання контрактних зобов’язань і запобігаючи юридичним спорам.

*       

### Боротьба з відмиванням грошей:

AI-системи аналізують великі обсяги даних для виявлення підозрілих транзакцій, забезпечуючи дотримання законів AML. Етичний AI у фінтеху гарантує точне виявлення ризиків відмивання грошей, зберігаючи приватність клієнтів і дотримуючись правових норм.

*       

### Орієнтація на клієнта:

AI-чатботи та віртуальні помічники можуть надавати клієнтам юридичну інформацію. Етичний AI забезпечує точність і відповідність рекомендацій правовим нормам, запобігаючи поширенню дезінформації та юридичних зобов’язань.

Впровадження етичного AI у фінтеху не лише підвищує ефективність і якість обслуговування клієнтів, а й суттєво зміцнює юридичний контекст, дотримуючись етичних принципів AI. Це дозволяє фінтех-компаніям впевнено орієнтуватися у складному правовому полі з високою репутацією та чесністю.

Пошук за однаковою юридичною ідентичністю

Несправедлива торгівля

Торгівля — це основний операційний процес фінансових ринків. Перед завершенням операції вона проходить кілька перевірок і валідацій. Для здійснення шахрайських дій у торгівлі використовуються різні несправедливі засоби та підробка документів. Юридичні документи, складені з несправедливими умовами та сумнівними положеннями, можуть грати роль у шахрайстві. Багато випадків несправедливої торгівлі на ринку форекс спричинили значні збитки кредиторам. Фінтехи, які інтегрують звіти торгових рахунків через банки, можуть виявляти аномалії. Співставлення дат транзакцій у торгових рахунках із банківськими транзакціями може виявити спільні ознаки, що викликає питання щодо практик торгівлі та штучного зростання/зниження цін на акції. Тут на допомогу приходить етичний AI, який може допомогти виявити людські проблеми.

Виявлення через звіти торгових рахунків клієнтів

Фінансові махінації

Будь-яка транзакція в акаунті, яка не була прямо санкціонована власником картки/рахунку, вважається шахрайською. Також можна враховувати потенційно шахрайські шаблони, наприклад, якщо бізнес-рахунок не має кредитних транзакцій протягом 15 або 30 днів, або платежі у дивних округлих числах, таких як кратні 100. Платежі третім особам або перекази через підозрілі рахунки можуть свідчити про шахрайство.

Виявлення шахрайських транзакцій через платежі

Шахрайство пов’язане з поведінковими ознаками

Будь-яке відхилення від звичайної поведінки може викликати тривогу. Якщо потенційний позичальник встановлює/видаляє додатки для кредитування за короткий період, витрачає більше, ніж зазвичай, або отримує більше готівкових внесків, ніж його звичайна зарплата, це може викликати підозру у добре натренованій моделі машинного навчання. Таке поведінкове шахрайство може слугувати сигналом про шахрайські дії або майбутню несплату.

Виявлення через завантаження у Google Play

AI — єдиний спосіб виявити шахрайство великого масштабу, і платформи, побудовані на цих технологіях, мають обробляти великі обсяги історичних даних. Контрольовані алгоритми машинного навчання аналізують транзакційні дані — спільні директори, судові справи, характер справ, схожість адрес, подані звинувачення тощо — для мінімізації хибних спрацьовувань і швидкого реагування. Неконтрольоване машинне навчання може запускати нові, більш складні форми шахрайства. Все це допомагає запобігти шахрайським схемам із боку фінансових компаній і дає можливість судовим органам ухвалювати обґрунтовані рішення. AI має бути здатним вирішувати серйозні шахрайські транзакції.