ШІ — мовчазний страж у фінтех-шахрайствах

Цегляно-метрова банківська система поступово перетворюється на кишеньковий пристрій. Коли маргіналізоване населення отримує доступ до фінансування, ширша економічна мета уряду щодо фінансової інклюзії або зменшення бідності опрацьовується — це розкриває справжню потужність дістатися до тих, хто не має доступу до банківських послуг, у банківському середовищі, забезпечуючи ефект масштабу та знижуючи витрати на пошук і транзакції. Численні fintech-компанії трансформувалися, перейнявши цінності гуманітарно-орієнтованого дизайну як основу для балансування потреб організації з потребами її користувачів, клієнтів і спільнот. Нині вони присутні на всьому ланцюгу створення вартості — від послуг з залучення капіталу до платіжних послуг, послуг з управління інвестиціями, а також страхування.

Усе це екосистемне рішення стало можливим завдяки інтеграції технологій штучного інтелекту та блокчейну, і тепер імовірне питання — чому AI так критично важливий для fintech. Причина може бути в динамічній природі проблеми, адже вона постійно еволюціонує. Fintech намагається піднести на розгляд фінансові рішення більш організовано, а AI є архітектором, який будує «матерію», сплітаючи дані через інформацію.

Як усі ми знаємо, будь-яка фінансова транзакція обмежена юридичними формальностями, і вкрай важливо забезпечити транзакцію належними юридичними документами. Fintechs принесли безпаперові транзакції — раніше юридичні документи потрібно було підписувати фізично. Нині підписи стають цифровізованими. Транзакції, що активуються голосом, вбудовуються. Поточна тенденція смарт-контрактів робить речі як простішими, так і складнішими для фінансових установ.

Усі методи AI завжди стоять на стику використання людьми. Щойно втручаються люди, з’являється шанс зловживання інформацією. Тож, певною мірою, дані, які дають прозорість, з іншого боку можуть стати «їжею» для аномалій або розбіжностей. Як у питання, з яким зіткнувся Карна, коли боровся проти своїх зведених братів. Ці неетичні практики широко «виснуть» над фінансовою індустрією. Ми розглянемо деякі з проблем, які мають великі грошові наслідки, і люди часто намагаються скористатися прогалинами в юридичній системі.

Виявлення шахрайства

Як це може працювати

Це представляє транзакцію, неетично розроблену та сплановану, яка використовує оману, щоб перекачати гроші за допомогою систем, створюючи неправильну ідентичність і пов’язані документи. Неперервна складність і постійні зусилля з інновацій у фінансових продуктах відкривають додаткові можливості для фінансових шахрайств, що впливають на тисячі інвесторів, які втрачають гроші в хедж-фондах, пірамідних схемах, валютній торгівлі, віртуальній валюті, вимогах до оборотного капіталу та багатьох інших схемах, які шкодять інвесторам.

Комбінування керованого та некерованого машинного навчання як частини стратегії виявлення шахрайства AI може дозволити цифровим фінансам виявляти складні шахрайства. Швидкість, з якою змінюються витонченість і масштаб атак шахраїв, є критично важливою зараз, коли юридичні терміни та виявлення правових шахрайств мають бути впроваджені через руйнівні моделі. Коли ми говоримо про пов’язані документи, положення, умови та terms and conditions пов’язаних документів можна винести на перший план за допомогою Ethical AI. Пошук за ключовими словами та пошук із подібними ID може лише показати, де існує аномалія, тоді як керований і некерований AI може знайти шлях для виявлення шахрайства. Як і під час аналізу фінансової звітності, потрібно автоматизувати аналіз юридичних термінів.

Неетичне використання AI може суттєво підсилити правову контекстуалізацію у fintech, забезпечуючи справедливість, прозорість і підзвітність у їхніх операціях.

*       

### Прозорість у кредитних рішеннях:

Алгоритми AI можна запрограмувати для ухвалення справедливих рішень щодо кредитування шляхом оцінювання кредитоспроможності за різноманітним набором неупереджених факторів. Ethical AI гарантує, що ці рішення не залежать від таких факторів, як раса, стать чи інші дискримінаційні ознаки, тим самим підтримуючи справедливість у фінансових транзакціях.

*       

### Нагляд за дотриманням вимог: 

Системи Ethical AI здатні послідовно спостерігати та адаптуватися до змінюваних регуляцій. Завдяки аналізу в реальному часі великих обсягів юридичних документів і оновлень, AI може допомогти fintech-компаніям дотримуватися складних і безперервно змінюваних правових рамок, зменшуючи тим самим імовірність юридичних проблем і штрафів.

*       

### Виявлення аномалій: 

Алгоритми на основі AI можуть виявляти шахрайські дії, аналізуючи патерни та відхилення в реальному часі на даних. Ethical AI гарантує дотримання законів про конфіденційність і захист даних, одночасно точно визначаючи та пом’якшуючи потенційне шахрайство, тим самим посилюючи як юридичну відповідність, так і довіру клієнтів.

*       

### Суверенність даних:

Моделі Ethical AI можуть захищати дані клієнтів за допомогою складного шифрування та методів анонімізації даних. Забезпечуючи сувору відповідність законам про захист даних, fintech-компанії можуть запобігти юридичним проблемам, пов’язаним із витоками даних і порушеннями приватності.

*       

### Прозорість даних: 

Алгоритми Ethical AI створюються прозорими та такими, що піддаються поясненню. Це означає, що рішення, до яких приходять моделі AI, можна простежити назад, щоб регулятори та клієнти могли зрозуміти конкретну логіку за цими висновками. Така прозорість є необхідною для юридичної відповідальності та формування довіри клієнтів.

*       

### Автоматизація цифрових контрактів:

Інструменти на основі AI для аналізу контрактів можуть швидко сканувати та розуміти юридичні документи. Це може допомогти fintech-компаніям розбиратися в складних юридичних домовленостях, гарантуючи, що вони виконують договірні зобов’язання та запобігають юридичним спорам.

*       

### Протидія відмиванню грошей:

Системи AI можуть аналізувати великі обсяги даних, щоб виявляти підозрілі транзакції, забезпечуючи дотримання законів AML. Ethical AI у fintech гарантує точне розпізнавання ризиків відмивання грошей, одночасно захищаючи приватність клієнтів і дотримуючись юридичних рекомендацій.

*       

### Ориєнтованість на клієнта: 

Чатботи та віртуальні помічники, керовані AI, можуть надавати клієнтам юридичну інформацію. При цьому Ethical AI гарантує, що поради є точними та відповідають юридичним регуляціям, запобігаючи поширенню дезінформації та юридичних ризиків.

Прийняття етичного використання AI у fintech не лише підвищує ефективність і досвід клієнтів, а й суттєво зміцнює правову контекстуалізацію, вбудовуючи принципи Ethical AI. Таким чином fintech-компанії можуть орієнтуватися в складному правовому середовищі з упевненістю та доброчесністю.

Пошук за тією самою юридичною ідентичністю search

Нечесна торгова практика

Торгівля є базовим операційним процесом для фінансових ринків. Перед розрахунком вона проходить через кілька валідацій і перевірок. Щоб уможливити зловживання в торгівлі, здійснюються різні несправедливі способи та неправильне подання документів. Юридичні документи, підготовлені несправедливо та з сумнівними положеннями, можуть відіграти значну шахрайську роль. Було багато випадків, коли несправедливі торгові практики у сфері forex-торгівлі спричиняли великі втрати для позикодавців. Fintechs, які інтегрують виписки торгових рахунків між банками, можуть запускати аномалії. Транзакції на торгових рахунках, що збігаються за датами з транзакціями на банківських рахунках, можуть виявити спільні риси, які потім можуть спричинити запитання щодо торгових практик і неприродного зростання/зниження цін на акції. У гру вступає роль етичного AI, який може допомогти виявити проблеми, орієнтовані на людей.

Виявлення через виписки з торгового рахунку клієнта

Шахрайство з транзакціями

Будь-яка транзакція на рахунку, яка не була прямо дозволена власником картки/рахунку, вважається шахрайською транзакцією. Але можна також розглядати потенційно шахрайські патерни, наприклад, якщо бізнес-рахунок не мав жодних кредитових транзакцій за останні 15 або 30 днів, або навіть платежі, що мають дивно округлені суми, такі як кратні 100. Платежі третім сторонам/платежі під час переведень позики через сумнівні рахунки можуть давати ознаки шахрайських транзакцій.

Виявлення шахрайських транзакцій через платежі

Шахрайства пов’язані з поведінковими проблемами

Будь-яке відхилення від звичної програми може підняти поведінковий «червоний прапорець». Якщо потенційний позичальник встановив/видалив lending apps протягом проміжку, скажімо, двох місяців, або він витрачав більше, ніж зазвичай, чи отримав більше готівкових депозитів, ніж зазвичай становить його зарплатний кредит, це може викликати тривоги в добре навченої моделі машинного навчання. Тоді поведінкове шахрайство діє як сигнал тривоги для шахрайської діяльності та/або майбутньої прострочки.

Виявлення через завантаження в Google play services

AI — це єдиний спосіб виявляти шахрайства великого масштабу, і платформи, створені на основі цього, мають вміти обробляти великі обсяги даних за минулі періоди. Керовані алгоритми машинного навчання можуть переглядати транзакційні дані, такі як — спільні прямі директорати, незавершені юридичні справи, характер юридичних справ, подібність адрес, висунуті звинувачення тощо, щоб мінімізувати кількість хибних спрацьовувань і надавати надзвичайно швидкі відповіді на запити. Також некероване машинне навчання може виявляти нові, більш витончені форми шахрайства. Усе це допоможе запобігти шахрайським компаніям, які фінансуються позикодавцем, а трибунали зможуть ухвалювати обґрунтовані рішення.  AI потрібно оснастити для вирішення серйозних шахрайських транзакцій.