ШІ — мовчазний страж у фінтех-шахрайствах

Офлайнова банківська система поступово перетворюється на портативний пристрій. Коли маргіналізоване населення отримує доступ до фінансів, широка економічна мета уряду щодо фінансової інклюзії або зменшення бідності вирішується — це розкриває справжню потенцію, щоб дістатися до тих, хто не має доступу до банківських послуг, забезпечуючи ефект масштабу та знижуючи витрати на пошук і транзакції. Численні fintech-компанії трансформувалися, сприйнявши цінності дизайнy, орієнтованого на людину, як фреймворк, щоб урівноважити потреби організації з потребами її користувачів, клієнтів і спільнот. Нині вони присутні в усьому ланцюгу створення вартості — від послуг залучення капіталу до платіжних послуг, до послуг з управління інвестиціями, а також страхування.

Увесь екосистемний простір став можливим завдяки інтеграції штучного інтелекту та технології блокчейн, і тепер імовірне запитання — чому ШІ так критично важливий для fintech. Причина може критися в динамічній природі цієї задачі, адже вона постійно розвивається. Fintech намагається виносити на стіл фінансові рішення більш упорядковано, а ШІ є архітектором, який будує цю справу, переплітаючи інформацію.

Як усім відомо, будь-яка фінансова транзакція обмежена юридичними формальностями, і вкрай важливо забезпечити транзакцію належними юридичними документами. Fintech принесли безпаперові транзакції — раніше юридичні документи потрібно було підписувати фізично. Нині підписи стають цифровими. Транзакції з голосовим керуванням вбудовуються. Поточна тенденція смартконтрактів робить усе і простішим, і складнішим для фінансових інституцій.

Усі методи ШІ завжди перебувають на межі використання людьми. Щойно втручання людей відбувається, з’являються шанси на зловживання інформацією. Тож, у певному сенсі, дані, що дають прозорість, з іншого боку можуть стати «їжею» для аномалій або розбіжностей. Подібно до запитання, з яким зіткнувся Карна, коли боровся проти своїх зведених братів. Ці неетичні практики рясно присутні у фінансовій індустрії. Ми розглянемо деякі проблеми, які мають великі грошові наслідки, і люди, як правило, намагаються скористатися прогалинами в правовій системі.

Виявлення шахрайства

Як це може працювати

Це представляє транзакцію, розроблену та сплановану неетично, яка використовує обман, щоб викачати гроші за допомогою систем, створюючи неправильну ідентичність та пов’язані документи. Нинішня складність і безперервні зусилля з інновацій для фінансових продуктів відкривають додаткові можливості для фінансових шахрайств, які впливають на тисячі інвесторів, щоб вони втрачали гроші в хедж-фондах, схемах Понці, торгівлі валютою, віртуальній валюті, вимогах до оборотного капіталу та багатьох інших схемах, що шкодять інвесторам.

Поєднання керованого та некерованого машинного навчання як частини стратегії виявлення шахрайства за допомогою ШІ може дати змогу цифровим фінансам виявляти складні шахрайства. Швидкість, з якою змінюються витонченість і масштаби атак шахрайства, є критично важливою зараз, коли юридичні терміни та виявлення юридичного шахрайства мають перейти до використання руйнівних моделей. Коли ми говоримо про пов’язані документи, формулювання, а також умови та положення пов’язаних документів можна винести на передній план за допомогою Ethical AI. Пошук за ключовими словами та пошук із подібними ID можуть лише показати, де саме існує аномалія, тоді як керовані та некеровані алгоритми ШІ можуть знайти шлях для виявлення шахрайства. Як і в аналізі фінансової звітності, є потреба автоматизувати аналіз юридичних термінів.

Неетичне використання ШІ може суттєво покращити юридичну контекстуалізацію у fintech-компаніях, забезпечуючи справедливість, прозорість і підзвітність у їхніх операціях.

*       

### Чіткість у кредитних рішеннях:

Алгоритми ШІ можна запрограмувати для ухвалення справедливих рішень щодо кредитування шляхом оцінювання кредитоспроможності за допомогою різноманітного набору неупереджених факторів. Ethical AI гарантує, що ці рішення залишаються незачепленими такими факторами, як раса, стать або інші дискримінаційні ознаки, тим самим підтримуючи справедливість у фінансових транзакціях.

*       

### Нагляд за дотриманням вимог:

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

*       

### Виявлення аномалій: 

Алгоритми, керовані ШІ, можуть виявляти шахрайську діяльність, аналізуючи патерни й нерівності в даних у реальному часі. Ethical AI гарантує дотримання законів про конфіденційність і захист даних, одночасно визначаючи та пом’якшуючи потенційне шахрайство, таким чином зміцнюючи і правову відповідність, і довіру клієнтів.

*       

### Суверенітет даних:

Моделі Ethical AI можуть захищати дані клієнтів, використовуючи досконалі методи шифрування та деідентифікації даних. Забезпечуючи сувору відповідність законам про захист даних, fintech-компанії можуть запобігати юридичним проблемам, пов’язаним із витоками даних і порушеннями приватності.

*       

### Прозорість даних: 

Алгоритми Ethical AI створені для того, щоб бути прозорими та пояснюваними. Це означає, що рішення, до яких приходять моделі ШІ, можна простежити назад, даючи можливість регуляторам і клієнтам зрозуміти конкретну логіку за цими висновками. Така прозорість є критично важливою для юридичної підзвітності та побудови довіри з клієнтами.

*       

### Автоматизація цифрових контрактів:

Інструменти для аналізу контрактів, що працюють на базі ШІ, можуть швидко сканувати та розуміти юридичні документи. Це може допомогти fintech-компаніям розуміти складні юридичні угоди, забезпечуючи їх виконання договірних зобов’язань і запобігаючи юридичним спорам.

*       

### Запобігання відмиванню коштів:

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

*       

### Орієнтованість на клієнта: 

AI-керовані чатботи та віртуальні асистенти можуть надавати клієнтам юридичну інформацію. У цьому випадку Ethical AI гарантує, що надана порада є точною та відповідає юридичним регуляціям, запобігаючи поширенню дезінформації та юридичним ризикам.

Підтримуючи неетичне використання ШІ у fintech, ви не лише підвищуєте ефективність і досвід клієнтів, але й суттєво посилюєте юридичну контекстуалізацію, вбудовуючи принципи Ethical AI. Таким чином, fintech-компанії можуть орієнтуватися у складному юридичному ландшафті з упевненістю та доброчесністю.

Пошук за тією ж юридичною ідентичністю search

Несправедлива торгова практика

Торгівля є базовим операційним процесом для фінансових ринків. Перед розрахунком через неї проходить кілька валідацій і перевірок. Щоб уможливити зловживання в торгівлі, робляться різні несправедливі способи та викривлення документів. Юридичні документи, складені несправедливо й із сумнівними положеннями, можуть відіграти велику шахрайську роль. Було багато випадків, коли несправедливі торгові практики на ринку forex спричиняли великі втрати для кредиторів. Fintech-компанії, які інтегрують виписки з торгових рахунків між банками, можуть спричиняти аномалії. Транзакції в торгових рахунках, що збігаються за датами з транзакціями на банківських рахунках, можуть виявити спільні риси, які потім можуть підняти питання щодо торгових практик і нетипового зростання/зменшення цін на акції. У гру вступає роль етичного ШІ, який може допомогти виявляти проблеми, орієнтовані на людину.

Виявлення через виписки з торгового рахунку клієнта

Шахрайство з транзакціями

Будь-яка транзакція на рахунку, яка не була безпосередньо авторизована власником картки/рахунку, вважається шахрайською транзакцією. Але можна також розглядати як потенційно шахрайські патерни, наприклад: бізнес-рахунок не мав жодних кредитних транзакцій за останні 15 або 30 днів або навіть платежі, які мають дивно округлені суми, такі як кратні 100. Платежі третім сторонам/платежі під час переказів за позиками через сумнівні рахунки можуть давати підказки щодо шахрайських транзакцій.

Виявлення шахрайських транзакцій через платежі

Шахрайства пов’язані з поведінковими проблемами

Будь-яке відхилення від звичайного програмування може підняти поведінковий «червоний прапорець». Якщо потенційний позичальник встановив/видалив застосунки для кредитування в проміжку, скажімо, двох місяців, або витрачав більше, ніж зазвичай, або отримував більше грошових внесків, ніж його звичайна зарплатна зарахована сума — це може викликати тривогу в добре навченої моделі машинного навчання. Тоді поведінкове шахрайство діє як сигнал тривоги щодо шахрайської діяльності та/або надходження прострочення.

Виявлення через завантаження в службах Google play

ШІ — це єдиний спосіб виявляти шахрайства великого масштабу, і платформи, створені на основі цього, мають бути здатними обробляти великі обсяги минулих даних. Керовані алгоритми машинного навчання можуть дивитися на дані транзакцій, такі як — спільні прямі компанії (directorships), незавершені судові справи, характер юридичних справ, схожість адрес, подані звинувачення тощо, щоб мінімізувати хибнопозитивні результати та забезпечувати вкрай швидкі відповіді на запити. Також некероване машинне навчання може запускати нові, більш витончені форми шахрайства. Усе це допоможе запобігати шахрайським компаніям, що працюють із коштами кредитора, і трибунали зможуть ухвалювати обґрунтовані рішення.  ШІ потрібно оснастити для вирішення серйозних шахрайських транзакцій.