ШІ — мовчазний страж у фінтех-шахрайствах

Цегляно-кам’яна банківська система поступово трансформується в мобільний пристрій.  Коли маргіналізоване населення отримує доступ до фінансування, ширша економічна мета фінансової інклюзії або зменшення бідності з боку уряду вирішується — це розкриває справжню здатність охопити небанківську спільноту банківському братству, забезпечуючи ефект масштабу та знижуючи витрати на пошук і транзакції. Численні fintech-компанії трансформувалися, перейнявши цінності дизайн-орієнтованості на людину як основу, щоб узгоджувати потреби організації з потребами її користувачів, клієнтів і спільнот. Наразі вони присутні по всьому ланцюгу створення вартості — від послуг зі збору капіталу до платіжних сервісів, послуг з управління інвестиціями, а також страхування.

Усе це екоcистема стало 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 запропонувати фінансові рішення у більш організований спосіб, а ШІ — архітектор, який будує це, переплітаючи інформацію.

Як усі ми знаємо, будь-яка фінансова транзакція обмежена юридичними формальностями, і вкрай важливо забезпечити транзакцію належними юридичними документами. Fintech-компанії запровадили безпаперові транзакції — раніше юридичні документи потрібно було підписувати фізично. Зараз підписи стають оцифрованими. Транзакції, що активуються голосом, вбудовуються. Поточний тренд розумних контрактів робить процеси водночас простішими й складнішими для фінансових установ.

Усі методи ШІ завжди знаходяться на межі використання людьми. У той момент, коли втручаються люди, з’являються шанси на зловживання інформацією. Тож, певною мірою, дані, які дають прозорість, з іншого боку можуть перетворитися на «їжу» для аномалій або розбіжностей. Як і питання, з яким зіткнувся Карна, коли бився зі своїми зведеними братами. Такі неетичні практики широко нависають над фінансовою індустрією. Ми розглянемо деякі з проблем, які мають великі грошові наслідки, і люди схильні користуватися прогалинами в правовій системі.

Виявлення шахрайства

Як це може працювати

Це представляє транзакцію, неетично спроєктовану та заплановану, яка використовує обман, щоб перекачувати гроші за допомогою систем, створюючи неправильну ідентичність та пов’язані документи. Поточна складність і безперервні зусилля для інновацій фінансових продуктів створюють додаткові можливості для фінансових шахрайств, які змушують тисячі інвесторів втрачати гроші в хедж-фондах, у схемах Понці, у валютній торгівлі, у віртуальній валюті, щодо вимог до оборотного капіталу та багатьох інших схем, що завдають шкоди інвесторам.

Поєднання контрольованого й неконтрольованого машинного навчання як частини стратегії виявлення шахрайства за допомогою ШІ може дозволити цифровим фінансам виявляти складні шахрайства. Швидкість, з якою змінюються витонченість і масштаб атак шахрайства, є критично важливою зараз, коли юридичні терміни та виявлення юридичного шахрайства мають використовувати руйнівні моделі. Коли ми говоримо про пов’язані документи, пунктами та умовами відповідних документів можна вивести на передній план через Етичний ШІ. Пошук за ключовими словами та пошук із подібними ID можуть лише показати, де існує аномалія, тоді як контрольовані й неконтрольовані моделі ШІ можуть знайти шлях до виявлення шахрайства. Як і в аналізі фінансової звітності, потрібно 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 можуть бути запрограмовані для прийняття справедливих рішень щодо кредитування шляхом оцінювання кредитоспроможності за допомогою різноманітного набору неупереджених факторів. Етичний ШІ гарантує, що ці рішення не залежать від таких факторів, як раса, стать або інші дискримінаційні ознаки, тим самим підтримуючи справедливість у фінансових транзакціях.

*       

### Нагляд за комплаєнсом: 

Системи Етичного ШІ здатні постійно спостерігати за змінами в регуляціях і адаптуватися до них. Завдяки аналізу в реальному часі великих масивів юридичних документів і оновлень ШІ може допомагати fintech-компаніям дотримуватися складних і постійно змінюваних правових рамок, тим самим знижуючи імовірність юридичних проблем і штрафів.

*       

### Виявлення аномалій: 

Алгоритми, керовані ШІ, можуть виявляти шахрайські дії шляхом аналізу закономірностей і нерівностей у даних у режимі реального часу. Етичний ШІ гарантує дотримання законів про конфіденційність і захист даних, водночас точно визначаючи та пом’якшуючи потенційне шахрайство, таким чином підсилюючи як правове дотримання, так і довіру клієнтів.

*       

### Суверенітет даних:

Етичні моделі ШІ можуть захищати дані клієнтів за допомогою складних методів шифрування та анонімізації даних. Забезпечуючи суворе дотримання законів про захист даних, fintech-компанії можуть запобігати юридичним проблемам, пов’язаним із витоками даних і порушеннями приватності.

*       

### Прозорість даних: 

Етичні алгоритми ШІ створюються такими, щоб вони були прозорими та пояснюваними. Це означає, що рішення, яких доходять моделі ШІ, можна відстежити, дозволяючи регуляторам і клієнтам зрозуміти конкретну логіку за цими висновками. Така прозорість є критично важливою для юридичної відповідальності та формування довіри до клієнтів.

*       

### Автоматизація цифрових контрактів:

Інструменти на базі ШІ для аналізу контрактів можуть швидко сканувати й розуміти юридичні документи. Це може допомогти fintech-компаніям краще розбиратися в складних юридичних угодах, забезпечуючи виконання договірних зобов’язань і запобігаючи юридичним спорам.

*       

### Протидія відмиванню грошей:

Системи ШІ можуть аналізувати великі обсяги даних, щоб виявляти підозрілі транзакції, гарантуючи дотримання законів AML. Етичний ШІ у fintech гарантує точне розпізнавання ризиків відмивання грошей, одночасно захищаючи конфіденційність клієнтів і дотримуючись правових вказівок.

*       

### Орієнтованість на клієнта: 

Чат-боти на базі ШІ та віртуальні помічники можуть надавати клієнтам юридичну інформацію. У такий спосіб етичний ШІ гарантує, що поради є точними та відповідають юридичним регуляціям, запобігаючи поширенню дезінформації та юридичних ризиків.

Підтримка етичного використання ШІ у fintech не лише підвищує ефективність і якість досвіду клієнта, а й суттєво посилює юридичну контекстуалізацію, вбудовуючи принципи етичного ШІ. Таким чином fintech-компанії можуть орієнтуватися на складному юридичному ландшафті з упевненістю та доброчесністю.

Пошук за тією самою юридичною ідентичністю з пошуком

Несправедлива практика торгівлі

Торгівля є фундаментальним процесом операцій для фінансових ринків. Перед розрахунком вона проходить кілька валідацій і перевірок. Щоб дати змогу зловживанням у торгівлі, виконуються різні несправедливі способи та маніпуляції з поданням документів. Юридичні документи, підготовлені несправедливо й із сумнівними пунктами, можуть відіграти велику шахрайську роль. Було багато випадків, коли несправедливі торговельні практики у сфері forex-торгівлі спричиняли величезні збитки для кредиторів. Fintech-компанії, які інтегрують виписки торгових рахунків між банками, можуть спричинити аномалії. Транзакції на торгових рахунках, що збігаються з датами транзакцій на банківських рахунках, можуть виявити спільні риси, які потім можуть викликати питання щодо торгових практик і неприродного зростання/зниження цін на акції. У гру вступає роль етичного ШІ, який може допомогти виявляти проблеми, орієнтовані на людину.

Виявлення через виписки торгового рахунку клієнта

Шахрайство з транзакціями

Будь-яка транзакція на рахунку, яка не була прямо санкціонована власником картки/рахунку, вважається шахрайською транзакцією. Але також можна вважати потенційно шахрайськими патерни, як-от: бізнес-рахунок не мав жодних кредитних транзакцій протягом останніх 15 або 30 днів або навіть платежі з дивно округленими сумами, наприклад, кратні 100. Платежі третім сторонам/платежі під час переказів за позикою через сумнівні рахунки можуть давати ознаки 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 установив/видалив кредитні застосунки протягом вікна, наприклад, двох місяців, або витрачав більше, ніж зазвичай, або отримав більше готівкових депозитів, ніж його звичайний кредит зарплати, це може спричинити тривогу для добре навченої моделі машинного навчання. Тоді поведінкове шахрайство виступає як сигнал тривоги щодо шахрайської діяльності та/або майбутньої прострочки.

Виявлення через завантаження в сервісах Google play

ШІ є єдиним способом виявляти шахрайства великого масштабу, і платформи, створені на його основі, мають уміти обробляти великі обсяги минулих даних. Контрольовані алгоритми машинного навчання можуть аналізувати дані транзакцій, як-от: поширені спільні директори, незавершені судові справи, характер юридичних справ, схожість адрес, подані обвинувачення тощо, щоб мінімізувати хибнопозитивні результати й забезпечити надзвичайно швидкі відповіді на запити. Також неконтрольоване машинне навчання може ініціювати нові, більш витончені форми шахрайства. Усе це допоможе запобігати шахрайським компаніям, пов’язаним із коштами кредитора, і трибунали зможуть ухвалювати обґрунтовані рішення.  ШІ потрібно оснастити для вирішення критично небезпечних шахрайських транзакцій.