ШІ — мовчазний страж у фінтех-шахрайствах

Традиційна банківська система поступово перетворюється на пристрій для тримання в руці.
Коли маргіналізоване населення отримує доступ до фінансів, широка економічна мета фінансової інклюзії або зменшення бідності уряду вирішується —
це розкриває справжню силу досягнення незабезпечених банківських послуг, залучаючи економії масштабу та зменшуючи пошукові та транзакційні витрати.
Багато фінтех-компаній трансформувалися, прийнявши цінності людсько-центричного дизайну як основу для балансування потреб організації з потребами її користувачів, клієнтів і спільнот.
Вони тепер присутні по всьому ланцюгу цінностей — від послуг залучення капіталу до платіжних послуг, управління інвестиціями, а також страхування.

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

Як відомо, будь-яка фінансова транзакція підпорядкована юридичним формальностям, і надзвичайно важливо забезпечити безпеку транзакції через належні юридичні документи.
Фінтехи запровадили безпаперові транзакції — раніше юридичні документи потрібно було підписувати фізично.
Зараз підписання стає цифровим. Вбудовуються голосові транзакції.
Поточна тенденція смарт-контрактів робить процес легшим, але й ускладнює його для фінансових установ.

Всі методи AI завжди перебувають на межі людського використання.
Якщо втручається людина, існує ризик зловживання інформацією.
Тому, з одного боку, дані, що забезпечують прозорість, з іншого — можуть стати джерелом аномалій або розбіжностей.
Як питання, з яким стикався Карна у бою з братами по материнській лінії.
Ці неетичні практики мають велике значення у фінансовій галузі.
Розглянемо деякі проблеми, що мають значні фінансові наслідки, і які люди намагаються використовувати прогалини у правовій системі.

Виявлення шахрайства

Як це може працювати

Це позначає неетично спроектовану та сплановану транзакцію, яка використовує обман для виведення грошей за допомогою систем, створюючи неправдиву ідентичність та відповідні документи.
Постійна ускладненість і постійні зусилля щодо інновацій у фінансових продуктах відкривають додаткові можливості для фінансових шахрайств, що призводять до втрат тисяч інвесторів у хедж-фондах, пірамідальних схемах, валютній торгівлі, віртуальній валюті, потребах у робочому капіталі та інших схемах, що шкодять інвесторам.

Комбінування контрольованого та неконтрольованого машинного навчання у рамках стратегії виявлення шахрайства AI може дозволити цифровим фінансам виявляти складні шахрайства.
Швидкість, з якою змінюється складність і масштаб атак шахраїв, є критичною, оскільки юридичні терміни та виявлення юридичних шахрайств потребують впровадження революційних моделей.
Коли мова йде про відповідні документи, положення та умови цих документів можна вивести на передній план за допомогою етичного AI.
Пошук за ключовими словами та пошук за схожими ідентифікаторами можуть лише показати, де існує аномалія, тоді як контрольоване та неконтрольоване AI може знайти шлях до виявлення шахрайства.
Як і аналіз фінансової звітності, потрібно автоматизувати аналіз юридичних термінів.
Етичне використання AI може значно покращити юридичну контекстуалізацію у фінтехах, забезпечуючи справедливість, прозорість і відповідальність у їхній діяльності.

*       

### Ясність у кредитних рішеннях:  

AI-алгоритми можна запрограмувати для прийняття справедливих кредитних рішень, оцінюючи кредитоспроможність за допомогою різноманітних неупереджених факторів.
Етичний AI гарантує, що ці рішення залишаються незалежними від таких факторів, як раса, стать або інші дискримінаційні ознаки, підтримуючи справедливість у фінансових транзакціях.

*       

### Контроль за дотриманням правил:  

Етичні системи AI здатні послідовно спостерігати та адаптуватися до змін у регуляціях.
Завдяки аналізу у реальному часі великих обсягів юридичних документів та оновлень, AI може допомагати фінтех-компаніям дотримуватися складних і постійно змінюваних правових рамок, зменшуючи ймовірність юридичних проблем і штрафів.

*       

### Виявлення аномалій:  

AI-алгоритми можуть ідентифікувати шахрайські дії, аналізуючи шаблони та нерівності у даних у реальному часі.
Етичний AI гарантує дотримання законів про конфіденційність і захист даних, одночасно виявляючи та зменшуючи потенційне шахрайство, підсилюючи юридичну відповідність і довіру клієнтів.

*       

### Суверенітет даних:  

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

*       

### Прозорість даних:  

Етичні алгоритми AI створені для прозорості та пояснюваності.
Це означає, що рішення, прийняті моделями AI, можна простежити назад, дозволяючи регуляторам і клієнтам зрозуміти конкретну логіку за цими висновками.
Ця прозорість є важливою для юридичної відповідальності та формування довіри з боку клієнтів.

*       

### Автоматизація цифрових контрактів:  

Інструменти на базі AI для аналізу контрактів можуть швидко сканувати та розуміти юридичні документи.
Це допомагає фінтех-компаніям зрозуміти складні юридичні угоди, забезпечуючи виконання контрактних зобов’язань і запобігаючи юридичним спорам.

*       

### Боротьба з відмиванням грошей:  

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

*       

### Орієнтація на клієнта:  

AI-чатботи та віртуальні помічники можуть надавати клієнтам юридичну інформацію.
Завдяки цьому етичний AI забезпечує точність порад і їх відповідність правовим нормам, запобігаючи поширенню дезінформації та юридичних зобов’язань.

Застосування етичного AI у фінтеху не лише підвищує ефективність і досвід клієнтів, але й суттєво зміцнює юридичну контекстуалізацію, впроваджуючи принципи етичного AI.
Таким чином, фінтехи можуть впевнено і з цілісністю орієнтуватися у складному правовому полі.

Пошук за однаковою юридичною ідентичністю

Несправедлива торгівля

Торгівля — це основний операційний процес на фінансових ринках.
Вона проходить через кілька перевірок і валідацій перед розрахунком.
Щоб сприяти зловживанням у торгівлі, використовуються різні несправедливі засоби та фальсифікація документів.
Юридичні документи, складені несправедливо та з підозрілими положеннями, можуть грати роль шахрайства.
Багато випадків несправедливої торгівлі на ринку форекс призвели до значних втрат кредиторів.
Фінтехи, які інтегрують звіти торгових рахунків через банки, можуть виявляти аномалії.
Транзакції у торгових рахунках, що співпадають за датами з банківськими операціями, можуть виявити спільні ознаки, що ставлять під сумнів практики торгівлі та аномальне зростання/зниження цін акцій.
Роль етичного AI тут — допомогти виявити людські проблеми.

Виявлення через звіти торгових рахунків клієнта

Фальшиві транзакції

Будь-яка транзакція в рахунку, яка не була прямо санкціонована власником картки/рахунку, вважається шахрайською.
Але 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/платежі за позики через підозрілі рахунки можуть свідчити про шахрайські операції.

Виявлення шахрайських транзакцій через платежі

Шахрайство пов’язане з поведінковими ознаками

Будь-яке відхилення від звичайної поведінки може викликати червоний сигнал.
Якщо потенційний позичальник встановлює/видаляє додатки для кредитування за два місяці, або витрачає більше, ніж зазвичай, або отримує більше готівкових внесків, ніж його звичайна зарплата, це може викликати підозру у добре натренованій моделі машинного навчання.
Такий поведінковий шахрайство — це сигнал тривоги про шахрайську діяльність або майбутню простроченість.

Виявлення через завантаження у Google Play Services

AI — єдиний спосіб виявити шахрайства великого масштабу, і платформи, побудовані на цих технологіях, мають обробляти великі обсяги історичних даних.
Контрольовані алгоритми машинного навчання можуть аналізувати дані транзакцій — спільні директори, pending-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 кредитних компаній і дає змогу судовим органам ухвалювати обґрунтовані рішення.
AI має бути здатним вирішувати серйозні шахрайські транзакції.