AI：金融科技欺诈中的无声守护者

实体银行体系正逐步被改造为手持设备。当边缘化人群获得金融服务时，政府要实现的金融包容或减贫等更广泛经济目标就能得到回应——这会释放真正的力量，去触达那些银行体系无法服务的群体，带来规模经济，并降低信息检索与交易成本。许多金融科技公司通过拥抱以人为本的设计价值观，作为一种框架来平衡组织需求与其用户、客户以及社区需求。它们如今遍布价值链——从资本筹集服务到支付服务，再到投资管理服务，以及保险。

整个生态系统之所以能够实现，是因为整合了人工智能和区块链技术；而现在，一个可能的问题是：为什么 AI 对金融科技如此关键。原因可能在于该问题具有动态性，因为它在不断演进。金融科技试图以更有条理的方式提供金融解决方案，而 AI 则是架构师，通过在信息之间编织来构建“事物”。

众所周知，任何金融交易都受制于法律形式要求，因此通过恰当的法律文件来确保交易安全至关重要。金融科技公司已经推动无纸化交易——此前需要将法律文件进行线下签署。如今，签名正变得数字化。语音启用的交易正被嵌入其中。当前智能合约的趋势也让融资机构的事情变得更容易，同时也更复杂。

所有 AI 方法都始终处在人的使用环节的交汇处。一旦介入人的因素，就存在信息被滥用的可能。因此，从某种意义上说，提供透明度的数据，反过来也可能成为异常或差异的“食粮”。就像卡尔纳在与同父异母兄弟对抗时所遭遇的问题一样。这些不道德的做法在金融行业中阴影般笼罩。我们会看到一些会带来巨大资金影响的问题，而人们往往倾向于利用法律体系中的漏洞。

诈骗检测

它可以如何运作

这代表一种被不道德地设计并计划的交易，它借助系统，通过制造错误的身份及其关联文件来实施欺骗，从而将资金攫取走。金融产品的持续复杂性以及对创新的不断努力，为影响成千上万投资者并使其在对冲基金、庞氏骗局、外汇交易、虚拟货币、营运资金需求以及其他许多方案中亏钱的金融诈骗开辟了更多途径。

在 AI 反欺诈策略中结合监督式与非监督式机器学习，可使数字金融能够识别复杂欺诈。欺诈攻击的复杂程度与规模变化之快，使得当下必须引入具有颠覆性的模型，因为法律术语以及对法律欺诈的检测需要能够适配这种变化。当我们谈到关联文件时，通过道德 AI，就可以将关联文档中的条款、条件和相关规定提到前台。关键词搜索以及带有相似 ID 的搜索，只能告诉你异常在哪里，而监督式与非监督式 AI 则能找到识别欺诈的路径。就像财务报表分析一样，还需要自动化分析法律条款。

在金融科技中，合乎伦理地使用 AI 能显著增强法律语境化能力，确保其运营中的公平性、透明性与责任制。

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### 信贷决策的清晰性：

AI 算法可以被编程为通过评估信用度、使用多样化且不带偏见的因素，从而作出公平的放贷决策。道德 AI 可确保这些决策不受诸如种族、性别或其他具有歧视性的属性等因素影响，从而维护金融交易中的公平性。

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### 合规“看门人”： 

道德 AI 系统具备持续观察并适应不断演进的法规的能力。通过对大量法律文件及更新的实时分析，AI 能够帮助金融科技公司遵守错综复杂且不断变化的法律框架，从而降低发生法律问题与罚款的可能性。

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### 异常检测： 

由 AI 驱动的算法可以通过审视实时数据中的模式与不规则来识别欺诈活动。道德 AI 可在锁定并缓解潜在欺诈的同时，确保符合隐私与数据保护法律，从而同时强化法律遵从与客户信心。

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### 数据主权：

道德 AI 模型可通过先进加密与数据匿名化方法来保护客户数据。通过确保严格遵守数据保护法律，金融科技公司可以避免与数据泄露及隐私侵犯相关的法律问题。

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### 数据透明度： 

道德 AI 算法被设计为透明且可解释。这意味着 AI 模型所做出的决策可以追溯，使监管者与客户能够理解这些结论背后的具体理由。这种透明度对于法律问责以及与客户建立信任至关重要。

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### 自动化数字合同：

用于合同分析的 AI 驱动工具可以快速扫描并理解法律文件。这能帮助金融科技公司把握复杂的法律协议，确保其满足合同义务并避免法律纠纷。

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### 反洗钱：

AI 系统可以分析大量数据以识别可疑交易，从而确保遵守反洗钱（AML）法律。金融科技中的道德 AI 能确保对洗钱风险的识别准确，同时保护客户隐私并遵循法律指引。

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###以客户为中心：

由 AI 驱动的聊天机器人与虚拟助手可以向客户提供法律信息。通过这样做，道德 AI 能确保所提供的建议准确且符合法律法规，防止错误信息与法律责任的传播。

在金融科技中采用 AI 的合乎伦理使用，不仅能提升效率与客户体验，还能通过融入道德 AI 原则显著增强法律语境化能力。由此，金融科技公司可以充满信心与正直地应对复杂的法律环境。

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不公平的交易行为

交易是金融市场的基础运营流程。在结算之前，这需要经历多项验证与检查。为了在交易中实施不当行为，会进行多种不公平手段，并对文件进行虚构或歪曲。法律文件若被不公平地起草，且包含含糊且可疑的条款，可能会在欺诈中扮演巨大角色。此前已经出现过多起不公平的外汇交易行为案例，给出借方带来了巨大损失。将各银行的交易账户报表进行整合的金融科技公司可能会触发异常。交易账户中的交易日期与银行账户中的交易相匹配时，就能找出共性，从而引发对交易行为的质疑，以及股票价格中的非自然上升/下降。道德 AI 的作用便进入视野，它可以帮助识别以人为本方面的问题。

通过客户的交易账户报表进行检测

交易欺诈

账户中任何未经卡/账户持有人直接授权的交易都被视为欺诈交易。但也可以将某些潜在欺诈模式视为可能的欺诈，例如：某个企业账户在过去 15 或 30 天内没有任何授信交易，或者付款金额以奇怪地四舍五入的数字形式出现，例如 100 的倍数。通过可疑账户向第三方付款/在贷款转账中进行付款，都可能给出欺诈交易的迹象。

通过付款检测欺诈交易

欺诈与行为问题有关

任何偏离常规编程的行为都可能引起“行为红旗”。如果潜在借款人在例如两个月的窗口期内安装/卸载了放贷应用，或者花费金额超过平时，或者收到的现金存款多于通常工资入账，都可能会在一个训练良好的机器学习模型中触发警报。随后，行为型欺诈就会成为欺诈活动和/或即将到来的逾期的警报。

通过 Google play 服务的下载进行检测

要检测大规模的欺诈，AI 是唯一途径，而基于这些构建的平台应能够处理大量历史数据。监督式机器学习算法可以查看交易数据，例如——常见的董事任职关系、待决的法律案件、法律案件的性质、地址相似度、已提起的指控等，以尽量减少误报，并对询问提供极其快速的响应。此外，非监督式机器学习也可以触发新的、更复杂的欺诈形式。所有这些将有助于防止出借方资金被欺诈性公司侵害，而仲裁机构也能做出有据可依的裁决。AI 需要具备能力来处理严重的欺诈性交易。