AI — Мовчазний Дозорний у Фінтех Шахрайстві

Традиційна банківська система поступово перетворюється на мобільний пристрій. Коли маргіналізоване населення отримує доступ до фінансів, вирішується широка економічна мета — фінансова інклюзія або зменшення бідності урядом — це відкриває справжній потенціал для досягнення незабезпечених банківською системою людей, забезпечуючи економію масштабів і знижуючи витрати на пошук і транзакції. Багато фінтех-компаній трансформувалися, прийнявши цінності орієнтованого на людину дизайну як основу для балансування потреб організації з потребами користувачів, клієнтів і громад. Вони тепер присутні по всьому ланцюжку цінностей — від залучення капіталу до платіжних послуг, управління інвестиціями та страхування.

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

Як відомо, будь-яка фінансова операція підпорядкована юридичним формальностям, і надзвичайно важливо забезпечити її безпеку через належні юридичні документи. Фінтехи запровадили безпаперові транзакції — раніше потрібно було фізично підписувати юридичні папери. Зараз підписі стають цифровими. Вбудовуються голосові транзакції. Текучий тренд — смарт-контракти, які полегшують, але й ускладнюють процес для фінансових установ.

Усі методи AI завжди залежать від людського втручання. Як тільки з’являється людський фактор, виникає ризик зловживання інформацією. Тобто, дані, що забезпечують прозорість, з одного боку, можуть стати джерелом аномалій або розбіжностей. Це нагадує питання, яке поставив Каран у боротьбі з братами-напівбратами. Такі неетичні практики мають велике фінансове значення, і люди часто використовують прогалини в 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 фальшиву ідентичність та підроблені документи. Постійна ускладненість і прагнення до інновацій у фінансових продуктах створюють додаткові можливості для фінансових шахрайств, що призводить до втрат тисяч інвесторів у хедж-фондах, пірамідальних схемах, валютній торгівлі, віртуальній валюті, потребах у робочому капіталі та інших схемах, що шкодять інвесторам.

Комбінування контролюваного та неконтрольованого машинного навчання у рамках стратегії виявлення шахрайства AI може допомогти цифровим фінансам виявляти складні шахрайські схеми. Швидкість змін у масштабах і складності атак шахраїв вимагає впровадження нових моделей, що руйнують традиційні підходи до виявлення шахрайства. Щодо супровідних документів, умови та положення можна аналізувати за допомогою етичного AI. Пошук за ключовими словами або за схожими ідентифікаторами допомагає виявити місця аномалій, тоді як контрольоване та неконтрольоване AI здатне знайти шлях до виявлення шахрайства. Аналогічно аналізу фінансових звітів, потрібно автоматизувати аналіз юридичних термінів.

Етичне використання AI може значно покращити юридичну обґрунтованість у фінтеху, забезпечуючи справедливість, прозорість і відповідальність у їхній діяльності.

*       

### Прозорість у кредитних рішеннях:

Алгоритми AI можна налаштувати для прийняття справедливих кредитних рішень, оцінюючи кредитоспроможність за допомогою різноманітних об’єктивних факторів. Етичний AI гарантує, що ці рішення не будуть залежати від раси, статі або інших дискримінаційних ознак, підтримуючи справедливість у фінансових операціях.

*       

### Контроль за дотриманням нормативів:

Етичні системи AI здатні постійно слідкувати за змінами у регуляціях. Аналізуючи великі обсяги юридичних документів і оновлень у реальному часі, AI допомагає фінтех-компаніям дотримуватися складних і постійно змінюваних правових рамок, зменшуючи ризик юридичних проблем і штрафів.

*       

### Виявлення аномалій:

Алгоритми AI можуть ідентифікувати шахрайські дії, аналізуючи патерни та аномалії у даних у реальному часі. Етичний AI гарантує дотримання законів про конфіденційність і захист даних, одночасно виявляючи і зменшуючи потенційні шахрайські схеми, що підвищує юридичну відповідність і довіру клієнтів.

*       

### Суверенітет даних:

Етичні моделі AI здатні захищати дані клієнтів за допомогою сучасних методів шифрування та анонімізації. Забезпечуючи сувале дотримання законів про захист даних, фінтех-компанії можуть уникнути юридичних проблем, пов’язаних із витоками або порушеннями приватності.

*       

### Прозорість даних:

Алгоритми етичного AI створені для прозорості та пояснюваності. Це означає, що рішення, прийняті моделями AI, можна простежити, що дозволяє регуляторам і клієнтам зрозуміти конкретні причини цих рішень. Така прозорість є важливою для юридичної відповідальності та довіри.

*       

### Автоматизація цифрових контрактів:

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

*       

### Боротьба з відмиванням грошей:

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

*       

### Орієнтація на клієнта:

Чат-боти та віртуальні асистенти на базі AI можуть надавати клієнтам юридичну інформацію. Етичний AI забезпечує точність і відповідність рекомендацій правовим нормам, запобігаючи поширенню дезінформації та юридичних зобов’язань.

Застосування етичного AI у фінтеху не лише підвищує ефективність і якість обслуговування клієнтів, а й суттєво зміцнює юридичну обґрунтованість, впроваджуючи етичні принципи AI. Це дозволяє фінтех-компаніям впевнено орієнтуватися у складному правовому полі з високою репутацією і чесністю.

Пошук за однаковою юридичною ідентичністю

Несправедлива торгівля

Торгівля — це основний операційний процес фінансових ринків. Перед завершенням угоди вона проходить кілька перевірок і валідацій. Щоб сприяти зловживанням у торгівлі, використовуються різні несправедливі засоби та підробка документів. Нечесно складені юридичні документи з сумнівними положеннями можуть грати роль шахрайства. Багато випадків несправедливої торгівлі на валютних ринках призводили до значних збитків кредиторам. Фінтехи, що інтегрують звіти торгових рахунків із банками, можуть виявляти аномалії. Співставлення дат транзакцій у торгових рахунках із банківськими транзакціями може виявити спільні ознаки, що ставлять під сумнів практики торгівлі та штучне зростання або падіння цін акцій. Тут у гру вступає етичний AI, який допомагає виявляти людські проблеми.

Виявлення через звіти торгових рахунків клієнтів

Фальшиві транзакції

Будь-яка транзакція в акаунті, яка не була прямо санкціонована власником картки або рахунку, вважається шахрайською. Також можна враховувати потенційно шахрайські шаблони, наприклад, відсутність кредитних транзакцій у бізнес-рахунку протягом 15 або 30 днів або платежі у дивних округлих числах, таких як кратні 100. Платежі третім особам або перекази через підозрілі рахунки можуть свідчити про шахрайство.

Виявлення шахрайських транзакцій через платежі

Шахрайство пов’язане з поведінковими ознаками

Відхилення від звичайної поведінки може викликати тривогу. Якщо потенційний позичальник встановлює або видаляє додатки для кредитування за короткий період, витрачає більше, ніж зазвичай, або отримує більше готівкових внесків, ніж його звичайна зарплата, це може викликати підозру у добре натренованій моделі машинного навчання. Таке поведінкове шахрайство є сигналом про можливу шахрайську діяльність або майбутню несплату.

Виявлення через завантаження у Google Play Services

AI — єдиний спосіб виявити шахрайство великого масштабу, і платформи, побудовані на цих технологіях, мають обробляти великі обсяги історичних даних. Контрольовані алгоритми машинного навчання аналізують транзакційні дані — спільні директори, судові 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 і забезпечити обґрунтовані рішення судів. AI має бути здатним розв’язувати серйозні шахрайські транзакції.