ИИ Тихий страж в финтех-мошенничестве

brick-and-mortar банковская система постепенно превращается в портативное устройство. Когда маргинализированное население получает доступ к финансам, решается более широкая экономическая задача — финансовая инклюзия или сокращение бедности, что раскрывает истинный потенциал для достижения необслуживаемых клиентов и интеграции их в банковское сообщество, обеспечивая экономию масштаба и снижение затрат на поиск и транзакции. Множество финтех-компаний преобразились, приняв ценности ориентированного на человека дизайна как основу для балансировки потребностей организации с потребностями пользователей, клиентов и сообществ. Они теперь присутствуют по всей цепочке создания стоимости — от привлечения капитала и платежных услуг до управления инвестициями и страхования.

Вся эта экосистема стала возможной благодаря интеграции искусственного интеллекта и блокчейн-технологий, и сейчас возникает вопрос: почему ИИ так важен для финтеха? Причина может крыться в динамической природе проблемы, поскольку она постоянно развивается. Финтех стремится представить финансовые решения в более организованной форме, а ИИ — архитектор, который создает структуру, переплетая информацию.

Как известно, любая финансовая транзакция связана с юридическими формальностями, и крайне важно обеспечить безопасность транзакции с помощью правильных юридических документов. Финтехи внедрили безбумажные транзакции — ранее требовалось физически подписывать юридические бумаги. В настоящее время подписи становятся цифровыми. Внедряются голосовые транзакции. Современная тенденция — умные контракты, которые делают процессы проще и одновременно усложняют их для финансовых институтов.

Все методы ИИ всегда находятся на грани использования человеком. Как только вмешивается человек, появляется риск злоупотребления информацией. Таким образом, данные, обеспечивающие прозрачность, с одной стороны, могут стать источником аномалий или несоответствий. Как у Картки в битве с его полубратьями, — эти неэтичные практики широко распространены в финансовой индустрии. Рассмотрим некоторые проблемы, которые имеют значительные финансовые последствия, и люди используют пробелы в правовой системе.

Обнаружение мошенничества

Как это может работать

Это представляет собой неэтичную сделку, спланированную с целью обмана и хищения денег с помощью систем, создающих ложную личность и связанные документы. Постоянное усложнение и инновации в финансовых продуктах создают дополнительные возможности для мошенничества, что приводит к потерям у тысяч инвесторов в хедж-фонды, пирамиды, валютную торговлю, виртуальные валюты, оборотный капитал и другие схемы, наносящие ущерб инвесторам.

Комбинирование контролируемого и неконтролируемого машинного обучения в рамках стратегии обнаружения мошенничества с помощью ИИ позволяет цифровым финансам выявлять сложные схемы мошенничества. Учитывая, как быстро меняется масштаб и сложность атак, необходимо внедрять прорывные модели для обнаружения юридических мошенничеств и новых схем. При работе с сопутствующими документами, условия и положения в них можно выявлять с помощью этичного ИИ. Поиск по ключевым словам и по похожим идентификаторам показывает наличие аномалий, а supervised и unsupervised AI помогают находить пути обнаружения мошенничества. Аналогично анализу финансовых отчетов, необходимо автоматизировать анализ юридических условий.

Этичное использование ИИ значительно повышает юридическую обоснованность в финтехе, обеспечивая справедливость, прозрачность и ответственность в их операциях.

*       

### Ясность в кредитных решениях:

Алгоритмы ИИ могут быть запрограммированы на справедливое принятие решений о кредитовании, оценивая платежеспособность на основе разнообразных беспристрастных факторов. Этичный ИИ гарантирует, что эти решения не будут зависеть от расы, пола или других дискриминационных признаков, поддерживая справедливость в финансовых операциях.

*       

### Контроль соблюдения нормативов:

Этичные системы ИИ способны постоянно отслеживать и адаптироваться к меняющимся нормативам. Анализируя в реальном времени обширные юридические документы и обновления, ИИ помогает финтех-компаниям соблюдать сложные и постоянно меняющиеся правовые рамки, снижая риск юридических проблем и штрафов.

*       

### Обнаружение аномалий:

Алгоритмы на базе ИИ могут выявлять мошенническую деятельность, анализируя паттерны и аномалии в данных в реальном времени. Этичный ИИ обеспечивает соблюдение законов о конфиденциальности и защите данных, одновременно выявляя и минимизируя потенциальные мошенничества, укрепляя юридическую соответствие и доверие клиентов.

*       

### Суверенитет данных:

Этичные модели ИИ используют сложные методы шифрования и анонимизации данных для защиты информации клиентов. Строго соблюдая законы о защите данных, финтех-компании могут избегать юридических проблем, связанных с утечками и нарушениями приватности.

*       

### Прозрачность данных:

Этичные алгоритмы ИИ проектируются так, чтобы быть прозрачными и объяснимыми. Это означает, что решения, принятые моделями ИИ, можно проследить, что позволяет регуляторам и клиентам понять конкретные причины этих решений. Такая прозрачность важна для юридической ответственности и укрепления доверия.

*       

### Автоматизация цифровых контрактов:

Инструменты анализа контрактов на базе ИИ могут быстро сканировать и понимать юридические документы. Это помогает финтех-компаниям лучше разбираться в сложных юридических соглашениях, обеспечивая выполнение контрактных обязательств и предотвращая юридические споры.

*       

### Борьба с отмыванием денег:

ИИ-системы могут анализировать большие объемы данных для выявления подозрительных транзакций, обеспечивая соблюдение AML-законодательства. Этичный ИИ в финтехе гарантирует точное распознавание рисков отмывания денег, защищая конфиденциальность клиентов и соблюдая правовые нормы.

*       

### Ориентация на клиента:

Чатботы и виртуальные помощники на базе ИИ могут предоставлять клиентам юридическую информацию. Этичный ИИ обеспечивает точность советов и их соответствие правовым требованиям, предотвращая распространение дезинформации и юридическую ответственность.

Внедрение этичного использования ИИ в финтехе не только повышает эффективность и качество обслуживания клиентов, но и значительно укрепляет юридическую обоснованность за счет внедрения принципов этичного ИИ. Таким образом, финтех-компании могут уверенно и честно ориентироваться в сложной правовой среде.

Поиск по одинаковой юридической идентичности

Нечестная торговая практика

Торговля — основной операционный процесс на финансовых рынках. Перед расчетом проходят многочисленные проверки и валидации. Для осуществления мошенничества используют различные нечестные методы и поддельные документы. Нечестные юридические документы с сомнительными условиями могут играть значительную роль в мошенничестве. Бывали случаи, когда нечестные практики в сфере форекс-трейдинга приводили к крупным убыткам кредиторов. Финтехи, интегрирующие отчеты о торговых счетах через банки, могут выявлять аномалии. Совпадение дат транзакций в торговых счетах и банковских операциях позволяет обнаружить общие черты, что может вызвать вопросы о практике торговли и аномальном росте или падении цен акций. В этом контексте важную роль играет этичный ИИ, который помогает выявлять человеческие ошибки и злоупотребления.

Обнаружение через отчеты торговых счетов клиента

Мошенничество в транзакциях

Любая транзакция в аккаунте, не одобренная непосредственно владельцем карты или счета, считается мошеннической. Также можно рассматривать потенциально мошеннические схемы, например, бизнес-счет, не осуществлявший кредитных транзакций за последние 15 или 30 дней, или платежи, выполненные в странных круглых числах, таких как кратные 100. Платежи третьим лицам или переводы по займам через сомнительные счета могут указывать на мошенничество.

Обнаружение мошеннических транзакций через платежи

Поведенческие схемы мошенничества

Любое отклонение от обычных сценариев может вызвать подозрение. Например, если потенциальный заемщик за два месяца установил или удалил приложения для кредитования, или тратит больше, чем обычно, или получает больше наличных депозитов, чем его обычная зарплата, — это может вызвать тревогу у обученной модели машинного обучения. Поведенческое мошенничество служит сигналом о возможной мошеннической активности или предстоящей просрочке платежа.

Обнаружение через загрузки в Google Play Services

ИИ — единственный способ обнаружить крупные мошенничества, и платформы, построенные на этих технологиях, должны уметь обрабатывать большие объемы исторических данных. Контролируемые алгоритмы машинного обучения анализируют такие данные, как — общие директории, незавершенные судебные дела, характер дел, сходство адресов, возбужденные дела и т. д., — чтобы минимизировать ложные срабатывания и быстро реагировать на запросы. Также неконтролируемое машинное обучение может выявлять новые, более сложные формы мошенничества. Все эти меры помогают предотвращать мошенничество с финансами и обеспечивают обоснованные решения в судебных разбирательствах. ИИ должен быть подготовлен к решению серьезных мошеннических транзакций.