Comment l'IA et l'apprentissage automatique façonnent la surveillance des transactions

Résumé court: explorez comment l'apprentissage de l'IA et de la machine améliore la surveillance des transactions avec la détection en temps réel, moins de faux positifs et la conformité AML plus intelligente.

La surveillance des transactions n'est plus un exercice d'exploitation passif dans le monde financier numérisé actuel; Il s'agit maintenant d'une protection dynamique et en temps réel contre la fraude, le blanchiment d'argent et la non-conformité réglementaire. Avec l'augmentation du volume et de la vitesse des transactions, les systèmes traditionnels basés sur des règles ne font pas bien face. C'est là que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) ne sont pas comme de simples mises à niveau, mais en tant que forces qui transforment la façon dont les entreprises identifient l'activité suspecte, la sécurité des données des clients et la confiance.

Cet article discutera des façons dont l'IA et la ML transforment le processus de surveillance des transactions, ses principaux avantages et les cas d'utilisation dans le monde réel, ainsi que la façon dont les entreprises qui adoptent une telle technologie seront à l'avenir.

L'évolution de surveillance des transactions

Dans le passé, le suivi des transactions a été effectué à l'aide de systèmes basés sur des règles qui déclarent un comportement prédéfini, par exemple de gros dépôts en espèces ou des transactions originaires de pays à haut risque. Bien que l'approche ait été utile d'une certaine manière, elle a également impliqué deux limitations significatives, à savoir les faux positifs et l'inflexibilité. Avec la sophistication des criminels, les systèmes étaient trop lents à changer et cela a créé des échappatoires dans la détection des fraudes.

Ces problèmes sont traités par l'introduction de l'IA et de l'apprentissage automatique qui introduit l'intelligence, l'automatisation et un sens du contexte du processus.

Ce que l'IA et l'apprentissage automatique ont à offrir

L'IA est décrite comme l'imitation de l'intelligence humaine dans les machines, tandis que l'apprentissage automatique, une branche de l'IA, est définie comme des données d'apprentissage par les systèmes afin de faire de meilleures prédictions à l'avenir. L'application des technologies à la surveillance des transactions fournit des capacités qui ne sont pas réalisables à l'aide de systèmes manuels ou de règles seuls.

Les modèles d'apprentissage automatique ont la capacité de revoir les données historiques sur les transactions, de trouver des modèles compliqués et de s'adapter aux comportements changeants plutôt que d'utiliser les règles établies seules. Cela permet au système d'identifier les anomalies qui ne seraient pas visibles pour les systèmes statiques.

Par exemple, lorsqu'un client a effectué de petits achats quotidiennement et initie soudainement un transfert de fil transfrontalier transfrontalier de grande valeur, un système basé sur ML peut l'analyser en temps réel en une position vers le comportement passé et risque la stratification du client. Il ne se demande pas simplement s'il s'agit d'une transaction importante. Il pose une question, indiquant, est-ce une grande transaction de cet utilisateur?

Principaux avantages de la surveillance des transactions basée sur l'IA

1. Détection et réponse en temps réel

Les systèmes traditionnels ont tendance à travailler dans le retard, informant les autorités d'une activité suspecte alors qu'elle s'est déjà produite. Le processus de surveillance basé sur l'IA permettrait de répondre aux transactions en temps réel et de fournir des alertes en temps réel. Cela limite la perte d'argent et raccourcit le temps de réponse en cas de fraude.

2. Faux minimisations positifs

Le volume élevé de faux positifs (ou de fausses alertes sur les transactions suspectes) est l'un des plus grands points de douleur dans la surveillance des transactions. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent devenir meilleurs au fil du temps, apprendre les résultats de l'enquête, diminuer considérablement le nombre de fausses alertes et laisser les équipes de conformité se concentrer sur les menaces réelles.

3. Apprentissage adaptatif

Les modèles d'IA embrassent de nouvelles menaces. Les criminels modifient également leurs stratégies, ce qui signifie que les systèmes d'IA changent également. Ce processus d'apprentissage constant garantit que les méthodes de détection restent d'actualité et efficaces, par rapport à celles qui dépendent des règles fixes et doivent être mises à jour manuellement.

4. Compréhension contextuelle

Les systèmes AI sont en mesure d'évaluer non seulement la transaction elle-même, mais toutes les circonstances dans lesquelles il a lieu le comportement des utilisateurs, la géolocalisation, le type de dispositif et même le temps de transaction. L' analyse multidimensionnelle entraîne une prise de décision plus sage.

5. Évolutivité et efficacité

Des milliers de transactions peuvent être traitées par des systèmes d'IA par seconde sans aucune baisse de leurs performances. Cela les qualifie pour être appliqués dans les entreprises contemporaines, en particulier dans les systèmes fintech, les néobanques et les mégabanques qui traitent d'énormes données.

Application de l'IA dans le monde réel dans la surveillance des transactions

Le secteur financier observe déjà des gains réels de systèmes de surveillance propulsés par l'IA.

Dans le secteur bancaire, l'IA est appliquée à l'identification des prises de contrôle du compte en examinant les modèles et transactions de connexion en même temps. Par exemple, lorsqu'un utilisateur se connecte à une machine étrange sur un territoire étranger et essaie de faire un gros transfert, le système gèlera automatiquement la transaction, en attendant une vérification supplémentaire.

Les échanges de crypto-monnaie utilisent l'IA pour examiner la technologie de la blockchain à mesure qu'ils se produisent et déterminer les tendances qui suggèrent le blanchiment ou la superposition.

Les magasins en ligne utilisent l'IA pour détecter les achats frauduleux et l'abus de compte, ainsi que l'identité synthétique. Ces plateformes bénéficient de l'avantage d'un modèle comportemental qui surveille la façon dont une personne réagit généralement avec le site avant et après avoir effectué des transactions.

Même les petites entreprises, avec l'aide des plateformes basées sur le SAAS, obtiennent l'accès aux outils alimentés par l'IA qui peuvent leur permettre d'atteindre les normes de lutte contre le blanchiment d'argent, sans avoir à utiliser de grands services de conformité.

Problèmes et préoccupations morales

Bien que l'IA améliorera la surveillance, elle présente également une nouvelle gamme de problèmes.

La priorité est sur la qualité des données de qualité - les modèles d'apprentissage automatique ne sont aussi bons que les données avec lesquelles elle est formée. Les données mauvaises ou biaisées peuvent entraîner de fausses alarmes ou même des effets discriminants.

Une autre menace est la sur-dépendance à l'automatisation. Bien que l'IA puisse aider les équipes de conformité, elle ne doit pas être utilisée pour éliminer complètement le contrôle humain. Le modèle le plus efficace est généralement hybride, qui implique la précision de la machine et le jugement humain.

Un autre problème est la transparence. Le problème dit de la boîte noire est associé aux systèmes d'IA, en particulier ceux fondés sur l'apprentissage en profondeur. Les régulateurs deviennent de plus en plus exigeants en termes d'explicabilité, c'est-à-dire un raisonnement clair pour expliquer pourquoi une transaction est signalée. Cela stimule l'utilisation de ce qui est appelé des modèles d'IA (XAI) explicables qui peuvent être en mesure de donner des résultats interprétables aux auditeurs et aux régulateurs.

Enfin, les entreprises doivent s'assurer que leurs systèmes d'IA sont conformes aux lois sur la confidentialité, en particulier dans les cas où le système d'IA traite des informations financières des clients.

Quel est l'avenir de la surveillance des transactions?

Avec la quantité croissante de numérisation et de décentralisation de la sphère financière, le rôle de l'IA dans la surveillance des transactions ne fera qu'augmenter.

Les analyses prédictives sont déjà là, et ce sont des systèmes qui ne répondent pas seulement à la fraude, mais aussi proactifs en essayant de l'empêcher avant qu'il ne se produise. L'IA sera également combinée avec d'autres technologies telles que la blockchain et l'analyse comportementale pour donner plus d'informations.

La deuxième tendance qui émerge est l'IA collaborative, c'est-à-dire que les institutions partagent des renseignements sur les menaces anonymisées les uns avec les autres de manière sûre. Cela fera que l'approche de l'écosystème fournira un apprentissage combiné, la détection de nouveaux schémas de fraude pour se produire à un rythme plus rapide et la défense générale.

Conclusion

Ni l'IA, ni l'apprentissage automatique ne sont de simples mots à la mode, mais ne modifient pas complètement la façon dont les fonctions de surveillance des transactions. Ces technologies, y compris l'analyse en temps réel et l'intelligence contextuelle, l'apprentissage adaptatif et l'évolutivité, aident les entreprises à passer au fil du temps vers une approche proactive de gestion des risques plutôt que d'adhérer à une conformité réactive.