Come AI e Machine Learning stanno modellando il monitoraggio delle transazioni

Breve riassunto: esplorare come l'IA e l'apprendimento automatico migliorano il monitoraggio delle transazioni con rilevamento in tempo reale, meno falsi positivi e conformità AML più intelligente.

Il monitoraggio delle transazioni non è più un esercizio di disboscamento passivo nell'attuale mondo finanziario digitalizzato; Ora è una protezione dinamica e in tempo reale contro le frodi, il riciclaggio di denaro e la non conformità normativa. Con l'aumentare del volume e della velocità delle transazioni, i sistemi tradizionali basati sulle regole non stanno affrontando bene. È qui che l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) non si presentano come semplici aggiornamenti, ma come le forze che trasformano il modo in cui le aziende identificano l'attività sospetta, la sicurezza dei dati dei clienti e la fiducia.

Questo articolo discuterà dei modi in cui AI e ML stanno trasformando il processo di monitoraggio delle transazioni, i suoi principali vantaggi e i casi d'uso nel mondo reale, nonché come le aziende che adottano tale tecnologia saranno in futuro.

L'evoluzione del monitoraggio delle transazioni

In passato, il monitoraggio delle transazioni è stato effettuato utilizzando sistemi basati su regole che riportano comportamenti predefiniti, ad esempio grandi depositi di cassa o transazioni provenienti da paesi ad alto rischio. Sebbene l'approccio sia stato utile in un certo senso, ha coinvolto anche due limiti significativi, vale a dire i falsi positivi e l'inflessibilità. Con la raffinatezza dei criminali, i sistemi erano troppo lenti per cambiare e questo ha creato lacune nel rilevare frodi.

Questi problemi vengono affrontati dall'introduzione di AI e apprendimento automatico che introduce l'intelligenza, l'automazione e un senso del contesto al processo.

Cosa hanno da offrire AI e Machine Learning

L'intelligenza artificiale è descritta come l'imitazione dell'intelligenza umana nelle macchine, mentre l'apprendimento automatico, un ramo dell'IA, è definito come dati di apprendimento dei sistemi al fine di fare previsioni migliori in futuro. L'applicazione delle tecnologie al monitoraggio delle transazioni fornisce capacità che non sono realizzabili utilizzando solo sistemi manuali o basati sulle regole.

I modelli di apprendimento automatico hanno la capacità di rivedere i dati storici sulle transazioni, trovare modelli complicati e adattarsi ai comportamenti mutevoli piuttosto che utilizzare le regole stabilite da sole. Ciò consente al sistema di identificare le anomalie che non sarebbero visibili ai sistemi statici.

Ad esempio, quando un cliente ha effettuato piccoli acquisti su base giornaliera e inizia improvvisamente un trasferimento di filo transfrontaliero di alto valore, un sistema a base ML può analizzarlo in tempo reale in una posizione al comportamento passato e alla stratificazione del rischio del cliente. Non chiede semplicemente se si tratta di una grande transazione. Pone una domanda, affermando, è una grande transazione di questo utente?

I principali vantaggi del monitoraggio delle transazioni basate sull'intelligenza artificiale

1. Rilevamento e risposta in tempo reale

I sistemi tradizionali tendono a lavorare in ritardo, informando le autorità di attività sospette quando è già accaduto. Il processo di monitoraggio basato sull'intelligenza artificiale consentirebbe di rispondere alle transazioni in tempo reale e fornire avvisi in tempo reale. Ciò limita la perdita di denaro e accorcia il tempo della risposta in caso di frode.

2. Falsi positivi minimizzazione

L'alto volume di falsi positivi (o falsi avvisi su transazioni sospette) è uno dei più grandi punti deboli del monitoraggio delle transazioni. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono migliorare nel tempo, apprendendo i risultati dell'indagine, diminuendo notevolmente il numero di falsi avvisi e lasciando che i team di conformità si concentrino su minacce reali.

3. Apprendimento adattivo

I modelli AI abbracciano nuove minacce. I criminali stanno anche cambiando le loro strategie, il che significa che anche i sistemi di intelligenza artificiale stanno cambiando. Questo processo di apprendimento costante garantisce che i metodi di rilevamento rimangono attuali ed efficaci, rispetto a quelli che dipendono dalle regole fisse e devono essere aggiornati manualmente.

4. Comprensione contestuale

I sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di valutare non solo la transazione stessa, ma tutte le circostanze in cui si svolge comportamento dell'utente, geolocalizzazione, tipo di dispositivo e persino tempo di transazione. L' analisi multidimensionale si traduce in un processo decisionale più saggio.

5. Scalabilità ed efficienza

Migliaia di transazioni possono essere elaborate da sistemi AI al secondo senza alcun calo delle loro prestazioni. Questo li qualifica da essere applicati in attività contemporanee in particolare nei sistemi fintech, nei neobanks e nei megabank che si occupano di dati enormi.

Applicazione dell'IA nel mondo reale nel monitoraggio delle transazioni

Il settore finanziario osserva già reali guadagni dei sistemi di monitoraggio spinti dall'intelligenza artificiale.

Nel settore bancario, l'IA viene applicata per identificare le acquisizioni di account esaminando tutti i modelli di accesso e le transazioni contemporaneamente. Ad esempio, quando un utente accede a una strana macchina su un territorio straniero e cerca di effettuare un grande trasferimento, il sistema congelerà automaticamente la transazione, in attesa di una verifica aggiuntiva.

Gli scambi di criptovaluta usano l'IA per esaminare la tecnologia blockchain mentre si verificano e determinare le tendenze che suggeriscono il riciclaggio o la stratificazione.

I negozi online stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per rilevare acquisti fraudolenti e uso improprio del conto, nonché identità sintetica. Queste piattaforme godono del vantaggio di un modello comportamentale che monitora come una persona di solito risponde con il sito precedente e dopo aver effettuato transazioni.

Anche le piccole aziende, con l'aiuto delle piattaforme con sede a SAAS, stanno ottenendo l'accesso agli strumenti basati sull'intelligenza artificiale che possono consentire loro di raggiungere gli standard di riciclaggio antimoniace, senza dover impiegare grandi dipartimenti di conformità.

Problemi e preoccupazioni morali

Sebbene l'IA migliorerà la sorveglianza, presenta anche una nuova gamma di problemi.

La priorità è sulla qualità dei dati di qualità: i modelli di apprendimento automatico sono validi solo quanto i dati con cui sono formati. I dati cattivi o distorti possono portare a falsi allarmi o addirittura effetti discriminanti.

Un'altra minaccia è l'eccessiva dipendenza dall'automazione. Sebbene l'IA possa aiutare i team di conformità, non deve essere utilizzato per eliminare completamente il controllo umano. Il modello più efficace è di solito ibrido, che prevede la precisione della macchina e il giudizio umano.

Un altro problema è la trasparenza. Il cosiddetto problema della scatola nera è associato ai sistemi di intelligenza artificiale, in particolare quelli fondati sull'apprendimento profondo. I regolatori stanno diventando più esigenti in termini di spiegabilità, vale a dire un chiaro ragionamento sul perché una transazione è contrassegnata. Questo sta guidando l'uso di ciò che viene definito come modelli di AI spiegabile (XAI) che potrebbero essere in grado di fornire risultati interpretabili a revisori e regolatori.

Infine, le aziende devono assicurarsi che i loro sistemi di intelligenza artificiale siano in linea con le leggi sulla privacy, in particolare nei casi in cui il sistema AI si occupa delle informazioni finanziarie dei clienti.

Qual è il futuro del monitoraggio delle transazioni?

Con la crescente quantità di digitalizzazione e decentramento della sfera finanziaria, il ruolo dell'IA nel monitoraggio delle transazioni aumenterà solo.

L'analisi predittiva è già qui, e questi sono sistemi che non sono solo sensibili alla frode, ma anche proattivi nel tentativo di prevenirlo prima che si verifichi. L'intelligenza artificiale sarà anche ulteriormente combinata con altre tecnologie come la blockchain e l'analisi comportamentale per fornire maggiori informazioni.

La seconda tendenza che sta emergendo è l'intelligenza artificiale collaborativa, cioè le istituzioni condividono l'intelligence delle minacce anonime tra loro in modo sicuro. Ciò farà sì che l'approccio dell'ecosistema fornisca l'apprendimento combinato, il rilevamento di nuovi modelli di frode si verificano a un ritmo più rapido e di difesa generale.

Conclusione

Né l'intelligenza artificiale, né l'apprendimento automatico sono semplici parole d'ordine, ma piuttosto cambiando completamente il modo in cui funziona il monitoraggio delle transazioni. Queste tecnologie, tra cui analisi in tempo reale e intelligenza contestuale, apprendimento adattivo e scalabilità, stanno aiutando le aziende a passare nel tempo a un approccio proattivo di gestione del rischio piuttosto che aderire a uno reattivo di conformità.