Jak AI i uczenie maszynowe kształtują monitorowanie transakcji

Krótkie podsumowanie: Zapoznaj się, w jaki sposób AI i uczenie maszynowe zwiększają monitorowanie transakcji dzięki wykryciu w czasie rzeczywistym, mniejszej liczbie fałszywych pozytywów i mądrzejszej zgodności AML.

Monitorowanie transakcji nie jest już pasywnym ćwiczeniem rejestrowania w obecnym cyfrowym świecie finansowym; Jest to obecnie dynamiczna ochrona w czasie rzeczywistym przed oszustwami, praniem pieniędzy i niezgodności z prawem regulacyjnego. Wraz ze wzrostem objętości i prędkości transakcji tradycyjne systemy oparte na regułach nie radzą sobie dobrze. W tym miejscu sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) nie są jak zwykłe ulepszenia, ale jako siły, które przekształcają sposób, w jaki firmy identyfikują działalność podejrzanej, bezpieczeństwo danych i zaufanie klientów.

W tym artykule omówiono sposoby, w jakie AI i ML przekształcają proces monitorowania transakcji, jego główne zalety i przypadki użycia w świecie rzeczywistym, a także w jaki sposób firmy, które przyjmują taką technologię, będą w przyszłości.

Ewolucja monitorowania transakcji

W przeszłości monitorowanie transakcji odbywało się przy użyciu systemów opartych na regułach, które zgłaszają wcześniej zdefiniowane zachowanie, np. Duże depozyty gotówkowe lub transakcje pochodzące z krajów wysokiego ryzyka. Chociaż podejście to było w pewnym sensie przydatne, wiązało się również z dwoma znaczącymi ograniczeniami, a mianowicie fałszywymi pozytywami i nieelastycznością. Wraz z wyrafinowaniem przestępców systemy były zbyt powolne, aby się zmienić, co spowodowało luki w wykrywaniu oszustw.

Problemy te zajmują się wprowadzeniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które wprowadza inteligencję, automatyzację i poczucie kontekstu do tego procesu.

Co do zaoferowania AI i uczenie maszynowe

AI jest opisywana jako naśladowanie ludzkiej inteligencji w maszynach, podczas gdy uczenie maszynowe, gałąź AI, jest definiowana jako dane uczenia się systemów w celu uzyskania lepszych prognoz w przyszłości. Zastosowanie technologii do monitorowania transakcji zapewnia możliwości, które nie można osiągnąć za pomocą samych systemów ręcznych lub opartych na regułach.

Modele uczenia maszynowego mają możliwość przeglądu danych historycznych na temat transakcji, znalezienia skomplikowanych wzorców i dostosowywania się do zmieniających się zachowań, a nie samodzielnych stosowania ustalonych zasad. Umożliwia to systemowi identyfikację anomalii, które nie byłyby widoczne dla systemów statycznych.

Jako przykład, gdy klient codziennie wykonywał małe zakupy i nagle inicjuje transfer transgraniczny o wysokiej wartości, system oparty na ML może analizować go w czasie rzeczywistym w pozycji przeszłego zachowania i rozwarstwiania ryzyka klienta. Nie po prostu pyta, czy jest to duża transakcja. Stawia pytanie, czy jest to duża transakcja tego użytkownika?

Główne korzyści z monitorowania transakcji opartych na sztucznej inteligencji

1. Wykrywanie i reakcja w czasie rzeczywistym

Tradycyjne systemy mają tendencję do opóźnienia, informując władze o podejrzanej działaniach, kiedy to już się wydarzyło. Proces monitorowania opartego na sztucznej inteligencji pozwoliłby na reagowanie na transakcje w czasie rzeczywistym i zapewnić powiadomienia w czasie rzeczywistym. Ogranicza to utratę pieniędzy i skraca czas odpowiedzi w przypadku oszustwa.

2. Fałszywe minimalizacja pozytywów

Duża objętość fałszywych pozytywów (lub fałszywych alertów o podejrzanych transakcjach) jest jednym z największych punktów bólu w monitorowaniu transakcji. Algorytmy uczenia maszynowego mogą z czasem stać się lepsze, ucząc się wyników dochodzenia, znacznie zmniejszając liczbę fałszywych alertów i pozwalając zespołom zgodności na koncentrowanie się na rzeczywistych zagrożeniach.

3. Uczenie się adaptacyjne

Modele AI obejmują nowe zagrożenia. Przestępcy zmieniają również swoje strategie, co oznacza, że systemy AI również się zmieniają. Ten proces ciągłego uczenia się gwarantuje, że metody wykrywania pozostają tematyczne i skuteczne, w porównaniu z tymi, które zależą od stałych reguł i muszą być ręcznie zaktualizowane.

4. Kontekstowe zrozumienie

Systemy AI są w stanie ocenić nie tylko samą transakcję, ale także wszystkie okoliczności, w których odbywa się zachowanie użytkownika, geolokalizację, rodzaj urządzenia, a nawet czas transakcji. Analiza wielowymiarowa powoduje mądrzejsze podejmowanie decyzji.

5. Skalowalność i wydajność

Tysiące transakcji mogą być przetwarzane przez systemy AI na sekundę bez spadku ich wydajności. To kwalifikuje ich do stosowania we współczesnych firmach, szczególnie w systemach fintech, neobanks i megabankach, które zajmują się ogromnymi danymi.

Zastosowanie AI w rzeczywistym świecie w monitorowaniu transakcji

Sektor finansowy już obserwuje rzeczywiste zyski z systemów monitorowania napędzanych przez sztuczną inteligencję.

W sektorze bankowym AI stosuje się do identyfikacji przejęć konta poprzez badanie wszelkich wzorców logowania i transakcji w tym samym czasie. Jako przykład, gdy użytkownik loguje się na dziwną maszynę na obcym terytorium i próbuje dokonać dużego transferu, system automatycznie zamrozi transakcję, w oczekiwaniu na dodatkową weryfikację.

Wymiana kryptowalut wykorzystuje sztuczną inteligencję do zbadania technologii blockchain, ponieważ występują i określa trendy sugerujące pranie lub nakładanie warstw.

Sklepy internetowe używają sztucznej inteligencji do wykrywania nieuczciwych zakupów i niewłaściwego użycia konta, a także tożsamości syntetycznej. Platformy te cieszą się przewagą modelu behawioralnego, który monitoruje sposób, w jaki dana osoba zwykle reaguje na witrynę przed i po dokonywaniu transakcji.

Nawet małe firmy, przy pomocy platform opartych na SaaS, uzyskują dostęp do narzędzi napędzanych sztuczną inteligencją, które mogą umożliwić im osiągnięcie standardów prania z prania, bez konieczności stosowania dużych działów zgodności.

Problemy i obawy moralne

Chociaż sztuczna inteligencja poprawi nadzór, przedstawia także nowy zakres problemów.

Priorytet dotyczy jakości danych - modele uczenia maszynowego są tak dobre, jak dane, z którymi jest szkolony. Złe lub stronnicze dane mogą prowadzić do fałszywych alarmów, a nawet efektów dyskryminujących.

Kolejnym zagrożeniem jest nadmierna zależność od automatyzacji. Chociaż AI może pomóc zespołom zgodności, nie można jej używać do całkowitego wyeliminowania kontroli człowieka. Najbardziej skutecznym modelem jest zwykle hybrydowy, który obejmuje precyzję maszyny i osąd ludzki.

Kolejnym problemem jest przejrzystość. Tak zwany problem czarnej skrzynki jest powiązany z systemami AI, szczególnie te oparte na głębokim uczeniu się. Organy regulacyjne stają się coraz bardziej wymagające pod względem wyjaśniania, tj. Jasne rozumowanie, dlaczego transakcja jest oznaczona. Doprowadza to do użycia tego, co nazywa się modelem AI (XAI), które mogą być w stanie nadać interpretacyjne wyniki audytorom i organom regulacyjnym.

Wreszcie firmy muszą upewnić się, że ich systemy AI są zgodne z przepisami dotyczącymi prywatności, szczególnie w przypadkach, w których system AI zajmuje się informacjami finansowymi klientów.

Jaka jest przyszłość monitorowania transakcji?

Wraz ze wzrostem cyfryzacji i decentralizacji sfery finansowej rola AI w monitorowaniu transakcji tylko wzrośnie.

Analityka predykcyjna już tu są, a są to systemy, które reagują nie tylko na oszustwo, ale także proaktywne, próbując zapobiegać jej, zanim to nastąpi. AI będzie również połączone z innymi technologiami, takimi jak blockchain i analizy behawioralne, aby zapewnić więcej wglądu.

Drugim trendem, który się pojawia, jest wspólna sztuczna inteligencja, to znaczy instytucje dzielą się ze sobą anonimową inteligencją zagrożenia w bezpieczny sposób. Spowoduje to, że podejście ekosystemowe zapewni połączone uczenie się, wykrywanie nowych wzorców oszustw, które miały miejsce w szybszym tempie i ogólną obronę.

Wniosek

Ani, ani uczenie maszynowe nie są zwykłymi modnymi słowami, ale raczej całkowicie zmieniając funkcje monitorowania transakcji. Technologie te, w tym analiza w czasie rzeczywistym i inteligencja kontekstowa, uczenie się adaptacyjne i skalowalność, pomagają przedsiębiorstwom w przejściu z czasem na proaktywne podejście do zarządzania ryzykiem, a nie przestrzeganie reaktywnej zgodności.