Como a IA e o aprendizado de máquina estão moldando o monitoramento de transações

Resumo curto: Explore como a IA e o aprendizado de máquina aprimoram o monitoramento de transações com detecção em tempo real, menos falsos positivos e conformidade mais inteligente da AML.

O monitoramento da transação não é mais um exercício de extração passivo no mundo financeiro digitalizado atual; Agora é uma proteção dinâmica e em tempo real contra fraude, lavagem de dinheiro e não conformidade regulatória. Com o aumento do volume e a velocidade das transações, os sistemas tradicionais baseados em regras não estão lidando bem. É aqui que a inteligência artificial (AI) e o aprendizado de máquina (ML) não são como meras atualizações, mas como forças que transformam como as empresas identificam atividades suspeitas, segurança de dados do cliente e confiança.

Este artigo discutirá as maneiras pelas quais a IA e o ML estão transformando o processo de monitoramento de transações, suas principais vantagens e os casos de uso no mundo real, bem como como as empresas que adotam essa tecnologia serão no futuro.

A evolução do monitoramento da transação

No passado, o monitoramento de transações era feito usando sistemas baseados em regras que relatam comportamento predefinido, por exemplo, grandes depósitos de caixa ou transações originárias em países de alto risco. Embora a abordagem tenha sido útil de certa forma, também envolveu duas limitações significativas, a saber, os falsos positivos e a inflexibilidade. Com a sofisticação dos criminosos, os sistemas foram lentos demais para mudar e isso criou brechas na detecção de fraudes.

Esses problemas estão sendo tratados pela introdução de IA e aprendizado de máquina que introduz inteligência, automação e um senso de contexto no processo.

O que a IA e o aprendizado de máquina têm a oferecer

A IA é descrita como a imitação da inteligência humana em máquinas, enquanto o aprendizado de máquina, um ramo da IA, é definido como dados de aprendizado de sistemas para fazer melhores previsões no futuro. A aplicação das tecnologias ao monitoramento de transações fornece recursos que não são alcançáveis usando sistemas manuais ou baseados em regras.

Os modelos de aprendizado de máquina têm a capacidade de revisar dados históricos sobre transações, encontrar padrões complicados e se ajustar às mudanças de comportamentos, em vez de usar regras estabelecidas. Isso permite que o sistema identifique as anomalias que não seriam visíveis para os sistemas estáticos.

Como exemplo, quando um cliente faz pequenas compras diariamente e de repente inicia uma transferência de arame transfronteiriça de alto valor, um sistema baseado em ML pode analisá-lo em tempo real, apenas em uma posição no comportamento passado e na estratificação de risco do cliente. Ele simplesmente não pergunta se essa é uma grande transação. Isso coloca uma pergunta, afirmando, é uma grande transação desse usuário?

Principais benefícios do monitoramento de transações baseado em IA

1. Detecção e resposta em tempo real

Os sistemas tradicionais tendem a trabalhar em atraso, informando as autoridades de atividades suspeitas quando isso já aconteceu. O processo de monitoramento baseado em IA permitiria a resposta às transações em tempo real e fornecer alertas em tempo real. Isso limita a perda de dinheiro e reduz o tempo de resposta em caso de fraude.

2. Minimização de falsos positivos

O alto volume de falsos positivos (ou alertas falsos sobre transações suspeitas) é um dos maiores pontos problemáticos no monitoramento da transação. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem se tornar melhores ao longo do tempo, aprender os resultados da investigação, diminuindo bastante o número de alertas falsos e deixando as equipes de conformidade se concentrarem em ameaças reais.

3. Aprendizagem adaptativa

Os modelos de IA adotam novas ameaças. Os criminosos também estão mudando suas estratégias, o que significa que os sistemas de IA também estão mudando. Esse processo de aprendizado constante garante que os métodos de detecção permaneçam tópicos e eficazes, em comparação com aqueles que dependem de regras fixas e precisam ser atualizadas manualmente.

4. Entendimento contextual

Os sistemas de IA são capazes de avaliar não apenas a própria transação, mas todas as circunstâncias sob as quais ocorre comportamento do usuário, geolocalização, tipo de dispositivo e até tempo de transação. A análise multidimensional resulta em uma tomada de decisão mais sábia.

5. Escalabilidade e eficiência

Milhares de transações podem ser processadas por sistemas de IA por segundo, sem qualquer declínio em seu desempenho. Isso os qualifica para serem aplicados em negócios contemporâneos, particularmente em sistemas de fintech, neobanks e megabanks que lidam com dados enormes.

Aplicação de IA no mundo real no monitoramento de transações

O setor financeiro já observa ganhos reais de sistemas de monitoramento impulsionados pela IA.

No setor bancário, a IA é aplicada na identificação de aquisições de conta, examinando quaisquer padrões e transações de login ao mesmo tempo. Como exemplo, quando um usuário faz login em uma máquina estranha em um território estrangeiro e tenta fazer uma grande transferência, o sistema congelará automaticamente a transação, aguardando verificação adicional.

As trocas de criptomoeda usam IA para examinar a tecnologia blockchain à medida que ocorrem e determinar tendências sugestivas de lavagem ou camadas.

As lojas on -line estão usando a IA para detectar compras fraudulentas e uso indevido de contas, além de identidade sintética. Essas plataformas desfrutam da vantagem de um modelo comportamental que monitora como uma pessoa geralmente responde com o site antes e depois de fazer transações.

Até pequenas empresas, com a ajuda das plataformas baseadas em SaaS, estão obtendo o acesso às ferramentas movidas a IA que podem permitir que elas atinjam os padrões de lavagem anti-dinheiro, sem precisar empregar grandes departamentos de conformidade.

Questões e preocupações morais

Embora a IA melhore a vigilância, ela também apresenta uma nova gama de problemas.

A prioridade está na qualidade da qualidade dos dados - os modelos de aprendizado de máquina são tão bons quanto os dados com os quais é treinado. Dados ruins ou tendenciosos podem levar a alarmes falsos ou até mesmo efeitos discriminatórios.

Outra ameaça é a excesso de dependência da automação. Embora a IA possa ajudar as equipes de conformidade, ela não deve ser usada para eliminar completamente o controle humano. O modelo mais eficaz é geralmente híbrido, que envolve precisão da máquina e julgamento humano.

Outra questão é a transparência. O chamado problema da caixa preta está associada aos sistemas de IA, particularmente aqueles fundados em aprendizado profundo. Os reguladores estão se tornando mais exigentes em termos de explicação, ou seja, um raciocínio claro sobre por que uma transação é sinalizada. Isso está impulsionando o uso do que está sendo denominado como modelos de IA (XAI) explicáveis que podem fornecer resultados interpretáveis aos auditores e reguladores.

Por fim, as empresas precisam garantir que seus sistemas de IA estejam alinhados com as leis de privacidade, principalmente nos casos em que o sistema de IA lida com as informações financeiras dos clientes.

Qual é o futuro do monitoramento de transações?

Com a crescente quantidade de digitalização e descentralização da esfera financeira, o papel da IA no monitoramento das transações só aumentará.

A análise preditiva já está aqui, e esses são sistemas que não respondem apenas à fraude, mas também proativos ao tentar evitá -lo antes que ocorra. A IA também será mais combinada com outras tecnologias, como blockchain e análise comportamental, para fornecer mais informações.

A segunda tendência que está emergente é a IA colaborativa, ou seja, as instituições compartilham a inteligência anônima de ameaças entre si de uma maneira segura. Isso fará com que a abordagem do ecossistema forneça aprendizado combinado, a detecção de novos padrões de fraude ocorra em um ritmo mais rápido e defesa geral.

Conclusão

Nem a IA, nem o aprendizado de máquina são meros chavões, mas mudam completamente a maneira como as funções de monitoramento de transações. Essas tecnologias, incluindo análise em tempo real e inteligência contextual, aprendizado adaptativo e escalabilidade, estão ajudando as empresas a passarem ao longo do tempo para uma abordagem proativa de gerenciamento de riscos, em vez de aderir a uma reativa de conformidade.