Modul în care AI și învățarea automată modelează monitorizarea tranzacțiilor

Rezumat scurt: Explorați modul în care AI și învățarea automată îmbunătățesc monitorizarea tranzacțiilor cu detectarea în timp real, mai puține pozitive false și conformitatea Smarter AML.

Monitorizarea tranzacțiilor nu mai este un exercițiu de exploatare pasivă în lumea financiară digitalizată actuală; Acum este o protecție dinamică, în timp real împotriva fraudei, spălarea banilor și nerespectarea reglementărilor. Odată cu creșterea volumului și vitezei tranzacțiilor, sistemele tradiționale bazate pe reguli nu se potrivesc bine. Acesta este locul în care inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) nu vin la fel de simple upgrade -uri, ci ca forțe care transformă modul în care întreprinderile identifică activitatea suspectă, securitatea datelor clienților și încrederea.

Acest articol va discuta despre modalitățile prin care AI și ML transformă procesul de monitorizare a tranzacțiilor, avantajele sale principale și cazurile de utilizare din lumea reală, precum și modul în care întreprinderile care adoptă o astfel de tehnologie vor fi în viitor.

Evoluția monitorizării tranzacțiilor

În trecut, monitorizarea tranzacțiilor a fost făcută folosind sisteme bazate pe reguli care raportează un comportament predefinit, de exemplu, depozite mari de numerar sau tranzacții originare din țările cu risc ridicat. Deși abordarea a fost utilă într -un fel, a implicat și două limitări semnificative, și anume falsurile pozitive și inflexibilitatea. Odată cu sofisticarea infractorilor, sistemele au fost prea lente pentru a se schimba și acest lucru a creat lacune în detectarea fraudelor.

Aceste probleme sunt abordate de introducerea AI și de învățare automată care introduce inteligență, automatizare și un sentiment de context al procesului.

Ce trebuie să ofere AI și învățarea automată

AI este descrisă ca imitația inteligenței umane în mașini, în timp ce învățarea automată, o ramură a AI, este definită ca date de învățare a sistemelor pentru a face predicții mai bune în viitor. Aplicarea tehnologiilor la monitorizarea tranzacțiilor oferă capacități care nu sunt realizabile folosind doar sisteme manuale sau bazate pe reguli.

Modelele de învățare automată au capacitatea de a revizui datele istorice despre tranzacții, de a găsi modele complicate și de a se adapta la comportamentele în schimbare, mai degrabă decât de a utiliza reguli stabilite. Acest lucru permite sistemului să identifice anomaliile care nu ar fi vizibile pentru sistemele statice.

Ca exemplu, atunci când un client a făcut mici achiziții zilnic și inițiază brusc un transfer de sârmă transfrontalier de mare valoare, un sistem bazat pe ML îl poate analiza în timp real într-o poziție doar pentru comportamentul trecut și stratificarea riscurilor clientului. Nu se întreabă pur și simplu dacă aceasta este o tranzacție mare. Pune o întrebare, afirmând, este o tranzacție mare a acestui utilizator?

Principalele beneficii ale monitorizării tranzacțiilor bazate pe AI

1. Detectarea și răspunsul în timp real

Sistemele tradiționale tind să lucreze în întârziere, informând autoritățile despre activități suspecte atunci când s -a întâmplat deja. Procesul de monitorizare bazat pe AI ar permite răspunsul la tranzacții în timp real și ar oferi alerte în timp real. Acest lucru limitează pierderea de bani și scurtează timpul de răspuns în caz de fraudă.

2. minimizarea falsă pozitivă

Volumul mare de false pozitive (sau alerte false despre tranzacțiile suspecte) este unul dintre cele mai mari puncte de durere în monitorizarea tranzacțiilor. Algoritmii de învățare automată pot deveni mai buni în timp, învățând rezultatele investigației, scăzând foarte mult numărul de alerte false și lăsând echipele de conformitate să se concentreze asupra amenințărilor reale.

3. Învățare adaptativă

Modelele AI îmbrățișează noi amenințări. De asemenea, infractorii își schimbă strategiile, ceea ce înseamnă că și sistemele AI se schimbă. Acest proces de învățare constantă garantează că metodele de detectare rămân topice și eficiente, în comparație cu cele care depind de regulile fixe și trebuie actualizate manual.

4. Înțelegere contextuală

Sistemele AI sunt capabile să evalueze nu numai tranzacția în sine, ci toate circumstanțele în care are loc comportamentul utilizatorului, geolocalizarea, tipul de dispozitiv și chiar timpul de tranzacție. Analiza multidimensională rezultă în luarea deciziilor mai înțelepte.

5. Scalabilitate și eficiență

Mii de tranzacții pot fi procesate de sisteme AI pe secundă, fără o scădere a performanței lor. Acest lucru le califică pentru a fi aplicate în întreprinderile contemporane, în special în sistemele fintech, neobanks și megabanks care se ocupă de date enorme.

Aplicarea AI în lumea reală în monitorizarea tranzacțiilor

Sectorul financiar observă deja câștigurile reale ale sistemelor de monitorizare propulsate de AI.

În sectorul bancar, AI este aplicat în identificarea preluării contului, examinând modele și tranzacții de conectare în același timp. Ca exemplu, atunci când un utilizator se conectează la o mașină ciudată pe un teritoriu străin și încearcă să facă un transfer mare, sistemul va îngheța automat tranzacția, în așteptarea verificării suplimentare.

Schimburile de criptomonede folosesc AI pentru a examina tehnologia blockchain pe măsură ce apar și determină tendințele care sugerează spălarea sau stratificarea.

Magazinele online folosesc AI pentru a detecta achizițiile frauduloase și utilizarea necorespunzătoare a contului, precum și identitatea sintetică. Aceste platforme se bucură de avantajul unui model comportamental care monitorizează modul în care o persoană răspunde de obicei cu site -ul anterior și după efectuarea tranzacțiilor.

Chiar și companiile mici, cu ajutorul platformelor bazate pe SaaS, obțin accesul la instrumentele alimentate de AI care le pot permite să atingă standardele de spălare a banilor, fără a fi nevoie să angajeze mari departamente de conformitate.

Probleme și preocupări morale

Deși AI va îmbunătăți supravegherea, aceasta prezintă, de asemenea, o nouă gamă de probleme.

Prioritatea este asupra calității datelor de calitate - modelele de învățare automată sunt la fel de bune ca și datele cu care sunt instruite. Datele proaste sau părtinitoare pot duce la alarme false sau chiar discriminarea efectelor.

O altă amenințare este supradependența de automatizare. Deși AI poate ajuta echipele de conformitate, nu trebuie utilizat pentru a elimina complet controlul uman. Cel mai eficient model este de obicei unul hibrid, care implică precizia mașinii și judecata umană.

O altă problemă este transparența. Așa-numita problemă cu cutie neagră este asociată cu sistemele AI, în special cele bazate pe învățarea profundă. Autoritățile de reglementare devin din ce în ce mai solicitante în ceea ce privește explicabilitatea, adică raționamentele clare cu privire la motivul pentru care este semnalizată o tranzacție. Acest lucru determină utilizarea a ceea ce se numește modele de AI (XAI) explicabile care ar putea să ofere rezultate interpretabile auditorilor și autorităților de reglementare.

În cele din urmă, companiile trebuie să se asigure că sistemele lor AI sunt în conformitate cu legile privind confidențialitatea, în special în cazurile în care sistemul AI se ocupă de informațiile financiare ale clienților.

Care este viitorul monitorizării tranzacțiilor?

Odată cu creșterea cantității de digitalizare și descentralizare a sferei financiare, rolul AI în monitorizarea tranzacțiilor va crește doar.

Analizele predictive sunt deja aici și acestea sunt sisteme care nu răspund numai la fraudă, ci și proactive în încercarea de a -l preveni înainte de a se produce. AI va fi, de asemenea, combinat în continuare cu alte tehnologii precum blockchain și analitice comportamentale pentru a oferi mai multe informații.

A doua tendință care este în curs de dezvoltare este AI colaborativă, adică instituțiile împărtășesc informații de amenințare anonimizate între ele într -un mod sigur. Acest lucru va face ca abordarea ecosistemului să ofere învățare combinată, detectarea noilor tipare de fraudă să apară într -un ritm mai rapid și apărarea generală.

Concluzie

Nici AI, nici învățarea automată nu sunt simple cuvinte cheie, ci mai degrabă schimbarea complet a modului în care funcțiile de monitorizare a tranzacțiilor. Aceste tehnologii, inclusiv analiza în timp real și inteligența contextuală, învățarea adaptativă și scalabilitatea, ajută întreprinderile să treacă în timp la o abordare proactivă de gestionare a riscurilor, mai degrabă decât să adere la una reactivă de conformitate.