Как ИИ и машинное обучение формируют мониторинг транзакций

Краткое резюме: изучите, как ИИ и машинное обучение улучшают мониторинг транзакций с обнаружением в реальном времени, меньшим количеством ложных срабатываний и более умным соответствием AML.

Мониторинг транзакций больше не является пассивным упражнением по ведению журнала в текущем оцифрованном финансовом мире; В настоящее время это динамичная защита в реальном времени от мошенничества, отмывания денег и несоблюдение нормативных действий. С увеличением объема и скорости транзакций традиционные системы, основанные на правилах, плохо справляются. Именно здесь искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) поступают не как просто обновления, а как силы, которые трансформируют то, как предприятия идентифицируют подозрительную деятельность, безопасность данных клиентов и доверие.

В этой статье будут обсуждаться способы, которыми ИИ и ML трансформируют процесс мониторинга транзакций, его основные преимущества и варианты использования в реальном мире, а также то, как предприятия, которые примут такие технологии, будут в будущем.

Эволюция мониторинга транзакций

В прошлом мониторинг транзакций проводился с использованием систем, основанных на правилах, которые сообщают о предварительно определенном поведении, например, крупные денежные депозиты или транзакции, происходящие в странах высокого риска. Хотя подход был полезен в некотором смысле, он также включал два значительных ограничения, а именно ложные срабатывания и негибкость. Благодаря сложности преступников, системы были слишком медленными, чтобы измениться, и это создало лазейки в обнаружении мошенничества.

Эти вопросы рассматриваются в результате введения ИИ и машинного обучения, которое вводит интеллект, автоматизацию и чувство контекста в процессе.

Что может предложить ИИ и машинное обучение

ИИ описывается как подражание человеческому интеллекту в машинах, тогда как машинное обучение, филиал ИИ, определяется как системы обучения системного обучения, чтобы сделать лучшие прогнозы в будущем. Применение технологий к мониторингу транзакций обеспечивает возможности, которые не достижимы с использованием только ручных или правильных систем.

Модели машинного обучения имеют возможность пересматривать исторические данные о транзакциях, найти сложные закономерности и адаптировать к изменяющемуся поведению, а не использовать только установленные правила. Это позволяет системе идентифицировать аномалии, которые не будут видны статическим системам.

Например, когда клиент ежедневно совершает небольшие покупки и внезапно инициирует трансграничный трансграничный перевод высокого трансграничного перевода, система на основе ML может проанализировать его в режиме реального времени в условиях прошлого поведения и стратификации риска клиента. Он не просто спрашивает, является ли это большой транзакцией. Это ставит вопрос, заявляя, что это большая транзакция этого пользователя?

Основные преимущества мониторинга транзакций на основе искусственного интеллекта

1. Обнаружение и ответ в реальном времени

Традиционные системы, как правило, работают в задержке, информируя власти о подозрительной деятельности, когда это уже произошло. Процесс мониторинга на основе искусственного интеллекта позволит реагировать на транзакции в режиме реального времени и предоставить оповещения в режиме реального времени. Это ограничивает потерю денег и сокращает время ответа в случае мошенничества.

2. Минимизация ложных срабатываний

Большой объем ложных срабатываний (или ложные оповещения о подозрительных транзакциях) является одной из величайших болевых точек в мониторинге транзакций. Алгоритмы машинного обучения могут стать лучше со временем, изучая результаты расследования, значительно уменьшив количество ложных оповещений, и позволить командам соответствия концентрироваться на реальных угрозах.

3. Адаптивное обучение

Модели ИИ охватывают новые угрозы. Преступники также меняют свои стратегии, что означает, что системы ИИ также меняются. Этот процесс постоянного обучения гарантирует, что методы обнаружения остаются актуальными и эффективными по сравнению с теми, которые зависят от фиксированных правил и должны быть обновлены вручную.

4. Контекстуальное понимание

Системы ИИ способны оценить не только саму транзакцию, но и все обстоятельства, при которых она имеет поведение пользователя, геолокацию, тип устройства и даже время транзакции. Многомерный анализ приводит к разумному принятию решений.

5. Масштабируемость и эффективность

Тысячи транзакций могут быть обработаны системами ИИ в секунду без какого -либо снижения их производительности. Это квалифицирует их для применения в современных предприятиях, особенно в Fintech Systems, Neobanks и мегабанках, которые касаются огромных данных.

Применение ИИ в реальном мире в мониторинге транзакций

Финансовый сектор уже наблюдает реальные выгоды систем мониторинга, продвигаемых ИИ.

В банковском секторе ИИ применяется в идентификации поглощений учетных записей путем изучения любых закономерностей и транзакций входа в систему одновременно. Например, когда пользователь входит в систему на странную машину на иностранной территории и пытается сделать большую передачу, система автоматически замораживает транзакцию в ожидании дополнительной проверки.

Обмены криптовалюты используют ИИ для изучения технологии блокчейна по мере их возникновения и определения тенденций, которые наводят на мысль о отмывании или наслоении.

Интернет -магазины используют ИИ для обнаружения мошеннических покупок и неправильного использования учетных записей, а также синтетической идентичности. Эти платформы пользуются преимуществом поведенческой модели, которая контролирует, как человек обычно реагирует на сайт предыдущим и после совершения транзакций.

Даже небольшие компании с помощью платформ на базе SAAS получают доступ к инструментам с AI, которые могут позволить им достичь стандартов борьбы с отмыванием денег, без необходимости использовать крупные отделы соответствия.

Проблемы и моральные проблемы

Хотя ИИ улучшит наблюдение, он также представляет новый спектр проблем.

Приоритет - качество данных качества - модели машинного обучения столь же хороши, как и данные, с которыми он обучен. Плохие или предвзятые данные могут привести к ложным тревогам или даже различающим эффектам.

Другая угроза - это чрезмерная зависимость от автоматизации. Хотя ИИ может помочь командам по соблюдению, он не должен использоваться для полного устранения контроля над человеком. Наиболее эффективной моделью обычно является гибридная, которая включает в себя точность машины и человеческое суждение.

Другая проблема - прозрачность. Так называемая проблема в черном ящике связана с системами искусственного интеллекта, особенно с тем, которые основаны на глубоком обучении. Регуляторы становятся все более требовательными с точки зрения объяснения, т.е. четкие рассуждения о том, почему транзакция помечена. Это стимулирует использование того, что называется объяснимыми моделями ИИ (XAI), которые могут дать интерпретируемые результаты аудиторам и регуляторам.

Наконец, компании должны убедиться, что их системы ИИ соответствуют законам о конфиденциальности, особенно в тех случаях, когда система ИИ занимается финансовой информацией клиентов.

Какое будущее мониторинга транзакций?

С увеличением количества цифроза и децентрализации финансовой сферы роль ИИ в мониторинге транзакций будет только увеличиваться.

Прогнозирующая аналитика уже здесь, и это системы, которые не только реагируют на мошенничество, но и упреждают, пытаясь предотвратить его до того, как это произойдет. ИИ также будет в дальнейшем в сочетании с другими технологиями, такими как блокчейн, и поведенческая аналитика, чтобы дать больше понимания.

Вторая тенденция, которая появляется, - это совместный ИИ, то есть учреждения делятся анонимным интеллектом угроз друг с другом безопасным образом. Это заставит экосистему обеспечить комбинированное обучение, обнаружение новых мошеннических мошеннических мошеннических мошенничества и более быстрыми темпами и общей защитой.

Заключение

Ни ИИ, ни машинное обучение - это просто модные слова, а скорее полностью изменяют способ функций мониторинга транзакций. Эти технологии, включая анализ в реальном времени и контекстуальный интеллект, адаптивное обучение и масштабируемость, помогают предприятиям перейти со временем переходить к упреждающему подходу к управлению рисками, а не придерживаться реактивного соответствия.