การเรียนรู้ AI และเครื่องจักรกำลังสร้างการตรวจสอบการทำธุรกรรมอย่างไร

เผยแพร่แล้ว: 2025-07-25

สรุปสั้น ๆ : สำรวจว่า AI และการเรียนรู้ของเครื่องช่วยเพิ่มการตรวจสอบธุรกรรมด้วยการตรวจจับแบบเรียลไทม์, ผลบวกปลอมน้อยลงและการปฏิบัติตาม AML ที่ชาญฉลาดน้อยลง

การตรวจสอบการทำธุรกรรมไม่ใช่แบบฝึกหัดการบันทึกแบบพาสซีฟในโลกการเงินดิจิทัลในปัจจุบันอีกต่อไป ตอนนี้มันเป็นการป้องกันแบบไดนามิกแบบเรียลไทม์กับการฉ้อโกงการฟอกเงินและการไม่ปฏิบัติตามกฎระเบียบ ด้วยปริมาณที่เพิ่มขึ้นและความเร็วในการทำธุรกรรมระบบตามกฎดั้งเดิมจะไม่สามารถรับมือได้ดี นี่คือที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) มาไม่ได้เป็นการอัพเกรดเพียงอย่างเดียว แต่เป็นแรงที่เปลี่ยนวิธีการที่ธุรกิจระบุกิจกรรมที่น่าสงสัยความปลอดภัยของข้อมูลลูกค้าและความไว้วางใจ

บทความนี้จะหารือเกี่ยวกับวิธีการที่ AI และ ML กำลังเปลี่ยนกระบวนการตรวจสอบการทำธุรกรรมข้อได้เปรียบหลักและกรณีการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงรวมถึงวิธีที่ธุรกิจที่นำเทคโนโลยีดังกล่าวมาใช้ในอนาคต

สารบัญ

สลับ

วิวัฒนาการการตรวจสอบธุรกรรม

ในอดีตการตรวจสอบการทำธุรกรรมได้ดำเนินการโดยใช้ระบบตามกฎที่รายงานพฤติกรรมที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเช่นเงินฝากเงินสดขนาดใหญ่หรือการทำธุรกรรมที่เกิดขึ้นในประเทศที่มีความเสี่ยงสูง แม้ว่าวิธีการดังกล่าวจะมีประโยชน์ในทางใดทางหนึ่ง แต่ก็เกี่ยวข้องกับข้อ จำกัด ที่สำคัญสองประการคือผลบวกที่ผิดพลาดและความยืดหยุ่น ด้วยความซับซ้อนของอาชญากรระบบก็ช้าเกินไปที่จะเปลี่ยนแปลงและสิ่งนี้สร้างช่องโหว่ในการตรวจจับการฉ้อโกง

ปัญหาเหล่านี้กำลังได้รับการจัดการโดยการแนะนำ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่แนะนำความฉลาดระบบอัตโนมัติและความรู้สึกของบริบทของกระบวนการ

สิ่งที่ AI และการเรียนรู้ของเครื่องมีให้

AI ถูกอธิบายว่าเป็นการเลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ในเครื่องจักรในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเป็นสาขาของ AI ถูกกำหนดให้เป็นข้อมูลการเรียนรู้ของระบบเพื่อให้การคาดการณ์ที่ดีขึ้นในอนาคต การใช้เทคโนโลยีใน การตรวจสอบการทำธุรกรรม ให้ความสามารถซึ่งไม่สามารถทำได้โดยใช้ระบบด้วยตนเองหรือตามกฎเพียงอย่างเดียว

รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องมีความสามารถในการตรวจสอบข้อมูลประวัติเกี่ยวกับการทำธุรกรรมค้นหารูปแบบที่ซับซ้อนและปรับให้เข้ากับพฤติกรรมที่เปลี่ยนแปลงแทนที่จะใช้กฎที่กำหนดไว้เพียงอย่างเดียว สิ่งนี้ช่วยให้ระบบสามารถระบุความผิดปกติที่จะไม่สามารถมองเห็นได้ในระบบคงที่

ตัวอย่างเช่นเมื่อลูกค้าทำการสั่งซื้อขนาดเล็กเป็นประจำทุกวันและเริ่มต้นการถ่ายโอนสายข้ามพรมแดนที่มีมูลค่าสูงระบบที่ใช้ ML สามารถวิเคราะห์ได้แบบเรียลไทม์ในตำแหน่งที่ผ่านมาและการแบ่งชั้นความเสี่ยงของลูกค้า ไม่เพียงแค่สอบถามว่านี่เป็นธุรกรรมขนาดใหญ่หรือไม่ มันเป็นคำถามที่ระบุว่าเป็นธุรกรรมที่ยิ่งใหญ่ของผู้ใช้รายนี้หรือไม่?

ประโยชน์หลักของการตรวจสอบการทำธุรกรรมที่ใช้ AI

1. การตรวจจับและการตอบสนองแบบเรียลไทม์

ระบบดั้งเดิมมีแนวโน้มที่จะทำงานล่าช้าแจ้งหน่วยงานเกี่ยวกับกิจกรรมที่น่าสงสัยเมื่อมันเกิดขึ้นแล้ว กระบวนการตรวจสอบที่อิงกับ AI จะช่วยตอบสนองต่อการทำธุรกรรมแบบเรียลไทม์และให้การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์ สิ่งนี้ จำกัด การสูญเสียเงินและลดเวลาในการตอบสนองในกรณีที่มีการฉ้อโกง

2. การย่อขนาดบวกที่ผิดพลาด

ปริมาณที่สูงของผลบวกเท็จ (หรือการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดเกี่ยวกับการทำธุรกรรมที่น่าสงสัย) เป็นหนึ่งในจุดปวดที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในการตรวจสอบธุรกรรม อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำได้ดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปการเรียนรู้ผลลัพธ์ของการสอบสวนลดจำนวนการแจ้งเตือนเท็จอย่างมากและปล่อยให้ทีมปฏิบัติตามกฎระเบียบมีสมาธิกับภัยคุกคามที่แท้จริง

3. การเรียนรู้แบบปรับตัว

โมเดล AI ยอมรับภัยคุกคามใหม่ ๆ อาชญากรกำลังเปลี่ยนกลยุทธ์ของพวกเขาซึ่งหมายความว่าระบบ AI กำลังเปลี่ยนแปลงเช่นกัน กระบวนการของการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องนี้รับประกันได้ว่าวิธีการตรวจจับยังคงมีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับวิธีการที่ขึ้นอยู่กับกฎคงที่และจำเป็นต้องได้รับการปรับปรุงด้วยตนเอง

4. ความเข้าใจตามบริบท

ระบบ AI สามารถประเมินไม่เพียง แต่การทำธุรกรรมเท่านั้น แต่ยังมีทุกสถานการณ์ที่เกิดขึ้นกับพฤติกรรมของผู้ใช้ตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ประเภทของอุปกรณ์และเวลาในการทำธุรกรรม การ วิเคราะห์หลายมิติ ส่งผลให้เกิดการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด

5. ความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพ

การทำธุรกรรมหลายพันรายการสามารถประมวลผลโดยระบบ AI ต่อวินาทีโดยไม่ลดลงในประสิทธิภาพของพวกเขา สิ่งนี้ทำให้พวกเขามีคุณสมบัติที่จะนำไปใช้ในธุรกิจร่วมสมัยโดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบ Fintech, Neobanks และ Megabanks ที่จัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่

การประยุกต์ใช้ AI ในโลกแห่งความเป็นจริงในการตรวจสอบการทำธุรกรรม

ภาคการเงินได้สังเกตเห็นผลกำไรที่แท้จริงของระบบการตรวจสอบที่เกิดจาก AI

ในภาคการธนาคาร AI จะถูกนำไปใช้ในการระบุการครอบครองบัญชีโดยตรวจสอบรูปแบบการเข้าสู่ระบบและธุรกรรมใด ๆ ในเวลาเดียวกัน ตัวอย่างเช่นเมื่อผู้ใช้เข้าสู่เครื่องแปลก ๆ ในดินแดนต่างประเทศและพยายามถ่ายโอนครั้งใหญ่ระบบจะหยุดการทำธุรกรรมโดยอัตโนมัติรอการตรวจสอบเพิ่มเติม

การแลกเปลี่ยน Cryptocurrency ใช้ AI เพื่อตรวจสอบ เทคโนโลยี blockchain ตามที่เกิดขึ้นและกำหนดแนวโน้มที่เป็นการชี้นำการฟอกหรือการฝังรากลึก

ร้านค้าออนไลน์กำลังใช้ AI เพื่อตรวจจับการซื้อที่ฉ้อโกงและการใช้บัญชีในทางที่ผิดรวมถึงตัวตนสังเคราะห์ แพลตฟอร์มเหล่านี้สนุกกับข้อได้เปรียบของรูปแบบพฤติกรรมซึ่งตรวจสอบว่าบุคคลมักจะตอบสนองต่อเว็บไซต์ก่อนและหลังการทำธุรกรรม

แม้แต่ บริษัท ขนาดเล็กที่ได้รับความช่วยเหลือจากแพลตฟอร์มที่ใช้ SaaS ได้รับการเข้าถึงเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสามารถทำให้พวกเขาได้มาตรฐานการฟอกเงินต่อต้านเงินโดยไม่ต้องจ้างแผนกปฏิบัติตามกฎระเบียบขนาดใหญ่

ปัญหาและความกังวลทางศีลธรรม

แม้ว่า AI จะปรับปรุงการเฝ้าระวัง แต่ก็ยังนำเสนอปัญหาที่หลากหลาย

ลำดับความสำคัญคือคุณภาพของข้อมูลคุณภาพ - รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องนั้นดีพอ ๆ กับข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝนด้วย ข้อมูลที่ไม่ดีหรือลำเอียงอาจนำไปสู่การเตือนที่ผิดพลาดหรือแม้กระทั่งการแยกแยะผลกระทบ

ภัยคุกคามอีกประการหนึ่งคือการพึ่งพาอาศัยกันมากเกินไปในระบบอัตโนมัติ แม้ว่า AI อาจช่วยทีมปฏิบัติตามกฎระเบียบ แต่ก็ต้องไม่ถูกใช้เพื่อกำจัดการควบคุมของมนุษย์อย่างสมบูรณ์ แบบจำลองที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดมักจะเป็นไฮบริดซึ่งเกี่ยวข้องกับความแม่นยำของเครื่องจักรและการตัดสินใจของมนุษย์

ปัญหาอื่นคือความโปร่งใส ปัญหากล่องดำที่เรียกว่าเกี่ยวข้องกับระบบ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งสิ่งที่ก่อตั้งขึ้นจากการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง หน่วยงานกำกับดูแลมีความต้องการมากขึ้นในแง่ของความสามารถในการอธิบายเช่นการใช้เหตุผลที่ชัดเจนว่าทำไมการทำธุรกรรมจึงถูกตั้งค่าสถานะ นี่คือการผลักดันการใช้สิ่งที่เรียกว่าเป็นโมเดล AI (XAI) ที่อธิบายได้ซึ่งอาจให้ผลลัพธ์ที่ตีความได้แก่ผู้สอบบัญชีและหน่วยงานกำกับดูแล

ในที่สุด บริษัท จำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบ AI ของพวกเขาสอดคล้องกับกฎหมายความเป็นส่วนตัวโดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่ระบบ AI เกี่ยวข้องกับข้อมูลทางการเงินของลูกค้า

อนาคตของการตรวจสอบธุรกรรมคืออะไร?

ด้วยปริมาณที่เพิ่มขึ้นของการทำให้เป็นดิจิตอลและการกระจายอำนาจของทรงกลมทางการเงินบทบาทของ AI ในการตรวจสอบการทำธุรกรรมจะเพิ่มขึ้นเท่านั้น

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์อยู่ที่นี่แล้วและสิ่งเหล่านี้เป็นระบบที่ไม่เพียง แต่ตอบสนองต่อการฉ้อโกง แต่ยังเป็นเชิงรุกในการพยายามป้องกันก่อนที่มันจะเกิดขึ้น AI จะรวมกับเทคโนโลยีอื่น ๆ เพิ่มเติมเช่น blockchain และการวิเคราะห์เชิงพฤติกรรมเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น

เทรนด์ที่สองที่เกิดขึ้นคือการทำงานร่วมกัน AI นั่นคือสถาบันแบ่งปันข่าวกรองการคุกคามที่ไม่ระบุชื่อซึ่งกันและกันอย่างปลอดภัย สิ่งนี้จะทำให้วิธีการระบบนิเวศให้การเรียนรู้แบบผสมผสานการตรวจจับรูปแบบใหม่ของการฉ้อโกงที่จะเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วและการป้องกันทั่วไป

บทสรุป

ทั้ง AI และการเรียนรู้ของเครื่องไม่ได้เป็นเพียง buzzwords แต่ค่อนข้างเปลี่ยนวิธีการตรวจสอบการทำธุรกรรมอย่างสมบูรณ์ เทคโนโลยีเหล่านี้รวมถึงการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และความฉลาดตามบริบทการเรียนรู้แบบปรับตัวและความสามารถในการปรับขนาดได้ช่วยให้ธุรกิจต่าง ๆ เปลี่ยนไปตามแนวทางการจัดการความเสี่ยงเชิงรุกแทนที่จะยึดติดกับการปฏิบัติตามปฏิกิริยา