Yapay zeka ve makine öğrenimi işlem izlemeyi nasıl şekillendiriyor

Kısa Özet: Yapay zeka ve makine öğreniminin gerçek zamanlı algılama, daha az yanlış pozitif ve daha akıllı AML uyumluluğu ile işlem izlemeyi nasıl geliştirdiğini keşfedin.

İşlem izleme artık mevcut sayısallaştırılmış finansal dünyada pasif bir günlük egzersizi değildir; Artık sahtekarlığa, kara para aklamaya ve düzenleyici uyumsuzluğa karşı dinamik, gerçek zamanlı bir koruma. Artan hacim ve işlem hızı ile, geleneksel kural tabanlı sistemler iyi başa çıkmıyor. Burada yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) sadece yükseltme olarak değil, işletmelerin şüpheli faaliyeti, müşteri veri güvenliğini ve güveni nasıl tanımlamasını dönüştüren güçler olarak gelir.

Bu makale, AI ve ML'nin işlem izleme sürecini, ana avantajlarını ve gerçek dünyadaki kullanım durumlarını ve bu teknolojiyi benimseyen işletmelerin gelecekte nasıl olacağını tartışacaktır.

İşlem İzleme Evrimi

Geçmişte, işlem izleme, önceden tanımlanmış davranışları bildiren kural tabanlı sistemler kullanılarak yapıldı, örneğin yüksek riskli ülkelerden kaynaklanan büyük nakit mevduatlar veya işlemler. Yaklaşım bir şekilde yararlı olmasına rağmen, aynı zamanda yanlış pozitifler ve esneklik olmak üzere iki önemli sınırlama içeriyordu. Suçluların sofistike olmasıyla, sistemler değişmek için çok yavaştı ve bu, sahtekarlıkları tespit etmede boşluklar yarattı.

Bu konular, istihbarat, otomasyon ve sürece bağlam duygusu getiren yapay zeka ve makine öğrenimi ile ele alınmaktadır.

Yapay zeka ve makine öğreniminin sunması gereken

Yapay zeka makinelerde insan zekasının takliti olarak tanımlanırken, AI'nın bir dalı olan makine öğrenimi, gelecekte daha iyi tahminler yapmak için sistem öğrenme verileri olarak tanımlanır. Teknolojileri işlem izlemeye uygulamak , sadece manuel veya kural tabanlı sistemler kullanılarak elde edilemeyen yetenekler sağlar.

Makine öğrenme modelleri, işlemler hakkındaki geçmiş verileri gözden geçirme, karmaşık kalıplar bulma ve sadece yerleşik kuralları kullanmak yerine değişen davranışlara uyum sağlama yeteneğine sahiptir. Bu, sistemin statik sistemler tarafından görülemeyecek anomalileri tanımlamasını sağlar.

Örnek olarak, bir müşteri günlük olarak küçük satın alımlar yaparken ve aniden yüksek değerli bir sınır ötesi banka transferi başlattığında, ML tabanlı bir sistem, müşterinin geçmiş davranışına ve risk sınıflandırmasına yönelik bir konumda gerçek zamanlı olarak analiz edebilir. Bunun büyük bir işlem olup olmadığını sorgulamıyor. Bu kullanıcının büyük bir işlemi mi olduğunu belirten bir soru soruyor?

Yapay zeka tabanlı işlem izlemenin ana avantajları

1. gerçek zamanlı tespit ve yanıt

Geleneksel sistemler gecikme içinde çalışma eğilimindedir ve yetkililere zaten gerçekleştiğinde şüpheli faaliyet konusunda bilgilendirilir. Yapay zeka tabanlı izleme süreci, işlemlere gerçek zamanlı olarak yanıt vermeye izin verecek ve gerçek zamanlı uyarılar sağlayacaktır. Bu, para kaybını sınırlar ve sahtekarlık durumunda yanıt süresini kısaltır.

2. Yanlış pozitif minimizasyon

Yüksek hacmi yanlış pozitif (veya şüpheli işlemlerle ilgili yanlış uyarılar) işlem izlemenin en büyük ağrı noktalarından biridir. Makine öğrenimi algoritmaları zamanla daha iyi hale gelebilir, soruşturmanın sonuçlarını öğrenebilir, yanlış uyarıların sayısını büyük ölçüde azaltabilir ve uyum ekiplerinin gerçek tehditlere odaklanmasına izin verebilir.

3. Uyarlanabilir öğrenme

AI modelleri yeni tehditleri kucaklıyor. Suçlular da stratejilerini değiştiriyor, yani AI sistemleri de değişiyor. Bu sürekli öğrenme süreci, tespit yöntemlerinin, sabit kurallara bağlı olan ve manuel olarak güncellenmesi gerekenlere kıyasla topikal ve etkili kaldığını garanti eder.

4. Bağlamsal anlayış

AI sistemleri sadece işlemin kendisini değil, aynı zamanda kullanıcı davranışı, coğrafi konum, cihaz türü ve hatta işlem süresini gerçekleştirdiği tüm koşulları değerlendirebilir. Çok boyutlu analiz daha akıllıca karar verme ile sonuçlanır.

5. Ölçeklenebilirlik ve verimlilik

Binlerce işlem, performanslarında herhangi bir düşüş olmadan saniyede AI sistemleri tarafından işlenebilir. Bu, onları özellikle fintech sistemlerinde, neobanklarda ve muazzam verilerle ilgilenen megabanlarda çağdaş işletmelerde uygulanmaya hak kazanır.

İşlem izlemede gerçek dünyada yapay zekanın uygulanması

Finans sektörü, AI tarafından tahrik edilen gerçek izleme sistemlerinin gerçek kazanımlarını gözlemlemektedir.

Bankacılık sektöründe, AI aynı anda giriş kalıplarını ve işlemlerini inceleyerek hesap devralmalarının belirlenmesinde uygulanır. Örnek olarak, bir kullanıcı yabancı bir bölgedeki garip bir makineye giriş yaptığında ve büyük bir transfer yapmaya çalıştığında, sistem ek doğrulamaya kadar işlemi otomatik olarak dondurur.

Kripto para birimi borsaları, blockchain teknolojisini meydana geldikleri şekilde incelemek ve aklama veya katmanlama konusunda düşündüren eğilimleri belirlemek için yapay zekayı kullanır.

Çevrimiçi mağazalar, hileli alımları ve hesap kötüye kullanımını ve sentetik kimliği tespit etmek için AI kullanıyor. Bu platformlar, bir kişinin genellikle işlem yaptıktan sonra siteye nasıl tepki verdiğini izleyen davranışsal bir modelin avantajından yararlanır.

SaaS tabanlı platformların yardımıyla küçük şirketler bile, büyük uyumluluk departmanları kullanmak zorunda kalmadan kara para aklama standartlarına ulaşmalarını sağlayabilecek AI destekli araçlara erişim elde ediyorlar.

Sorunlar ve ahlaki endişeler

Yapay zeka sürveyansını iyileştirecek olsa da, yeni bir sorun yelpazesi de sunar.

Öncelik kalite veri kalitesidir - makine öğrenimi modelleri sadece eğitildiği veriler kadar iyidir. Kötü veya önyargılı veriler yanlış alarmlara veya hatta ayırt edici etkilere yol açabilir.

Başka bir tehdit, otomasyona aşırı bağımlılıktır. Her ne kadar AI uyumluluk ekiplerine yardımcı olsa da, insan kontrolünü tamamen ortadan kaldırmak için kullanılmamalıdır. En etkili model genellikle makine hassasiyetini ve insan kararını içeren melez bir modeldir.

Başka bir konu şeffaflıktır. Sözde kara kutu sorunu AI sistemleri, özellikle de derin öğrenmeye dayananlarla ilişkilidir. Düzenleyiciler açıklanabilirlik açısından daha zorlu hale geliyor, yani bir işlemin neden işaretlendiğine dair açık bir akıl yürütme. Bu, denetçilere ve düzenleyicilere yorumlanabilir sonuçlar verebilecek açıklanabilir AI (XAI) modelleri olarak adlandırılan şeyin kullanımını yönlendiriyor.

Son olarak, şirketlerin AI sistemlerinin, özellikle AI sisteminin müşterilerin finansal bilgileriyle uğraştığı durumlarda gizlilik yasalarına uygun olduğundan emin olmaları gerekmektedir.

İşlem izlemenin geleceği nedir?

Finansal alanın artan dijitalleşmesi ve ademi merkeziyeti ile AI'nın işlemlerin izlenmesinde rolü yalnızca artacaktır.

Öngörücü analitik zaten burada ve bunlar sadece sahtekarlığa duyarlı değil, aynı zamanda gerçekleşmeden önce önlemeye çalışırken proaktif olan sistemlerdir. AI ayrıca daha fazla fikir vermek için blockchain ve davranışsal analitik gibi diğer teknolojilerle birlikte birleştirilecektir.

Ortaya çıkan ikinci eğilim işbirlikçi AI'dır, yani kurumlar anonimleştirilmiş tehdit zekasını birbirleriyle güvenli bir şekilde paylaşırlar. Bu, ekosistem yaklaşımının kombine öğrenme, yeni sahtekarlık modellerinin tespit edilmesini daha hızlı bir şekilde ve genel savunma sağlamasını sağlayacaktır.

Çözüm

Ne yapay zeka ne de makine öğrenimi sadece terimler değil, işlem izleme işlevlerini tamamen değiştirir. Gerçek zamanlı analiz ve bağlamsal zeka, uyarlanabilir öğrenme ve ölçeklenebilirlik de dahil olmak üzere bu teknolojiler, işlerin reaktif bir uyum sağlamak yerine zaman içinde proaktif bir risk yönetimi yaklaşımına geçmesine yardımcı olmaktadır.