AI和机器学习如何塑造交易监控

已发表: 2025-07-25

简短摘要:探索AI和机器学习如何通过实时检测,较少的假阳性和更智能的AML合规性增强交易监视。

在当前数字化的金融世界中,交易监控不再是被动记录练习;现在,这是一种动态的,实时的防止欺诈,洗钱和监管违规行为。随着交易量和速度的增加,传统的基于规则的系统无法很好地应对。这是人工智能(AI)和机器学习(ML)不仅仅是升级的地方,而是转变企业如何识别可疑活动,客户数据安全和信任的力量。

本文将讨论AI和ML改变交易监控过程的方式,其主要优势以及现实世界中的用例,以及将来采用此类技术的企业。

目录

切换

交易监控的演变

过去,交易监控是使用基于规则的系统进行的,这些系统报告了预定义的行为,例如源自高风险国家的大型现金存款或交易。尽管该方法在某种程度上很有用,但它还涉及两个重要的局限性,即假阳性和僵化性。随着犯罪分子的复杂性,这些系统的变化太慢了,这在检测欺诈方面产生了漏洞。

通过引入AI和机器学习来处理这些问题,该学习引入了智能,自动化以及过程中的上下文感。

AI和机器学习必须提供的

AI被描述为机器中人类智能的模仿,而机器学习(AI的一个分支)被定义为系统学习数据,以便将来做出更好的预测。将技术应用于交易监控,可提供仅使用手动或基于规则的系统来实现的功能。

机器学习模型具有审查交易的历史数据,找到复杂的模式并适应不断变化的行为,而不是仅使用已建立的规则。这使系统能够识别静态系统看不到的异常。

例如,当客户每天进行少量购买并突然启动高价值的跨境电汇时,基于ML的系统可以实时分析它,仅适用于过去的行为和客户的风险分层。它不仅询问这是否是一笔大型交易。它提出了一个问题,指出它是该用户的大笔交易吗?

基于AI的交易监控的主要好处

1。实时检测和响应

传统系统往往会延迟工作,并在已经发生的情况下告知当局可疑活动。基于AI的监视过程将允许实时响应交易并提供实时警报。这限制了金钱的损失,并缩短了欺诈行为的响应时间。

2。误报最小化

大量的假阳性(或有关可疑交易的虚假警报)是交易监视中最大的疼痛点之一。机器学习算法会随着时间的流逝而变得更好,学习调查结果,大大减少错误警报的数量,并让合规团队专注于真正的威胁。

3。自适应学习

AI模型拥抱新威胁。罪犯也在改变其策略,这意味着AI系统也在改变。与依赖固定规则并需要手动更新的过程相比,这种不断学习的过程确保检测方法仍然是局部和有效的。

4。上下文理解

AI系统不仅能够评估交易本身,而且可以评估其发生用户行为,地理位置,设备类型甚至交易时间的所有情况。多维分析导致更明智的决策。

5。可伸缩性和效率

数以千计的交易可以通过AI系统每秒处理而不会下降。这有资格将它们应用于当代业务,尤其是在涉及庞大数据的金融科技系统,新型银行和巨型银行中。

在交易监控中,在现实世界中应用AI

金融部门已经观察到了AI推动的监测系统的真正收益。

在银行业中,AI通过同时检查任何登录模式和交易来识别帐户收购。例如,当用户登录外国领土上的奇怪机器并试图进行大型传输时,系统将自动冻结交易,等待额外验证。

加密货币交换使用AI来检查区块链技术的发生,并确定暗示洗钱或分层的趋势。

在线商店正在使用AI来检测欺诈性购买和帐户滥用以及合成身份。这些平台享有一种行为模型的优势,该模型可以监视一个人通常在进行交易之前和之后与网站响应的方式。

即使是在基于SaaS的平台的帮助下,即使是小型公司也正在获得对AI驱动工具的访问,这些工具可以使他们能够达到反洗钱的标准,而无需雇用大型合规部门。

问题和道德问题

尽管AI将改善监视,但它也带来了新的问题。

优先考虑的是质量数据质量 - 机器学习模型仅与训练数据一样好。不良或有偏见的数据可能会导致错误警报甚至歧视效果。

另一个威胁是对自动化的过度依赖。尽管AI可以帮助合规团队,但不得用它来完全消除人类的控制。最有效的模型通常是混合模型,它涉及机器的精度和人类判断。

另一个问题是透明度。所谓的黑匣子问题与AI系统有关,尤其是基于深度学习的系统。监管机构在解释性方面变得越来越苛刻,即明确的推理了为什么要标记交易。这推动了被称为可解释的AI(XAI)模型的使用,这些模型可能能够为审计师和监管机构提供可解释的结果。

最后,公司需要确保其AI系统符合隐私法,尤其是在AI系统涉及客户财务信息的情况下。

交易监控的未来是什么?

随着金融领域的数字化和分散率的增加数量,AI在监视交易中的作用只会增加。

预测分析已经在这里,这些系统不仅对欺诈有反应,而且还积极地试图在发生之前预防它。 AI还将与其他技术(例如区块链和行为分析)相结合,以提供更多的见解。

出现的第二个趋势是协作AI,也就是说,机构以安全的方式彼此共享匿名威胁情报。这将使生态系统方法提供联合学习,以更快的速度发生新的欺诈模式以及一般防御。

结论

AI和机器学习都不只是流行语,而是完全改变交易监视功能的方式。这些技术,包括实时分析和上下文智能,自适应学习和可扩展性,正在帮助企业随着时间的推移过渡到主动的风险管理方法,而不是坚持合规性的一种。