AI和機器學習如何塑造交易監控

已發表: 2025-07-25

簡短摘要：探索AI和機器學習如何通過實時檢測，較少的假陽性和更智能的AML合規性增強交易監視。

在當前數字化的金融世界中，交易監控不再是被動記錄練習；現在，這是一種動態的，實時的防止欺詐，洗錢和監管違規行為。隨著交易量和速度的增加，傳統的基於規則的系統無法很好地應對。這是人工智能（AI）和機器學習（ML）不僅僅是升級的地方，而是轉變企業如何識別可疑活動，客戶數據安全和信任的力量。

本文將討論AI和ML改變交易監控過程的方式，其主要優勢以及現實世界中的用例，以及將來採用此類技術的企業。

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交易監控的演變

過去，交易監控是使用基於規則的系統進行的，這些系統報告了預定義的行為，例如源自高風險國家的大型現金存款或交易。儘管該方法在某種程度上很有用，但它還涉及兩個重要的局限性，即假陽性和僵化性。隨著犯罪分子的複雜性，這些系統的變化太慢了，這在檢測欺詐方面產生了漏洞。

通過引入AI和機器學習來處理這些問題，該學習引入了智能，自動化以及過程中的上下文感。

AI被描述為機器中人類智能的模仿，而機器學習（AI的一個分支）被定義為系統學習數據，以便將來做出更好的預測。將技術應用於交易監控，可提供僅使用手動或基於規則的系統來實現的功能。

機器學習模型具有審查交易的歷史數據，找到復雜的模式並適應不斷變化的行為，而不是僅使用已建立的規則。這使系統能夠識別靜態系統看不到的異常。

例如，當客戶每天進行少量購買並突然啟動高價值的跨境電匯時，基於ML的系統可以實時分析它，僅適用於過去的行為和客戶的風險分層。它不僅詢問這是否是一筆大型交易。它提出了一個問題，指出它是該用戶的大筆交易嗎？

傳統系統往往會延遲工作，並在已經發生的情況下告知當局可疑活動。基於AI的監視過程將允許實時響應交易並提供實時警報。這限制了金錢的損失，並縮短了欺詐行為的響應時間。

大量的假陽性（或有關可疑交易的虛假警報）是交易監視中最大的疼痛點之一。機器學習算法會隨著時間的流逝而變得更好，學習調查結果，大大減少錯誤警報的數量，並讓合規團隊專注於真正的威脅。

AI模型擁抱新威脅。罪犯也在改變其策略，這意味著AI系統也在改變。與依賴固定規則並需要手動更新的過程相比，這種不斷學習的過程確保檢測方法仍然是局部和有效的。

AI系統不僅能夠評估交易本身，而且可以評估其發生用戶行為，地理位置，設備類型甚至交易時間的所有情況。多維分析導致更明智的決策。

數以千計的交易可以通過AI系統每秒處理而不會下降。這有資格將它們應用於當代業務，尤其是在涉及龐大數據的金融科技系統，新型銀行和巨型銀行中。

金融部門已經觀察到了AI推動的監測系統的真正收益。

在銀行業中，AI通過同時檢查任何登錄模式和交易來識別帳戶收購。例如，當用戶登錄外國領土上的奇怪機器並試圖進行大型傳輸時，系統將自動凍結交易，等待額外驗證。

加密貨幣交換使用AI來檢查區塊鏈技術的發生，並確定暗示洗錢或分層的趨勢。

在線商店正在使用AI來檢測欺詐性購買和帳戶濫用以及合成身份。這些平台享有一種行為模型的優勢，該模型可以監視一個人通常在進行交易之前和之後與網站響應的方式。

即使是在基於SaaS的平台的幫助下，即使是小型公司也正在獲得對AI驅動工具的訪問，這些工具可以使他們能夠達到反洗錢的標準，而無需僱用大型合規部門。

儘管AI將改善監視，但它也帶來了新的問題。

優先考慮的是質量數據質量 - 機器學習模型僅與訓練數據一樣好。不良或有偏見的數據可能會導致錯誤警報甚至歧視效果。

另一個威脅是對自動化的過度依賴。儘管AI可以幫助合規團隊，但不得用它來完全消除人類的控制。最有效的模型通常是混合模型，它涉及機器的精度和人類判斷。

另一個問題是透明度。所謂的黑匣子問題與AI系統有關，尤其是基於深度學習的系統。監管機構在解釋性方面變得越來越苛刻，即明確的推理了為什麼要標記交易。這推動了被稱為可解釋的AI（XAI）模型的使用，這些模型可能能夠為審計師和監管機構提供可解釋的結果。

最後，公司需要確保其AI系統符合隱私法，尤其是在AI系統涉及客戶財務信息的情況下。

隨著金融領域的數字化和分散率的增加數量，AI在監視交易中的作用只會增加。

預測分析已經在這裡，這些系統不僅對欺詐有反應，而且還積極地試圖在發生之前預防它。 AI還將與其他技術（例如區塊鍊和行為分析）相結合，以提供更多的見解。

出現的第二個趨勢是協作AI，也就是說，機構以安全的方式彼此共享匿名威脅情報。這將使生態系統方法提供聯合學習，以更快的速度發生新的欺詐模式以及一般防禦。

AI和機器學習都不只是流行語，而是完全改變交易監視功能的方式。這些技術，包括實時分析和上下文智能，自適應學習和可擴展性，正在幫助企業隨著時間的推移過渡到主動的風險管理方法，而不是堅持合規性的一種。