世界中の金融システムがますますデジタル化され、相互接続されるにつれて、金融詐欺の複雑さと規模も前例のないレベルに達している。新しい技術の出現とともに、サイバー犯罪者は従来の詐欺検出システムを回避するためにゲームを増やしています。
「Generative AI in Financial Intelligence: Unraveling its Potential in Risk Assessment and Compliance(金融情報における生成型AI:リスク評価とコンプライアンスにおけるその潜在力を解き明かす)」という論文は、新興の金融脅威が、GAN(生成型反対ネットワーク)、バイエシア神経ネットワーク、および変数自動エンコーダーなどの深層学習アーキテクチャによってどのようにシミュレートされ、検出され、中止されるかを説明しています。
詐欺検出の新たなアプローチ
毎年、金融詐欺は世界中で数十億ドルの損失を引き起こしています。残念ながら、従来の検出方法はこの増大する懸念に追いつくことができませんでした。
彼の研究では、Kaulwarは、伝統的な詐欺検出モデルのいくつかの制限を特定しました。最も重要なことは、ステティックなルールは、詐欺師が絶えずそれぞれの侵害でその方法を進化させることなく回避することができることです。また、監視された学習モデルは強力ですが、彼らは新しい種類の詐欺のために探しにくい広範なラベル化されたデータセットを必要としています。
「業界は反応から予測へと移行する必要がある」とKaulwar氏は語る。「今日の詐欺検出は、ダイナミックで、データに富んだものであり、新たなパターンが現れる前に、大規模な侵害に拡大する前に、新たなパターンを識別できるようにしなければならない」と述べている。
Kaulwarは、幅広いシナリオを作成、シミュレート、テストする生成型AIの能力が、この文脈でゲームを変える可能性があると信じています。
Enhancing Financial Surveillance with Generative AI
従来のアナリティクスとは異なり、生成型AIは、現実世界の金融行動を反映する合成データを生成する能力を持っているため、組織は、膨大な詐欺データセットを持っていない場合でも、強力な検出モデルを構築することができます。
このアプローチを活用することで、Kaulwarのフレームワークは、
AML(アンチマネーロンダリング)の文脈では、犯罪者が使用する複雑なレイアウトおよび構造化技術は、生成モデルによってシミュレートすることができる。 検出エンジンを訓練するために使用される場合、これらのシミュレーションは、微妙な洗浄信号に対する敏感性を向上させることができます。 生成モデルは、セッションの異常やキーショックのダイナミクスに基づいてアカウントの取得を識別できる行動バイオメトリックを作成することによって、支払い詐欺を防止することもできます。
生成型AIシステムを新たな詐欺データでリアルタイムで更新することができ、新たな攻撃ベクターへの迅速な適応を保証する。
Human-in-the-Loop Oversight
Kaulwarの研究の重要な側面の一つは、自動化と人間の判断のバランスであると彼によると、AIはスケーラビリティとスピードに重要であるが、人間の監視は倫理的調和、統治、および文脈的な意思決定に不可欠である。
AI の説明性に関する懸念の高まりは、Kaulwar のフレームワークにも対応しています。詐欺の検出に加えて、金融機関は、特定の取引が標識された理由を説明する必要があります。
この二重層のアプローチは、規制の抵抗性を可能にするために不可欠です。資本市場のような急速に変化する環境では、毎秒が重要です。初期検出は前線AIによって処理されますが、コンプライアンスチームは、重要な事件をレビューし、対応します。
Conclusion
詐欺師が先進技術を用いて戦術を進化させるにつれて、金融機関はさらに速く進化しなければなりません。Kaulwarの研究は、インテリジェントで、積極的で、説明可能で、抵抗力のある詐欺検出システムを構築するための実行可能な枠組みを提供しています。
「生成型AIは、マシンが形やパターンを認識することを学ぶだけでなく、独自の想像力を持っている未来に向けて大きな一歩を踏み出すものであり、この想像力は私たちのプロセスや文脈に統合され、膨大な金融データを解釈するための人間の可能性を捉え、データの干ばつによって制限されるのではなく、データのオアシスで建設的に働くことを可能にします」とカウルワールは結論づける。
