Tā kā finanšu sistēmas visā pasaulē kļūst arvien digitalizētākas un savstarpēji saistītas, finanšu krāpšanas sarežģītība un apjoms ir sasniedzis arī nepieredzētus līmeņus.Ar jauno tehnoloģiju parādīšanos kibernoziedznieki ir palielinājuši savu spēli, lai apiet tradicionālās krāpšanas atklāšanas sistēmas.Atbildot uz šo globālo krīzi, AI eksperts Pallav Kumar Kaulwar ir publicējis savu pārdomāto pētījumu, kas izceļ krāpšanas atklāšanas sistēmas lomu.
Viņa publicētais darbs “Generatīvais AI finanšu izlūkdienestā: tās potenciāla atklāšana riska novērtēšanā un atbilstībā” izskaidro, kā jaunos finanšu draudus var simulēt, atklāt un neitralizēt ar dziļas mācīšanās arhitektūrām, piemēram, GAN (Generative Adversarial Networks), Bayesian neironu tīkliem un variācijas auto koderiem.
Jauna pieeja krāpšanas atklāšanai
Katru gadu finanšu krāpšana rada miljardu dolāru zaudējumus visā pasaulē. Diemžēl tradicionālās atklāšanas metodes nav spējušas sekot līdzi šai pieaugošajai bažai. Noteikumu motori, kas balstās uz fiksētiem sliekšņiem un vēsturiskiem krāpšanas parakstiem, nav mūsdienu tehnoloģiski gudriem kibernoziedzniekiem.
Savā pētījumā Kaulwar ir identificējis vairākus tradicionālo krāpšanas atklāšanas modeļu ierobežojumus. Vissvarīgākais ir tas, ka statiskos noteikumus bez pūlēm var apiet krāpnieki, kuri ar katru pārkāpumu nepārtraukti attīstās. Arī, lai gan uzraudzītie mācību modeļi ir spēcīgi, tiem ir nepieciešami plaši marķēti datu kopumi, kurus ir grūti atrast jauniem krāpšanas veidiem.
"Rūpniecībai ir vajadzīga pāreja no reakcijas uz prognozēšanu," saka Kaulwar. "Mūsdienu krāpšanas atklāšanai ir jābūt dinamiskai, datu bagātai un spējai identificēt jaunus modeļus, kad tie parādās, pirms tie eskalē lielā mērogā."
Kaulwar uzskata, ka ģeneratīvā AI spēja radīt, simulēt un pārbaudīt plašu scenāriju klāstu šajā kontekstā var mainīt spēli.
Enhancing Financial Surveillance with Generative AI
Atšķirībā no tradicionālās analīzes, ģeneratīvajam AI ir spēja ģenerēt sintētiskos datus, kas atspoguļo reālās pasaules finanšu uzvedību.Tāpēc organizācijas var izveidot izturīgus atklāšanas modeļus, pat ja tām nav plašu krāpšanas datu kopumu.Finanšu iestādes var izmantot rīkus, piemēram, GAN, lai simulētu tūkstošiem uzvedības scenāriju, identitātes modeļu un darījumu ceļu.
Izmantojot šo pieeju, Kaulwar sistēma rada
Noziedznieku izmantoto sarežģīto slāņošanas un strukturēšanas paņēmienu kontekstā AML var simulēt ar ģeneratīviem modeļiem.Ja tos izmanto, lai apmācītu detekcijas dzinējus, šie simulācijas var palielināt to jutīgumu pret smalkiem naudas atmazgāšanas signāliem.Generatīvi modeļi var arī novērst maksājumu krāpšanu, radot uzvedības biometriku, kas spēj identificēt konta pārņemšanu, pamatojoties uz sesijas anomālijām vai taustiņu trieciena dinamiku.
Ir iespējams reāllaikā atjaunināt ģeneratīvās AI sistēmas ar jauniem krāpšanas datiem, nodrošinot ātru pielāgošanos jauniem uzbrukuma vektoriem.
Human-in-the-Loop Oversight
Viens no svarīgākajiem Kaulwar pētījuma aspektiem ir līdzsvars starp automatizāciju un cilvēka spriedumu.Saskaņā ar viņa teikto, lai gan AI ir kritiski svarīga, lai palielinātu mērogojamību un ātrumu, cilvēka uzraudzība joprojām ir būtiska ētikas saskaņošanai, pārvaldībai un kontekstālam lēmumu pieņemšanai.
Papildus krāpšanas atklāšanai finanšu iestādēm vajadzētu paskaidrot, kāpēc konkrēta darīšana tika atzīmēta.Savās ģeneratīvajās sistēmās paskaidrojami AI (XAI) moduļi sniedz skaidru pamatojumu katram brīdinājumam, izsekojot AI modeļa lēmumu ceļam.
Šī divu slāņu pieeja ir būtiska, lai nodrošinātu regulatīvo noturību. Katra sekunde ir svarīga strauji mainīgajā vidē, piemēram, kapitāla tirgū. Kamēr sākotnējo atklāšanu pārvalda priekšējā līnija AI, atbilstības komandas ir iesaistītas kritisko incidentu pārskatīšanā un reaģēšanā.
Conclusion
Tā kā krāpnieki tagad attīsta savu taktiku, izmantojot progresīvās tehnoloģijas, finanšu iestādēm ir jāattīstās vēl ātrāk, lai paliktu priekšā. Kaulwar pētījumi nodrošina rīcībspējīgu sistēmu, lai izveidotu inteliģentas, proaktīvas, izskaidrojamas un noturīgas krāpšanas atklāšanas sistēmas.
“Ģeneratīvais AI ir nozīmīgs solis uz priekšu nākotnē, kur mašīnas ne tikai iemācās atpazīt formas un modeļus, bet arī ir savas iztēles.Šī iztēle integrējas mūsu procesos un kontekstos, uztverot cilvēka potenciālu, lai interpretētu milzīgus finanšu datus, kurus ir grūti izmantot.
