Kwa kuwa mifumo ya kifedha ulimwenguni kote imekuwa zaidi digitized na kuunganishwa, ngumu na kiwango cha udanganyifu wa kifedha pia imefikia viwango usio na kipimo. Pamoja na kuja kwa teknolojia mpya, wahalifu wa kompyuta wameongeza mchezo wao wa kuepuka mifumo ya kawaida ya uchunguzi wa udanganyifu. Katika majibu ya mgogoro huu wa kimataifa, mtaalamu wa AI Pallav Kumar Kaulwar amechapisha utafiti wake wenye ufahamu unaonyesha jukumu la
Makala yake iliyochapishwa "Mwanzilishi wa AI katika Ujuzi wa Fedha: Kuondoa Uwezo wake katika Tathmini ya Hatari na Utimilifu" inaelezea jinsi vitisho vya kifedha vinavyotokea vinaweza kufanana, kugunduliwa, na kuzuiliwa na miundombinu ya kujifunza kina kama vile GANs (Generative Adversarial Networks), mitandao ya neural ya Bayesian, na encoders ya moja kwa moja ya mabadiliko.
Njia mpya ya kugundua udanganyifu
Kila mwaka, udanganyifu wa kifedha unahusisha hasara ya mabilioni ya dola ulimwenguni kote. Kwa bahati mbaya, mbinu za kawaida za kugundua zimeshindwa kukabiliana na wasiwasi huu unaoongezeka. injini zilizoundwa na sheria ambazo zinategemea kiwango cha kudumu na saini za udanganyifu wa kihistoria hazipatikani kwa wahalifu wa teknolojia wa leo.
Katika utafiti wake, Kaulwar amegundua vikwazo kadhaa vya mifano ya utambulisho wa udanganyifu wa jadi. Jambo muhimu zaidi, sheria za static zinaweza kupunguzwa kwa urahisi na wahalifu ambao daima kuendeleza mbinu zao na kila ukiukwaji. Pia, ingawa mifano ya kujifunza inayoongozwa ni yenye nguvu, wanahitaji seti kubwa za data zilizotajwa, ambazo ni vigumu kupata kwa aina mpya za udanganyifu.
"Industry inahitaji mabadiliko kutoka majibu hadi utabiri," anasema Kaulwar. "Utafutaji wa udanganyifu wa leo unapaswa kuwa na nguvu, data tajiri, na uwezo wa kutambua mifano mpya kama yanaonekana - kabla ya kuongezeka kwa ukiukwaji mkubwa."
Kaulwar anaamini kuwa uwezo wa AI ya kuzalisha kuunda, kuiga, na kujaribu aina mbalimbali ya hali inaweza kuwa mabadiliko ya mchezo katika mazingira haya. taasisi zinaweza kutambua shughuli za udanganyifu na kuingilia kati katika muda halisi kwa kufundisha mifano ya kuiga tabia ya kawaida na isiyo ya kawaida.
Enhancing Financial Surveillance with Generative AI
Tofauti na uchambuzi wa jadi, AI ya kuzalisha ina uwezo wa kuzalisha data ya synthetic ambayo inaonyesha tabia halisi ya kifedha. Kwa hiyo, mashirika yanaweza kujenga mifano yenye nguvu ya kugundua, hata kama hawana seti kubwa ya data ya udanganyifu. Taasisi za kifedha zinaweza kutumia zana kama vile GANs ili kuiga maelfu ya matukio ya tabia, mifano ya utambulisho, na njia za shughuli.
Kutumia mbinu hii, mfumo wa Kaulwar unaunda
Katika mazingira ya AML (Anti-Money Laundering), ngazi ngumu na mbinu za muundo zinazotumiwa na wahalifu zinaweza kusimamiwa na mifano ya kuzalisha. Wakati zinatumiwa kufundisha injini za uchunguzi, simulations hizi zinaweza kuongeza hisia zao kwa ishara ndogo za uchafuzi wa fedha. mifano ya kuzalisha pia inaweza kuzuia udanganyifu wa malipo kwa kuunda biometrics ya tabia inayoweza kutambua kuchukua akaunti kulingana na anomali za mzunguko au dynamics ya kushinikiza.
Ni inawezekana kuboresha mifumo ya AI ya kuzalisha kwa wakati halisi na data mpya ya udanganyifu, kuhakikisha marekebisho ya haraka kwa vektor mpya ya mashambulizi.
Human-in-the-Loop Oversight
Moja ya vipengele muhimu vya utafiti wa Kaulwar ni usawa kati ya automatisering na hukumu ya binadamu. Kwa mujibu wake, wakati AI ni muhimu kwa ufanisi na kasi, usimamizi wa binadamu bado ni muhimu kwa usawa wa kimaadili, utawala, na uamuzi wa mazingira.
Mbali na kugundua udanganyifu, taasisi za kifedha zinapaswa kufafanua ni kwa nini shughuli fulani zilifichwa. Katika mifumo yake ya kuzalisha, modules za AI (XAI) zinaelezea wazi kwa kila tahadhari kwa kufuatilia njia ya maamuzi ya mfano wa AI.
Njia hii ya ngazi mbili ni muhimu ili kuwezesha ujasiri wa udhibiti. Kila sekunde ni muhimu katika mazingira ya haraka kama soko la fedha. Wakati uchunguzi wa awali unashughulikiwa na AI ya mbele, timu za utimilifu zinashiriki katika kuchunguza na kukabiliana na matukio muhimu.
Conclusion
Kama wahalifu sasa kuendeleza mbinu zao kwa kutumia teknolojia ya juu, taasisi za kifedha zinahitaji kuendeleza kwa kasi zaidi ili kuweka mbele yao. utafiti wa Kaulwar hutoa mfumo unaofaa wa kujenga mifumo ya busara, ya ufanisi, ya kuelezea, na ya kuaminika ya uchunguzi wa udanganyifu. ufahamu wake unaweza kusaidia taasisi za kifedha kukabiliana na changamoto za hali ya digital, ngumu na ya kasi ya kifedha.
"Mwanzilishi wa AI ni hatua kubwa mbele katika siku zijazo ambapo mashine sio tu kujifunza kutambua fomu na mifano lakini pia kuwa na mawazo yao wenyewe. mawazo haya yanaunganishwa katika mchakato wetu na mazingira, kukamata uwezo wa binadamu wa kutafsiri data kubwa ya kifedha ambayo haijawahi kutumika. mifumo hiyo inatuwezesha kufanya kazi kwa ubunifu na oasis ya data badala ya kupunguzwa na ukame wa data," Kaulwar anasema.
