随着世界各地的金融系统变得越来越数字化和相互连接,金融欺诈的复杂性和规模也达到前所未有的水平.随着新技术的出现,网络犯罪分子提高了他们的游戏,绕过传统的欺诈检测系统。
他发表的论文“金融情报中的生成人工智能:揭开风险评估和合规性潜力”解释了如何通过深度学习架构(如GAN(生成反对网络)、贝亚斯神经网络和变量自动编码器)来模拟,检测和中断新兴的金融威胁。
欺诈检测的新方法
每年,金融欺诈造成全球数十亿美元的损失。不幸的是,传统的检测方法未能跟上这一日益增长的担忧。依靠固定门槛和历史性的欺诈签名的基于规则的引擎对当今技术上聪明的网络犯罪分子来说并不合适。
在他的研究中,Kaulwar已经确定了传统欺诈检测模型的几个局限性,最重要的是,可以轻松地绕过静态规则的欺诈者,这些欺诈者不断发展他们的方法,每一次侵犯。
“行业需要从反应转向预测,”Kaulwar说,“今天的欺诈检测必须是动态的,丰富的数据,并能够识别新的模式,因为他们出现之前,他们升级到大规模的破坏。
Kaulwar认为,生成人工智能创建、模拟和测试各种场景的能力可以在这种情况下改变游戏,机构可以主动识别欺诈性交易,并通过训练模型来实时干预,以模仿正常和异常行为。
Enhancing Financial Surveillance with Generative AI
与传统分析不同,生成人工智能有能力生成合成数据,反映现实世界的金融行为,因此,组织可以构建强大的检测模型,即使他们没有广泛的欺诈数据集,金融机构可以利用GAN等工具来模拟成千上万的行为场景,身份模式和交易路径。
利用这种方法,Kaulwar的框架创造了
在AML(反洗钱)的背景下,犯罪分子使用的复杂层次和结构技术可以通过生成模型进行模拟。当用于训练检测引擎时,这些模拟可以提高其对微妙洗钱信号的敏感性。
可以实时更新生成人工智能系统以新的欺诈数据,确保快速适应新的攻击媒介,还可以与现有金融情报平台无缝集成。
Human-in-the-Loop Oversight
Kaulwar的研究的一个关键方面是自动化和人类判断之间的平衡,他说,虽然人工智能对于可扩展性和速度至关重要,但人类监督对于道德一致性,治理和背景决策仍然至关重要。
除了检测欺诈之外,金融机构还应该解释为什么某一特定交易被标记,在其生成系统中,可解释的AI(XAI)模块通过跟踪AI模型的决策路径为每个警报提供了明确的推理。
这种双层方法对于实现监管韧性至关重要,在资本市场等快速移动环境中,每秒都很重要,而初步检测是由前线AI处理的,但合规团队正在审查并应对关键事件。
Conclusion
随着欺诈者利用先进技术发展策略,金融机构必须以更快的速度发展,以保持领先地位。Kaulwar的研究为构建智能、主动、可解释和弹性欺诈检测系统提供了可操作的框架。
“生成人工智能代表着迈向未来的重大一步,机器不仅学习识别形状和模式,而且还拥有自己的想象力,这种想象力融入我们的流程和背景,捕捉人类的潜力来解释规模庞大的金融数据,这些系统使我们能够建设性地与数据天堂合作,而不是受到数据干旱的限制,”Kaulwar总结道。
