Борьба с финансовой преступностью с помощью искусственного интеллекта

Меня зовут Андрей Морозов из компании FIRECODE, и сегодня я расскажу вам как современный финансовый сектор борется с преступностью благодаря ИИ. Многие наши аналитики и программисты работают на проектах ведущих российских банков и видят процесс изнутри, из этого и родилась данная статья.

Финансовый сектор постоянно находится под угрозой, отмывание денег, мошенничество, инсайдерская торговля, кибератаки и многое другое. Эта незаконная деятельность угрожает не только финансовым учреждениям, но и мировой экономике в целом. В ответ финансовая индустрия использует передовые технологии для повышения безопасности и обеспечения соответствия нормативным требованиям. Решения искусственного интеллекта в сочетании с экспертными услугами по разработке программного обеспечения помогают в борьбе с финансовыми преступлениями. В этой статье мы углубимся в пять способов использования искусственного интеллекта для борьбы с финансовой преступностью и исследуем трансформацию, вызванную услугами по разработке программного обеспечения.

Одна из наиболее важных ролей, которую ИИ играет в борьбе с финансовой преступностью — это анализ данных и выделение признаков присущих этим данным. Из-за огромного объема финансовых данных, генерируемых ежедневно, людям стало неудобно выявлять подозрительные действия вручную. Алгоритмы, управляемые искусственным интеллектом, способны обрабатывать огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, искать закономерности и аномалии, которые могут указывать на незаконное поведение.

Эти системы искусственного интеллекта могут выявлять сложные взаимосвязи между транзакциями, например сети подставных компаний, используемые для отмывания денег, или необычные модели торговли, связанные с инсайдерской торговлей. По данным Ассоциации сертифицированных специалистов по борьбе с отмыванием денег (ACAMS), анализ данных с помощью искусственного интеллекта может снизить количество ложных срабатываний до 80%, позволяя службе безопасности сосредоточиться на делах с высоким риском и сэкономить драгоценное время и ресурсы.

Преступники часто пользуются временным интервалом между совершением подозрительной транзакции и ее обнаружением. Мониторинг в реальном времени с помощью искусственного интеллекта гарантирует, что финансовые учреждения смогут быстро реагировать на потенциальные угрозы. Системы искусственного интеллекта запрограммированы на постоянный мониторинг транзакций, отмечая необычные действия в режиме реального времени и вызывая оповещения для дальнейшего расследования.

Поведенческий анализ, ключевой аспект ИИ в обнаружении финансовых преступлений, включает в себя создание профилей пользователей и мониторинг отклонений от установленных шаблонов. Системы искусственного интеллекта изучают типичное поведение клиентов, позволяя им обнаруживать необычные действия, которые могут указывать на мошенничество или отмывание денег.

Группа разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (FATF) заявляет, что поведенческий анализ не только выявляет известные подозрительные модели поведения, но также может выявить новые и развивающиеся тактики, используемые преступниками. Анализируя поведение пользователей, системы искусственного интеллекта могут обнаруживать аномалии в местах входа в систему, частоте транзакций или покупательских привычках, обеспечивая упреждающий подход к выявлению потенциальных угроз.

Мы в FIRECODE постоянно проводим опрос своих клиентов из банковской сферы, которые подтверждают, что сейчас самый большой упор делается на анализ поведенческих факторов пользователей, чтобы обезопасить их от потери денег.

Финансовые преступники становятся все более изощренными, используя различные каналы связи для планирования и осуществления своей деятельности. НЛП, разновидность ИИ, играет важную роль в мониторинге и анализе неструктурированных текстовых данных из таких источников, как электронные письма, журналы чатов и социальные сети, на предмет признаков правонарушений.

Уже сейчас некоторые банковские приложения могут прослушивать ваши разговоры с незнакомых номеров и выявлять признаки мошенничества со стороны звонящего. Мы в FIRECODE уже реализовали несколько таких механизмов, которые сейчас проходят бета-тесты. Преимущество ИИ заключается в том, что она может понимать контекст разговора и сопоставлять его с различными скриптами мошенников, защищая пользователя от кражи его денег.

Машинное обучение, неотъемлемая часть искусственного интеллекта, позволяет составлять прогнозы путем анализа исторических данных и выявления потенциальных рисков. Алгоритмы машинного обучения могут предсказывать потенциальные финансовые преступления, распознавая тенденции и аномалии в данных. Например, они могут идентифицировать клиентов с профилями высокого риска на основе прошлого поведения или обнаруживать новые схемы мошенничества.

Аналитики FIRECODE в ходе постоянного анализа банковской сферы видят, что машинное обучение может не только предсказывать потенциальные угрозы, но и рекомендовать стратегии снижения рисков. Это позволяет финансовым учреждениям активно управлять своими усилиями по соблюдению требований, эффективно распределяя ресурсы для борьбы с возникающими рисками.

ИИ меняет правила игры в борьбе с финансовой преступностью, но важно понимать, что это не панацея. Он может значительно повысить способность финансовой индустрии бороться с финансовыми преступлениями, но не является самостоятельным решением. Используя ИИ, финансовые учреждения могут оставаться на шаг впереди в продолжающейся борьбе с финансовой преступностью, защищая как свои активы, так и мировую экономику.

В результате растет спрос на специалистов по кибер-преступлениям, особенно в секторах «Знай своего клиента» (KYC) и «Борьба с отмыванием денег» (AML). Квалифицированные специалисты обладают необходимым опытом, чтобы понимать нюансы развития преступной тактики, ориентироваться в сложной нормативной среде и выявлять потенциальные уязвимости в деятельности учреждения.

По мере нашего продвижения вперед становится ясно, что ИИ будет продолжать играть ключевую роль в финансовом секторе по борьбе с финансовой преступностью. Финансовые учреждения, которые используют эту технологию и развивают свои команды по обеспечению соблюдения требований, будут лучше подготовлены к адаптации и к меняющемуся составу финансовых преступлений, и защите целостности глобальной экономики.

Искусственный интеллект произвел революцию в борьбе с финансовыми преступлениями. Предлагая мощные инструменты, такие как анализ данных, мониторинг в реальном времени, поведенческий анализ, НЛП и прогнозный анализ.

ИИ помогает отрасли банковских и финансовых услуг идти в ногу с развивающейся преступностью. Благодаря способности обрабатывать огромные объемы данных и выявляя закономерности, которые людям было бы невозможно обнаружить, ИИ является важнейшим союзником в продолжающейся борьбе с финансовыми преступлениями.

Поскольку технологии продолжают развиваться, финансовые учреждения будут еще больше полагаться на ИИ для защиты своих активов и соблюдения нормативных требований. Обладая потенциалом сокращения ложных тревог, минимизации потерь от мошенничества и защиты репутации, ИИ сильно меняет правила игры в защите от финансовых преступлений.