За даними огляду світової економічної злочинності (Global Economic Crime Survey), проведеного компанією PwC (PricewaterhouseCoopers), 49% респондентів повідомили, що за останні два роки зіткнулися з кіберзлочинністю, а ще 50% компаній стали жертвами шахрайства, в тому числі, постраждали від крадіжки активів.

Штучний інтелект як і раніше набирає обертів в боротьбі за конфіденційність даних. Наприклад, стартап Mimiro (раніше відомий як ComplyAdvantage), який займається розслідуванням економічних злочинів, нещодавно оголосив про те, що зібрав 30 млн. дол. Інвестицій для фінансування другого етапу розвитку платформи штучного інтелекту. Своїм успіхом Mimiro зобов’язаний постійно зростаючому списку компаній-клієнтів, які звертаються за допомогою у виявленні та аналізі ризиків, пов’язаних з фінансовою діяльністю.
Платформа перевіряє транзакції і особистість учасників угоди, виявляє шахрайську діяльність і процеси, пов’язані з фінансуванням терористичних операцій.

Досягнення в області сучасних технологій призвели до того, що фінансові злочини стають більш витонченими, а фінансовий сектор стикається з ризиком використання схем отримання прибутку від незаконної діяльності. Вартість послуг захисту також зростає. Глобальний звіт Thomson Reuters за 2016 рік показав, що фінансові фірми витрачають в середньому 60 мільйонів доларів в рік тільки на KYC (перевірку благонадійності клієнта), а найбільші організації виділяють на послуги безпеки до 500 мільйонів доларів щорічно.

Перша лінія захисту – суворе дотримання нормативних вимог, таких як рекомендації по боротьбі з відмиванням грошей (AML). При цьому велика частина витрат йде на персонал, в тому числі на обслуговування систем штучного інтелекту і оплату праці співробітників, які виконують технічну підтримку AI. Завдяки сортуванню великих обсягів даних, алгоритми ШІ самі по собі ефективні для зниження витрат на обслуговування і дотримання нормативних вимог.

Ще однією ключовою перевагою використання ШІ у розкритті фінансових злочинів є зниження кількості помилкових повідомлень про шахрайство. Будь-яка законна операція може бути прийнята аналітиками за шахрайську, наприклад, транзакція, розмір якої перевищує 20 тисяч доларів або незвичайне географічне розташування клієнта. Однак, поки фахівці з’ясовують, чи законний процес, компанія втрачає кошти і час. Штучний інтелект справляється з цим завданням набагато швидше і без перевитрати коштів.

Алгоритми вже згаданої компанії Mimiro знижують кількість помилкових повідомлень про незаконні транзакції на 70%, при цьому система позначає дійсно небезпечні процеси, на яких варто зосередитися службі безпеки компанії-клієнта.
Незважаючи на успіхи ШІ-систем, процес виявлення фінансових злочинів повинен супроводжуватися контролем з боку людини. За прогнозами експертів, сектор регуляторних технологій (regtech) – один з найбільш перспективних напрямків застосування штучного інтелекту в області фінансових послуг.

 

Читайте також:

Компанія Nuro модернізує сферу доставки за допомогою автономних автомобілів

Сфера рітейлу: AI скоротить витрати і збільшить продажі

Коментарi