«К сожалению, пока картина не очень радужная»
У западных аналитиков сложилось более или менее четкое понимание необходимости разработки скоординированной стратегии борьбы с финансовыми преступлениями с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения. О методах борьбы с финансовым мошенничеством, которые предполагается использовать, рассказал доктор юридических наук, профессор Юрий Жданов, заведующий кафедрой международного права Российского государственного социального университета, заслуженный юрист России.
Фото: Аннет Riedl/dpa/Global Look Press
– Не менее продвинутая система безопасности, также основанная на новейших технологиях. На эту тему есть ряд академических исследований. Так, в базе научных исследований Dimensions AI уже в 2023 году содержится более пяти тысяч публикаций, связанных с темами «Борьба с отмыванием денег» и «Искусственный интеллект», что значительно больше показателя 2022 года (3,9 тысячи) и показателя 2021 года (2,3 тысячи).
– Определенно будет какая-то польза. Да, вопрос о том, как будет реализован весь потенциал искусственного интеллекта в борьбе с финансовыми преступлениями, до сих пор остается нерешенным.
Между тем, картина не очень радужная. В отчете Европола за 2023 год подсчитано, что в Европейском союзе ежегодно изымается менее двух процентов доходов от организованной преступности. Другими словами, предполагаемые 85 миллиардов долларов, потраченные на борьбу с финансовыми преступлениями каждый год, приносят менее 5 миллиардов долларов возвращенных преступных активов.
– Стало ясно, что искусственный интеллект стал решающим фактором в борьбе с мошенничеством. Он обеспечивает мониторинг и анализ в режиме реального времени, обнаружение аномалий и методы профилирования. К сожалению, в то время как те, кто борется с мошенничеством, используют ИИ, мошенники также используют его для разработки еще более продвинутых способов обмана людей, которые не могут обнаружить даже лучшие современные системы.
— Не всегда, но все же. Поэтому мы сейчас говорим о разработке неких глобальных антикриминальных систем на основе ИИ. Мы сейчас не говорим о конкретных случаях мошенничества — их много разновидностей. Есть идея объединить все методы борьбы в некий общий, универсальный механизм. Что-то вроде израильской системы ПВО и ПРО «Железный купол» — если такая аналогия уместна.
– Почему бы и нет? Многие организации сейчас переходят на мониторинг на основе ИИ в реальном времени. Например, крупный государственный банк в Индии внедрил систему управления мошенничеством на предприятии SAS, чтобы охватить несколько продуктов, каналов и транзакций на протяжении всего жизненного цикла клиента. Используя расширенную аналитику и автоматизацию, система позволила обнаруживать и предотвращать мошенничество в реальном времени. Набор решений SAS способствовал бесшовной интеграции между каналами и использовал модели ИИ/МО для мониторинга и реагирования на потенциальное мошенничество, обеспечивая минимальные потери.
– Устойчивость к мошенничеству создается с помощью сотрудничества. Существует такая технология, которая не подразумевает единовременного, автономного решения. Стоит отметить, что эволюция Gen AI также несет с собой различные риски, поскольку киберпреступники используют технологию deepfake для создания синтетических идентификаторов, тем самым внедряя мошеннические схемы в новые каналы, такие как аудио- и видеозвонки. Эти сложные мошенничества привели к всплеску захватов счетов и мошенничества с авторизованными push-платежами, поскольку жертвы неосознанно способствуют этим преступлениям.
Поэтому финансовые учреждения должны внедрять масштабируемые решения на основе ИИ, которые могут адаптироваться к новым угрозам, дополняемые общекорпоративными программами повышения осведомленности о мошенничестве и партнерствами в различных отраслях, которые обеспечат надежную защиту от мошенничества.
Предотвращение мошенничества требует скоординированных усилий финансовых учреждений, регулирующих органов и правоохранительных органов. Согласно недавнему исследованию SAS и Ассоциации сертифицированных экспертов по борьбе с мошенничеством (ACFE), 83% специалистов по борьбе с мошенничеством планируют внедрить инструменты Gen AI в течение следующих двух лет. AI предлагает непревзойденные возможности для повышения операционной эффективности, улучшения качества обслуживания клиентов и снижения рисков.
– На самом деле, машинное обучение является основной ролью AI. И по обе стороны забора. Именно благодаря цифровым системам и процессам произошла революция в финансовых преступлениях.
С другой стороны, ИИ и машинное обучение используются для борьбы с финансовыми преступлениями, особенно в рамках программ по борьбе с мошенничеством, отмыванием денег и «знай своего клиента» в платежных процессорах и финансовых учреждениях. Расширенные приложения, такие как генеративный ИИ, который включает ChatGPT, становятся все более распространенными в повседневной деятельности крупных организаций. Решения ИИ и МО обычно используются в мониторинге транзакций и коммуникаций, комплексной проверке клиентов и количественной оценке рисков.
Например, модели машинного обучения можно обучить обнаруживать аномалии в данных транзакций, отмечая потенциальную мошенническую или несоответствующую требованиям активность для дальнейшего расследования. Это может помочь риск-менеджерам анализировать полные наборы данных, а не подмножества, при моделировании поведенческих моделей в этих наборах данных. Например, модели ИИ можно использовать для быстрого анализа и понимания поведения клиентов. Представьте себе клиента, который совершает небольшие местные покупки, а затем внезапно начинает совершать крупные международные транзакции и покупки. На первый взгляд отдельные транзакции могут не привлекать пристального внимания, поскольку они появляются в обычных более широких моделях покупок. Однако, рассматривая более крупные наборы данных с течением времени, эти модели могут помочь компаниям увидеть эти тенденции такими, какие они есть: аномальное поведение. Эти технологии предлагают несколько ключевых преимуществ, включая повышенную точность обнаружения финансовых преступлений, сокращение ложных срабатываний и более эффективные процессы соответствия.
– Я не буду делать никаких прогнозов. Что касается стремительного развития технологий – в конце концов, изобретение унитарного патрона с латунной гильзой, снаряженной черным порохом, и ядерной бомбы – всего лишь через семьдесят пять лет. А пойдет ли это на пользу человечеству – об этом мы можем пофилософствовать в свободное время.
– Безусловно. Поддержание человеческого контроля необходимо при развертывании технологий ИИ и машинного обучения. Хотя эти инструменты могут значительно улучшить обнаружение и предотвращение финансовых преступлений, человеческое суждение имеет решающее значение для интерпретации сложных случаев и принятия окончательных решений. Например, ИИ может пометить транзакцию как подозрительную, но аналитик-человек может предоставить контекст и определить, является ли она действительно мошеннической. Человеческий контроль также помогает в постоянном совершенствовании моделей ИИ, предоставляя обратную связь и устраняя любые предубеждения или ошибки, которые могут возникнуть. Человеческий фактор остается в центре применения этих технологий. Это может помочь гарантировать, что в эти модели не будет внесено предвзятости для намеренного влияния на результаты или что сами конечные результаты не будут использоваться для непреднамеренных целей.
Я считаю, что ИИ никогда не сможет полностью заменить людей, потому что у него нет самого важного качества нашего мозга — он не может сомневаться.
В целом, искусственный интеллект и машинное обучение могут принести большую пользу при работе с большими наборами данных, где взаимосвязи трудно обнаружить или их просто нет. Время, необходимое аналитикам для отслеживания происхождения данных и понимания взаимосвязей внутри, будет значительно сокращено такими инструментами, как графовые базы данных. Поскольку организации генерируют больше информации в более широком диапазоне бизнес-практик, возможность интегрировать ИИ и машинное обучение в управление рисками будет только увеличиваться.
Компаниям, которые не заложат основу сейчас, придется догонять позже. Если они могут, конечно.
Свежие комментарии