Машинное обучение и искусственный интеллект в обнаружении мошенничества и обеспечении соблюдения требований по борьбе с отмыванием денег

[Mutt]

Узнайте, как машинное обучение и искусственный интеллект могут помочь обнаружить и предотвратить финансовые преступления, соблюдая при этом требования ПОД/ФТ.

Согласно отчёту Sumsub о мошенничестве с персональными данными за 2024 год, с 2023 по 2024 год количество дипфейков, обнаруженных во всех отраслях, увеличилось в 10 раз, с заметными региональными различиями. Количество дипфейков выросло на 1740% в Северной Америке, на 1530% в Азиатско-Тихоокеанском регионе, на 780% в Европе (включая Великобританию), на 450% на Ближнем Востоке и в Африке и на 410% в Латинской Америке. Этот всплеск обусловлен большей доступностью ИИ для злоумышленников. Однако там, где ИИ представляет собой угрозу, он также является и решением.

С развитием инструментов генеративного ИИ компании используют новые технологии для выявления мошенничества и отмывания денег. Одним из них являются алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта.

Инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта способны изучать сложные шаблоны транзакций, что позволяет компаниям заблаговременно отслеживать поведение клиентов и, следовательно, точнее выявлять и предотвращать риски.

В этой статье мы рассмотрим, что такое технология МО/ИИ, как она применяется в различных отраслях и как ее лучше всего использовать для предотвращения мошенничества и отмывания денег.

Что такое МО/ИИ?​

Машинное обучение (обычно называемое МО/ИИ) — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам учиться, прогнозировать и принимать решения без явного программирования.

Алгоритмы МО/ИИ предназначены для анализа и обработки больших объемов данных, выявления закономерностей и составления обоснованных прогнозов или решений на основе этой информации.

Что такое обнаружение мошенничества с помощью ИИ/МО?​

Системы обнаружения мошенничества на базе искусственного интеллекта используют алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа данных и выявления закономерностей, указывающих на мошенническое поведение. Система собирает данные о транзакциях, взаимодействиях пользователей и исторических данных, проводит их предварительную обработку и применяет алгоритмы для выявления аномалий и оценки рисков. Эти системы присваивают уровня риска действиям, позволяя принимать решения в режиме реального времени, например, отмечать подозрительные действия. Они используются в различных отраслях для борьбы с мошенничеством, минимизации финансовых потерь и сохранения доверия клиентов. Постоянное обучение гарантирует, что эти системы будут в курсе новых схем мошенничества.

Роль машинного обучения и искусственного интеллекта в выявлении мошенничества и другой преступной деятельности растёт. Вот как это можно использовать на практике.

Обнаружение дипфейков и других поддельных изображений, видео и аудиозаписей​

Сегодня машинное обучение и искусственный интеллект играют одну из важнейших ролей в обнаружении мошенничества с использованием дипфейков, число которого растёт с каждым днём. По мере того, как технологии дипфейков становятся всё более изощрёнными, совершенствуются и методы обнаружения:

1. Обнаружение артефактов, отсутствующих в аутентичных медиа. Дипфейки часто содержат определённые визуальные или аудиоартефакты, которых нет в аутентичных медиа. Алгоритмы машинного обучения могут быть обучены обнаруживать эти артефакты, анализируя определённые особенности цифрового контента, такие как несоответствия в мимике, неестественные движения глаз или искажения звуковых волн.
2. Обнаружение методов генерации дипфейков. Алгоритмы машинного обучения способны выявлять следы, оставленные конкретными методами генерации дипфейков. Эти модели способны обучаться распознавать уникальные характеристики, возникающие в процессе генерации дипфейков.

Обнаружение поведенческого мошенничества​

Машинное обучение и искусственный интеллект (ML/AI) можно использовать для анализа поведения клиентов с целью выявления случаев мошенничества. Этот анализ обрабатывает огромный массив данных, таких как обычное время входа в систему, типы устройств, типичные типы и суммы транзакций и даже стили использования клавиатуры и мыши. В этом случае алгоритмы машинного обучения могут применяться следующим образом:

1. Анализ на основе профилей и обнаружение аномалий. Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта (ML/AI) могут создавать профили на основе исторических данных и поведения клиентов, а также запоминать закономерности нормального поведения отдельных лиц и групп. Обученные на исторических данных, эти модели могут выявлять подозрительные транзакции, действия пользователей и другие отклонения в поведении. Таким образом, можно выявлять различные виды мошенничества, включая захват аккаунтов, мошенничество с платежами и кражу личных данных.
2. Непрерывное обучение. Модели МО/ИИ могут постоянно обучаться и адаптироваться на основе новых данных, что позволяет им быть в курсе новейших методов мошенничества.

Обнаружение подделки документов​

Машинное обучение может помочь в обнаружении подделки документов следующими способами:

1. Понимание особенностей документов. Модели машинного обучения могут извлекать из документов важные признаки, указывающие на подделку, включая текстуру, шрифт, подписи, печати, водяные знаки и т. д.
2. Проверка подписей. Методы машинного обучения и искусственного интеллекта могут применяться для проверки подписей, сравнивая подпись на документе с эталонной подписью. Эти алгоритмы могут анализировать характер штрихов и нажим, распознавая уникальные особенности подлинных подписей, отличая их от поддельных.
3. Обнаружение подделки цифровых документов. Модели машинного обучения и искусственного интеллекта могут анализировать метаданные, цифровые подписи или артефакты сжатия, а также обнаруживать следы манипуляций. Эти алгоритмы также могут проверять текстовое содержимое цифровых документов на предмет несоответствий, плагиата или изменений, указывающих на подделку.

Обнаружение кражи личных данных​

Машинное обучение и искусственный интеллект (ML/AI) используются для обнаружения кражи личных данных путем анализа различных источников данных, таких как активность учетных записей, поведение пользователей, биометрические данные и исторические закономерности, для выявления аномалий, несоответствий и других подозрительных сигналов мошенничества и кражи личных данных.

Борьба с отмыванием денег (AML)​

В аналитике и обеспечении соответствия требованиям по борьбе с отмыванием денег ML/AI может использоваться в следующих целях:

• Подтверждение личности при регистрации. Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта могут помочь в подтверждении личности клиента, анализируя различные данные, включая персональные данные, биометрические данные и поведенческие модели.
• Проверка документов. Эти модели можно обучить анализировать документы, такие как паспорта, водительские права и удостоверения личности. Эти системы могут извлекать необходимую информацию из документов, сравнивать её с контрольными данными и выявлять потенциальные несоответствия. Они также могут выявлять поддельные или изменённые документы.
• Мониторинг транзакций. Системы машинного обучения и искусственного интеллекта могут обрабатывать большие объёмы данных о транзакциях.
• Обнаружение мошенничества и отмывания денег. Анализируя исторические схемы мошенничества и постоянно отслеживая транзакции в режиме реального времени, модели машинного обучения и искусственного интеллекта могут выявлять и отмечать потенциально мошеннические действия.
• Постоянный мониторинг. Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта (ML/AI) также могут использоваться для непрерывного мониторинга поведения клиентов на основе исторических данных. Эти алгоритмы могут определить, что является нормальным поведением каждого клиента, например, типичные суммы транзакций, частоту, IP-адреса и другие факторы.

Что такое обнаружение мошенничества на основе правил?​

Обнаружение мошенничества на основе правил основано на предопределенных правилах и критериях. В этом подходе аналитики устанавливают специальные правила для выявления подозрительных или потенциально мошеннических транзакций или действий. Эти правила обычно основаны на известных схемах мошенничества или необычной активности.

Например, можно настроить правило, которое будет отмечать любую транзакцию, превышающую определённый денежный порог, или несколько неудачных попыток входа в систему пользователем в течение короткого периода времени. Другие правила могут включать выявление несоответствий в поведении пользователя, таких как необычные схемы расходования средств или доступ к учётным записям из разных географических точек в течение короткого периода времени.

Системы обнаружения мошенничества на основе правил относительно просты в реализации и понимании, поскольку работают на основе набора предопределённых правил. Однако они могут быть недостаточно адаптивны к новым или развивающимся схемам мошенничества и давать ложные срабатывания, если правила слишком жёсткие или устаревшие. Поэтому важно регулярно переобучать эти модели для повышения адаптивности. Кроме того, может быть полезно реализовать дополнительную проверку пользователей, например, на жизнеспособность. Более того, алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта могут помочь в создании таких правил, особенно если компания использует систему обнаружения мошенничества на основе правил.

Обнаружение мошенничества на основе машинного обучения и искусственного интеллекта против обнаружения мошенничества на основе правил​

Обнаружение мошенничества на базе искусственного интеллекта использует алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа больших объемов данных и выявления закономерностей, указывающих на мошенническое поведение, адаптируясь к меняющимся тактикам мошенничества. Это включает в себя обучение моделей на исторических данных для выявления аномалий и присвоения уровня риска действиям, что позволяет принимать решения в режиме реального времени.

Напротив, обнаружение мошенничества на основе правил опирается на предопределенные правила и пороговые значения для выявления подозрительной деятельности и не обладает способностью адаптироваться к новым схемам мошенничества.

Сочетание обоих подходов позволяет использовать сильные стороны каждого из них, создавая надежную систему обнаружения мошенничества, способную выявлять широкий спектр мошеннических действий и при этом минимизировать количество ложных срабатываний.

Каковы преимущества и проблемы обнаружения мошенничества на основе ИИ?​

Преимущества искусственного интеллекта для обнаружения мошенничества включают повышенную точность определения мошеннических действий, возможности обнаружения и предотвращения в режиме реального времени, масштабируемость для обработки больших объемов данных и адаптируемость к меняющимся тактикам мошенничества.

Однако существуют следующие проблемы:

• Галлюцинации ИИ
• Необходимость обширной предварительной обработки и маркировки данных
• Риск ложноположительных и ложноотрицательных результатов
• Возможные искажения данных или алгоритмов

ML/AI в мониторинге транзакций​

Надежный инструмент мониторинга транзакций необходим любому современному бизнесу, особенно в финансовой отрасли, а машинное обучение и искусственный интеллект могут оказать существенную помощь в обнаружении мошенничества с транзакциями.

Системы машинного обучения и искусственного интеллекта могут обрабатывать большие объемы данных о транзакциях, выявлять поведенческие аномалии и отмечать подозрительные сигналы в финансовых и нефинансовых транзакциях (например, фиатные валюты по сравнению с криптовалютой или наоборот), профилях клиентов и исторических закономерностях.

Эти модели могут обучаться на основе маркированных данных, выявляя закономерности, указывающие на отмывание денег или другие виды мошенничества, такие как кража счетов, схемы «купи сейчас — плати потом» и атаки без предъявления карты. Они также могут обучаться на основе немаркированных данных (например, путём кластеризации) и использовать их для выявления необычных закономерностей.

Компании, соблюдающие правила AML, часто стремятся использовать правила, которые отмечают определённые транзакции как подозрительные. Если для обеспечения соблюдения этих правил используется ИИ, модели приходят к выводам, не объясняя, как они были сделаны. Поэтому задача машинного обучения в сфере AML-соблюдения заключается в создании надёжного программного обеспечения на основе ИИ, которое предоставляет понятные правила, объясняющие выводы модели.

Будущее МО/ИИ​

По данным Statista, ожидается, что рынок искусственного интеллекта (ИИ) значительно вырастет в ближайшие годы. В настоящее время его объём оценивается в 100 миллиардов долларов, а к 2030 году он, как ожидается, вырастет в двадцать раз, достигнув почти двух триллионов долларов США.

Сегодня рынок ИИ охватывает широкий спектр отраслей и профессиональных сфер, включая финансовые услуги, цепочки поставок, маркетинг, производство продукции, исследования, сферу медицинских технологий, а также сферу образовательных технологий. Ожидается, что всё больше отраслей будут внедрять искусственный интеллект в свои бизнес-структуры.

По мере демократизации современных технологий цифровое мошенничество и дипфейки становятся всё более изощрёнными и простыми в реализации. Это нельзя игнорировать. Ожидается, что регулирующие органы по всему миру начнут уделять больше внимания технологиям, связанным с ИИ, и их применению в бизнесе.

В свете вышеизложенного, сегодня компаниям рекомендуется:

• Внимательно отслеживать новые тенденции мошенничества
• Мониторинг правил ПОД/ФТ, связанных с ИИ
• Инвестируйте в технологическое развитие.

Программное обеспечение ИИ для борьбы с отмыванием денег и обнаружения мошенничества​

При оценке программного обеспечения на основе искусственного интеллекта для обнаружения мошенничества и противодействия отмыванию денег (AML) важно учитывать потребности вашей организации. В целом, следующие характеристики обеспечивают надёжное решение на основе искусственного интеллекта для AML:

1. Стандарты безопасности. Надёжное программное обеспечение должно соответствовать строгим стандартам безопасности для защиты конфиденциальной информации и обеспечения конфиденциальности данных. Оно должно включать меры шифрования данных, контроля доступа, аутентификации и безопасного хранения данных.
2. Оповещения на основе правил. Хорошее программное обеспечение должно позволять создавать и управлять оповещениями и сценариями на основе правил, которые выявляют подозрительную активность на основе предопределенных правил и пороговых значений. Эти правила можно настраивать в соответствии с конкретными нормативными требованиями и профилями риска.
3. Оценка риска. Надёжное программное обеспечение должно присваивать оценки риска профилям клиентов, истории их активности и транзакциям на основе вероятности их участия в отмывании денег или мошенничестве. Оно должно расставлять приоритеты для оповещений и расследований на основе присвоенных оценок риска, позволяя аналитикам сосредоточиться на случаях с высоким уровнем риска.
4. Мониторинг и оповещения в режиме реального времени. Хороший инструмент должен обеспечивать мониторинг в режиме реального времени на протяжении всего жизненного цикла клиента для выявления подозрительных действий на любом этапе.
5. Анализ скрытых сетей. Программное обеспечение должно предлагать анализ связей сущностей для выявления связей между клиентами, счетами, транзакциями и другими сущностями. Оно должно помогать выявлять сложные сетевые закономерности и скрытые взаимосвязи.
6. Визуализация и отчётность. Программное обеспечение должно иметь удобный пользовательский интерфейс (UI) и пользовательский опыт (UX) с панелями мониторинга и инструментами отчётности для наглядного представления результатов анализа.
7. Гибкость. Программное обеспечение должно быть гибким и масштабируемым, способным обрабатывать большие объемы данных и адаптироваться к меняющимся нормативным требованиям.
8. Поддержка соответствия нормативным требованиям. Программное обеспечение должно способствовать обеспечению соответствия нормативным требованиям, включая нормативные правила и рекомендации.

Более того, вы можете выявлять взаимосвязанные схемы подозрительной активности на своей платформе с помощью решения для обнаружения мошеннических сетей на базе искусственного интеллекта (ИИ). Это отличный инструмент для обнаружения сетей с дипфейком. Этот инструмент позволяет выявлять мошеннические сети ещё до начала работы с ними, используя ИИ, что позволяет выявить целую мошенническую сеть, а не только одного мошенника.

Часто задаваемые вопросы​

Как ИИ используется для обнаружения мошенничества?​

ИИ используется для обнаружения мошенничества путем применения передовых алгоритмов для анализа больших объемов данных, выявления закономерностей, аномалий и подозрительного поведения, указывающих на мошенническую деятельность в различных отраслях и областях.

Какой алгоритм машинного обучения лучше всего подходит для обнаружения мошенничества?​

Не существует единого «лучшего» алгоритма машинного обучения для обнаружения мошенничества. Вместо этого часто используется многоуровневый подход, включающий комбинацию таких алгоритмов, как методы обнаружения аномалий, деревья решений, случайные леса и нейронные сети, для достижения оптимальной производительности в зависимости от конкретных характеристик данных и характера мошенничества, на которое направлена атака.

Используют ли банки МО/ИИ для предотвращения мошенничества?​

Да. ML/AI можно использовать в банковской сфере и сфере финансовых услуг следующим образом:

• Выявление мошенничества с помощью ИИ как часть соблюдения требований AML
• Оценка риска и кредитный скоринг
• Торговые и инвестиционные стратегии
• Чат-боты и виртуальные помощники для поддержки клиентов.

Как МО/ИИ выявляет мошенничество при банковских платежах?​

Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта выявляют мошенничество при проведении банковских платежей, анализируя данные о транзакциях, выявляя закономерности, аномалии и подозрительное поведение, указывающие на мошенническую деятельность.

Что такое ИИ в борьбе с отмыванием денег?​

Искусственный интеллект в борьбе с отмыванием денег означает использование ИИ для анализа и выявления мошенничества, отмывания денег и других финансовых преступлений.

Как ИИ может обнаружить отмывание денег?​

Системы искусственного интеллекта анализируют огромные объемы данных в режиме реального времени и выявляют необычные поведенческие или транзакционные закономерности, которые люди могут пропустить.

(c) Источник