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人工智能在幫助銀行應對網絡欺詐中發揮的重要作用

責任編輯:cres 作者:Sujata Dasgupta |來源:企業網D1Net  2022-08-17 13:45:00 原創文章 企業網D1Net

金融機構對非法洗錢和欺詐事件并不陌生。然而,金融犯罪活動的發展速度和復雜性意味著合規團隊面臨著解決當前問題和預測未來策略的壓力。就在最近,英國金融行業協會(UK Finance)聲稱,詐騙犯在2021年騙取了英國銀行客戶的資金多達13億英鎊。
 
新冠疫情揭示未來發展
 
新冠疫情為欺詐者和網絡犯罪分子提供了利用這種情況對金融機構及其客戶實施犯罪的機會。根據英國BAE Systems日前發布的一份調查報告,74%的金融機構表示,遭到與新冠疫情相關的威脅顯著增加。
 
雖然人們開始擺脫新冠疫情,但現在正在努力應對生活成本危機和通貨膨脹,金融機構正在看到新的犯罪浪潮。例如,勞埃德銀行(Lloyds)發現詐騙犯冒充金融提供者向財務困難的個人提供虛假的貸款預付款。今年5月,此類詐騙事件增加了90%,受害者平均損失了231英鎊,預計這樣的案件數量還會增加。
 
合規團隊在哪里發揮作用?
 
技術改變了銀行和其他金融機構處理業務的方式,以在市場中生存并提高客戶體驗,從客記注冊到資金支付。然而,很多金融機構的金融犯罪合規部門仍然嚴重依賴冗長的人工流程,尤其是在檢查洗錢、恐怖融資、欺詐、賄賂和腐敗方面。
 
許多合規團隊仍然對使用人工智能來識別可疑活動感到擔心,其問題通常是使用人工智能工具是否會產生公平和準確的數據。
 
數據治理是使用人工智能技術打擊金融犯罪時需要考慮的一個重要方面。英格蘭銀行和英國金融行為監管局(FCA)在其2022年英國人工智能公私論壇的討論報告中指出,雖然現有的治理框架和結構為人工智能模型和系統提供了一個良好的起點,但它們并不具有足夠的適應性,難以處理不同的欺詐或洗錢案件。
 
如果有效使用,監管技術能夠讓金融犯罪合規團隊更高效地處理日常任務,從而騰出分析師的時間進行調查,并完成其他需要數據驅動判斷和決策的任務。與此同時,機器學習和算法可以負責數據整理和處理等任務,以及完成早期流程的其他任務。
 
人工智能還提供其他好處,例如監控復雜的模式或行為以進行升級和調查,以及檢測和發現不兼容的關系,并減少誤報交易監控命中的發生率。
 
需要更多的合作
 
在全球范圍內,看到了鼓勵引入基于人工智能的監管科技的最新發展。例如在歐盟層面,歐盟委員會強調了使用人工智能平臺打擊該地區金融犯罪的好處。2021年4月,歐盟委員會發布了新的人工智能法規提案,這是創建世界上第一個人工智能立法框架的第一步。
 
在國家層面,英國金融監管局繼續與英國金融機構合作,圍繞人工智能的采用提供更多指導和討論。例如,該部門已承諾與其他機構一起啟動一項審查,以在未來十年內增加對監管科技的使用。
 
各國政府之間也有更多的國際合作。例如,美國和英國政府最近宣布計劃鼓勵開發新的機器學習技術和金融公司之間的信息共享伙伴關系,以打擊非法洗錢活動。金融機構和政府之間需要更多的合作創新,以應對當前和未來的金融犯罪風險。
 
欺詐、洗錢和其他犯罪活動將會繼續變得更加復雜。銀行和其他金融機構必須接受使用新技術和創新技術來應對其合規團隊中的這些威脅,否則就有可能成為金融犯罪的受害者。能夠快速發現可疑活動,并了解其背后的模式,對避免遭受網絡威脅的侵害至關重要。隨著網絡犯罪活動變得越來越復雜,采用人工智能將越來越成為支持金融機構實現這一目標的關鍵。
 
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關鍵字:人工智能

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金融機構對非法洗錢和欺詐事件并不陌生。然而,金融犯罪活動的發展速度和復雜性意味著合規團隊面臨著解決當前問題和預測未來策略的壓力。就在最近,英國金融行業協會(UK Finance)聲稱,詐騙犯在2021年騙取了英國銀行客戶的資金多達13億英鎊。
 
新冠疫情揭示未來發展
 
新冠疫情為欺詐者和網絡犯罪分子提供了利用這種情況對金融機構及其客戶實施犯罪的機會。根據英國BAE Systems日前發布的一份調查報告,74%的金融機構表示,遭到與新冠疫情相關的威脅顯著增加。
 
雖然人們開始擺脫新冠疫情,但現在正在努力應對生活成本危機和通貨膨脹,金融機構正在看到新的犯罪浪潮。例如,勞埃德銀行(Lloyds)發現詐騙犯冒充金融提供者向財務困難的個人提供虛假的貸款預付款。今年5月,此類詐騙事件增加了90%,受害者平均損失了231英鎊,預計這樣的案件數量還會增加。
 
合規團隊在哪里發揮作用?
 
技術改變了銀行和其他金融機構處理業務的方式,以在市場中生存并提高客戶體驗,從客記注冊到資金支付。然而,很多金融機構的金融犯罪合規部門仍然嚴重依賴冗長的人工流程,尤其是在檢查洗錢、恐怖融資、欺詐、賄賂和腐敗方面。
 
許多合規團隊仍然對使用人工智能來識別可疑活動感到擔心,其問題通常是使用人工智能工具是否會產生公平和準確的數據。
 
數據治理是使用人工智能技術打擊金融犯罪時需要考慮的一個重要方面。英格蘭銀行和英國金融行為監管局(FCA)在其2022年英國人工智能公私論壇的討論報告中指出,雖然現有的治理框架和結構為人工智能模型和系統提供了一個良好的起點,但它們并不具有足夠的適應性,難以處理不同的欺詐或洗錢案件。
 
如果有效使用,監管技術能夠讓金融犯罪合規團隊更高效地處理日常任務,從而騰出分析師的時間進行調查,并完成其他需要數據驅動判斷和決策的任務。與此同時,機器學習和算法可以負責數據整理和處理等任務,以及完成早期流程的其他任務。
 
人工智能還提供其他好處,例如監控復雜的模式或行為以進行升級和調查,以及檢測和發現不兼容的關系,并減少誤報交易監控命中的發生率。
 
需要更多的合作
 
在全球范圍內,看到了鼓勵引入基于人工智能的監管科技的最新發展。例如在歐盟層面,歐盟委員會強調了使用人工智能平臺打擊該地區金融犯罪的好處。2021年4月,歐盟委員會發布了新的人工智能法規提案,這是創建世界上第一個人工智能立法框架的第一步。
 
在國家層面,英國金融監管局繼續與英國金融機構合作,圍繞人工智能的采用提供更多指導和討論。例如,該部門已承諾與其他機構一起啟動一項審查,以在未來十年內增加對監管科技的使用。
 
各國政府之間也有更多的國際合作。例如,美國和英國政府最近宣布計劃鼓勵開發新的機器學習技術和金融公司之間的信息共享伙伴關系,以打擊非法洗錢活動。金融機構和政府之間需要更多的合作創新,以應對當前和未來的金融犯罪風險。
 
欺詐、洗錢和其他犯罪活動將會繼續變得更加復雜。銀行和其他金融機構必須接受使用新技術和創新技術來應對其合規團隊中的這些威脅,否則就有可能成為金融犯罪的受害者。能夠快速發現可疑活動,并了解其背后的模式,對避免遭受網絡威脅的侵害至關重要。隨著網絡犯罪活動變得越來越復雜,采用人工智能將越來越成為支持金融機構實現這一目標的關鍵。
 
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