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机器学习在欺诈检测和反洗钱合规中的作用

Posted on by Aiying

随着生成型AI工具的发展，企业正在使用新技术来检测欺诈和洗钱行为。其中之一就是机器学习。

机器学习工具可以学习复杂的交易模式，使得企业能够主动监控客户行为，从而更准确地识别和预防风险。

 

  • 机器学习：它是什么以及如何在反洗钱中被使用？
  • 机器学习在欺诈检测中的应用
  • 机器学习在交易监测中的应用
  • 机器学习在银行和其他领域的应用
  • 机器学习技术的未来
  • 反洗钱AI软件

 

机器学习：它是什么以及如何在反洗钱中被使用？

机器学习是人工智能（AI）的一个领域，使计算机能够在没有明确编程的情况下进行学习、预测和决策。

机器学习算法被设计来分析和处理大量的数据，识别模式，并根据这些信息做出知情的预测或决策。

在反洗钱分析和合规中，机器学习可以被用于以下方面：

客户入驻时的身份验证。机器学习算法可以通过分析各种数据点，包括个人信息、生物识别信息和行为模式，来协助验证客户身份。
文件验证。机器学习模型可以被训练来分析文档，如护照、驾驶执照和身份证。这些系统可以从文档中提取必要的信息，将其与参考数据进行比较，并检测出可能的不一致性。它们还可以标记出伪造或更改的文档。
交易监控。机器学习系统可以处理大量的交易数据。
欺诈和洗钱检测。通过分析历史欺诈模式和实时监控交易，机器学习模型可以识别并标记可能的欺诈活动。
持续监控。机器学习算法也可以用于根据历史数据持续监控客户行为模式。这些算法可以学习什么构成了每个客户的正常行为，比如典型的交易金额、频率、地理位置和其他因素。

 

机器学习在欺诈检测中的应用

在检测欺诈和其他犯罪活动中，机器学习的作用正在增长。以下是它在这个领域的应用方式。

 

检测深度伪造和其他伪造的图像、视频和音频

如今，机器学习在检测日益增长的深度伪造欺诈中扮演了最重要的角色之一。随着深度伪造技术变得越来越复杂，检测方法也同样如此：

检测真实媒体中不存在的人工痕迹。深度伪造通常包含一些真实媒体中不存在的视觉或音频人工痕迹。机器学习算法可以通过分析数字内容的特定特征来训练检测这些人工痕迹，例如面部表情的不一致、眼睛移动的不自然或声波的扭曲。
检测深度伪造生成技术。机器学习算法可以识别特定深度伪造生成技术留下的痕迹。这些模型可以学习识别在深度伪造生成过程中引入的独特特性。

 

行为欺诈检测

机器学习可以用来分析客户行为模式，以便检测欺诈。这种分析处理了大量的数据，如通常的登录时间、设备类型、典型的交易类型和金额，甚至键盘/鼠标的使用方式。在这里，机器学习算法可以应用在以下方面：

基于概况的分析和异常检测。机器学习算法可以根据历史数据和客户行为创建概况，并记住个人和群体的正常行为模式。在历史数据的训练下，这些模型可以标记出可疑的交易、用户活动和其他行为偏差。通过这种方式，可以检测到多种类型的欺诈，包括账户接管或身份盗窃。
持续学习。机器学习模型可以从新数据中持续学习和适应，使他们能够跟上不断演变的欺诈技术。

 

文件伪造检测

机器学习可以通过以下方式帮助检测文件伪造：

理解文件特征。机器学习模型可以从指示伪造的文件中提取相关特征，包括纹理、字体、签名、印章、水印等。
签名验证。机器学习技术可以应用于验证签名，将文档上的签名与参考签名进行比较。这些算法可以分析笔画模式、压力，从而识别真实签名的独特特征——将其与伪造的签名区分开来。
检测数字文档中的伪造。机器学习模型可以分析元数据、数字签名或压缩人工痕迹，并检测出操控的痕迹。这些算法还可以检查数字文档的文本内容，以识别不一致性、剽窃或内容修改，这些都表明有伪造。

 

机器学习在交易监控中的应用

交易欺诈正在增长，预计到2023年总损失将超过480亿美元。对于今天的任何企业，特别是在金融行业，一个可靠的交易监控工具是必不可少的，这里机器学习也可能是一个很大的帮助。

机器学习系统可以处理大量的交易数据，并检测在金融交易、客户概况和历史模式中的行为异常和可疑活动。

这些模型可以从标记数据（例如，已知的欺诈交易）中学习，以识别出表明洗钱或其他欺诈活动的模式。他们也可以从未标记的数据（例如通过聚类）中学习，并使用它来检测不寻常的模式。

遵循AML（反洗钱）法规的企业通常想要使用某些规则，根据这些规则，交易被标记为可疑。如果使用AI来执行这些规则，这样的模型会得出结论，但不会解释如何得出这些结论。因此，如今对于AML合规的机器学习的挑战是创建可靠的AI AML软件，提供可以解释模型结论的可理解规则。

 

机器学习在银行和其他领域的应用

机器学习可以在银行和金融服务中如下使用：

  • 作为AML合规的一部分来进行欺诈检测
  • 风险评估和信用评分
  • 交易和投资策略
  • 用于客户支持的聊天机器人和虚拟助手。

 

机器学习技术的未来

根据平台的数据，人工智能（AI）市场预计在未来几年将大幅增长。目前估值为1000亿美元的市场预计到2030年将增长20倍，达到近两万亿美元。

如今，AI市场覆盖了大量的行业和专业领域，包括金融服务、供应链、市场营销、产品制造、研究和分析。预计将有更多的领域在其业务结构中采用人工智能。

随着现代技术的民主化持续进行，数字欺诈和深度伪造变得更加复杂，更容易创建。这不能不引起关注。全球的监管机构预计将开始更加关注与AI相关的技术及其在商业中的应用。

鉴于上述情况，今天的公司被推荐：

密切监控新的欺诈趋势
监控与AI相关的AML法规
投资于技术开发。

 

反洗钱人工智能软件

在评估反洗钱人工智能软件时，需要考虑你的组织的需求。总的来说，以下特性对于一个可靠的AML AI解决方案来说是必要的：

安全标准。一款可靠的软件应遵守强大的安全标准，以保护敏感信息并确保数据隐私。它应该有数据加密、访问控制、身份验证和安全数据存储的措施。

基于规则的警报。一款好的软件应该能够创建和管理基于规则的警报和场景，这些场景会根据预先定义的规则和阈值标记出可疑的活动。这些规则可以定制以符合特定的监管要求和风险概况。

风险评分。一款可靠的软件应该根据客户和交易涉及洗钱或欺诈活动的可能性为其分配风险分数。它应该根据分配的风险分数优先处理警报和调查，使分析师能够关注高风险案件。

实时监控和警报。一款好的工具将提供实时监控功能，以便在发生可疑活动时检测到。

实体链接分析。该软件应提供实体链接分析，以揭示客户、账户、交易和其他实体之间的联系。它应该帮助识别复杂的网络模式和隐藏的关系。

可视化和报告。该软件应提供方便的用户界面和用户体验，配有仪表板和报告工具，以清晰地呈现分析结果。

灵活性。该软件应灵活、可扩展，能够处理大量数据并适应不断变化的监管要求。

监管合规支持。该软件应通过整合监管规则和指南，协助满足合规要求。

Aiying

23 thoughts on “机器学习在欺诈检测和反洗钱合规中的作用”

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