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用AI打击金融犯罪,银行、企业和监管部门怎么看?

来源:联合早报中文网作者:邵湖心更新时间:2020-09-06 15:20:03阅读:

本篇文章3034字,读完约8分钟

雷锋。长期以来,银行一直在打击洗钱等金融犯罪。然而,随着金融系统中数据和信息的快速增长,人力资源变得越来越无能。人工智能技术的兴起提供了新的思路,但人工智能技术还不成熟,存在误报等问题;监管者的态度也值得银行深思。彭妮.克罗斯曼最近写了一篇文章,介绍了银行、人工智能企业和监管机构对使用人工智能技术打击金融犯罪的不同看法。下面是雷锋同志对原文的编辑。

用AI打击金融犯罪,银行、企业和监管部门怎么看?

最近,我与一名银行合规官讨论了银行如何使用人工智能技术来检测客户和员工的犯罪线索。

但专员显然对此不感兴趣。

她说:“我们已经考虑过了,但目前我们不打算使用这项技术。因为风险太大,许多无辜的人可能会遇到麻烦。”

人工智能引擎可以从客户的交易记录和行为中总结出一套模式,从而识别洗钱等犯罪行为。例如,一个程序分析了社交网络,发现我有一个住在伊拉克的表弟。他是伊斯兰国的成员;我曾经和他一起开了一家公司,所以系统会把我标记为嫌疑人。

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银行担心人工智能技术的引入会使其失去人文因素,他们也想知道监管者会如何看待这项技术的应用。尤其是纽约州金融服务部颁布了新的反恐条例后,该条例规定银行必须消除所有潜在的隐患。

人工智能的支持者对这种担心嗤之以鼻。明桥的创始人之一索伦安吉尔(solon angel)说,“这就像说‘我不使用电脑是因为我可能会触电’一样荒谬。”“。Mindbridge是一家使用人工智能技术通过分析财务报告和交易记录为企业寻找问题的公司。

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安吉尔接着说:“事实上,当你把一台带插座的电脑放在装满水的浴缸里,然后跳进浴缸,你可能会触电。”但我相信人们不会这样做,没有理性的人会跳进一个充满电的浴缸。”

乔戈里智能合规管理公司的执行总经理兼负责人托马斯博克(Thomas bock)指出,像如今银行使用的基于规则的系统一样,人工智能系统中的警报不一定会引发调查。例如,如果反洗钱系统发现三项可疑交易,银行可能不会提交相应的sar报告。

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博克说:“警报只表明交易异常,需要更深入的观察。”人工智能系统不会取代专业人员,银行仍然需要后者来做调查工作。

他表示:“这只是一个进一步挖掘的机会,银行仍需判断此人是否无辜。因为我们知道交易的原因,所以不需要提交sar报告。虽然他与也门恐怖分子有关联的人进行交易,但我们仍然认为他是无辜的。”

博克说,与他交谈的公司对使用人工智能技术侦查犯罪非常感兴趣,并希望利用这项技术来识别欺诈和洗钱等非法活动。

他表示:“由于银行无法保证员工拥有适当调查交易的必要技能,他们希望通过技术力量来限制合规成本的上升。”

然而,由于监管环境,银行非常谨慎。

博克说:“自2001年美国爱国者法案通过之前,银行就一直在审查交易。我相信,每家银行的前瞻性风险专业人士都倾向于使用不同的新技术来更快地识别欺诈和洗钱。”

关于使用人工智能调查经济犯罪的争议传统的反洗钱和监控软件,以及用于监控可能违反规定的异常行为的其他软件,容易产生大量的误报。自然语言处理、机器学习、神经网络和其他类型的人工智能可以整理出大量的实时数据,发现人类找不到的规律,帮助缩小警报范围,并识别出少量真正值得警惕的交易。换句话说,人工智能识别噪音中的信号。

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k2 intelligence Compliance Management Company主管奥马尔汗(Omer khan)表示:“浏览大量数据是一项艰巨的任务,人眼很难做到。”

博克补充说,人工智能还可以通过从社交媒体、负面新闻和公共记录中获取信息来帮助发现问题。

“通过汇集不同的分散数据,我们可以找到潜在的联系;如果你只看双方的电汇记录,你可能找不到它。”

博克指出,信用卡公司几年前就开始使用神经网络和人工智能来识别潜在的欺诈行为。

他说:“劫机者在2001年的劫机事件中触发了警报,因为他们购买了头等舱的单程票。此外,我们都收到了信用卡公司的邮件,告诉你你有消费记录,并询问是否由我操作。因为他们有复杂的引擎来分析和学习我们的行为模式,比如我们在哪里花了多少钱。我这个周末刚收到这样一封邮件,它们太频繁了。”

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当交易和负面信息被标记时,人工智能需要做的不是列出许多无辜的人,而是指出他们背后的罪犯。

正如持怀疑态度的银行家所说,使用人工智能技术仍然存在风险,因为它可能会错误地识别出行为异常的无辜者,这是人工智能公司未来需要解决的问题。

quantaverse的创始人兼首席执行官大卫麦克劳克林(David mclaughlin)表示:“这听起来很简单,但当你需要考虑许多同名同姓人士的交易情况时,你会发现这有多复杂。”Quantaverse是金融犯罪人工智能检测软件的供应商,类似的供应商包括mindbridge、ibm watson、数字推理等等。

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Quantaverse、lexisnexis、factset和其他银行供应商的认证数据,并以数据集的形式进行分析。

麦克劳克林说:“这些数据库非常惊人,包含了大量个人和企业的信息片段。你必须从全球的角度来看待这些数字线索,并观察深网上是否有任何信息表明此人处于危险之中...使用机器学习的能力可以把这些信息拼图拼在一起。认证和确认的信息越多,银行的信心就会增强。”

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麦克劳克林补充道:“我之前假设的isis组织中的‘表兄’一案只是许多复杂情况中的一个。”"

“如果你把这些与交易记录联系起来,并推断出资助恐怖主义的拓扑结构,那么你就会发现有些交易是不合理的,事情就会变得有趣起来。”

监管机构会很快引入人工智能技术吗?尽管银行担心监管机构对使用人工智能技术检测经济犯罪的看法,但一些监管机构已经开始在他们的领域测试这项技术。例如,英格兰银行的行政部门正在试用mindbridge来分析财务记录中的欺诈和非法活动。

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英格兰银行目前还没有对该试点项目发表评论,但安吉尔表示,该软件将帮助监管机构发现诸如Dofi欺诈等非法活动。

"作为监管者,你如何评估资本市场的可行性和可靠性?"安吉尔说,“这很重要。他们需要确保资本市场没有庞氏骗局。他们需要确保金融机构的稳定性和可靠性,这样你就不会再经历2008年的金融危机。”

安吉尔说,人工智能可以在不知道前因的情况下有效地评估市场上发生的事情。Mindbridge的软件曾通过分析一家公司的账目发现异常情况。

有些人质疑银行是否值得努力查出非法活动。Nsa告密者爱德华·爱德华·斯诺登最近表示,了解客户对阻止恐怖主义没有什么帮助。

然而,博克不同意这种说法,他说:“由于流入金融系统的数据和信息越来越多,银行正面临挑战。许多银行都在苦苦挣扎,试图摆脱困境。对于每一家银行来说,这都是重中之重,否则我们将无法开展业务。”

quantaverse金融犯罪分析主管丹斯蒂特(Dan stitt)表示,反洗钱软件正在改变银行的状况。

“可以说,我们每天和每周都向政府提交大量关于可疑行为和恐怖主义的报告。”

关于银行是否应该被授予执法权,存在许多争议。有些人质疑它,而另一些人认为它是无助的。

“对我们来说,检查每一家金融机构的每一笔交易,并将其提交给美国财政部金融犯罪执法局,这真的现实吗?他们没有做这些事情的预算,而且在建立一个有能力做这些事情的团队方面有许多挑战。”

“银行利用社会建立的金融生态系统获取利润,所以我们应该让它们承担责任。我认为这个要求不算过分。”

美国银行家雷锋网编译(公开号:雷锋网)

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