Jak se dá generativní AI využít při boji proti finanční kriminalitě

Bankovní oddělení pro podvody, rizika a dodržování předpisů po celém světě čelí rychle rostoucímu počtu stále složitějších moderních podvodů a finančních trestných činů. Podle údajů FBI a společnosti Deloitte se očekává, že právě díky generativní umělé inteligenci (gen AI) se v příštích několika letech rapidně zvýší ztráty z podvodů. Ale i když se tato technologie využívá k různým podvodům – deepfakes, phishingová schémata, podvody s platbami –, může také posílit obranu finančních firem.

Vyšetřovatelé se již běžně spoléhají na modely strojového učení (ML), aby odhalili aktivity, které odpovídají známým podvodným schématům, a také aby identifikovali nově vznikající trendy v podvodech. Vyšetřovatelé také používají zpracování přirozeného jazyka (NLP) a textovou analýzu k získání údajů, jako je hodnota transakce, místo, kde proběhla, IP adresy a další údaje.

V poslední době začali odborníci na boj proti podvodům zkoumat potenciál generativní umělé inteligence. Nedávný průzkum provedený Asociací certifikovaných vyšetřovatelů podvodů (ACFE) a společností SAS zjistil, že 83 % dotázaných očekává, že do roku 2025 přidá do své sady nástrojů pro boj proti podvodům generativní umělou inteligenci.

Ale jak by jim mohla zrovna ona pomoci lépe a rychleji potírat finanční kriminalitu? Níže uvádíme několik způsobů, jak může gen AI rozšířit tradičnější techniky a pomoci vyšetřovatelům předstihnout jejich mazané protivníky.

Gen AI jako digitální asistent vyšetřovatele

Vyšetřování podvodů obvykle zahrnuje práci s obrovským množstvím dat, která je třeba prověřit, včetně nesčetných finančních záznamů a množství údajů z externích společností. Prozkoumání tohoto typu informací je nejen časově nesmírně náročné, ale proces získávání relevantních důkazů (např. klíčových osob, adres, telefonních čísel, vztahů atd.) skrytých v záplavě dat je obvykle i poněkud těžkopádný. Navíc nové informace získané při vyšetřování často vyžadují procházení dříve přečtených zpráv, takže se zavedené procesy musejí opakovat a celé zkoumání je tak ještě pracnější.

Rozsáhlé jazykové modely (LLM) můžou vyšetřovacím týmům pomoci rychleji a snadněji najít relevantní datové body a propojit je. LLM jako „digitální asistent“ umí katalogizovat a interpretovat data, rychle odpovídá na otázky a extrahuje nejrelevantnější informace. Může vytvářet souhrny, zdůrazňovat klíčové detaily, identifikovat potenciální mezery a konflikty v rámci vyšetřovacího procesu, a dokonce navrhovat následné úkoly.

To, co tento přístup odlišuje od ostatních, je adaptivní povaha gen AI. Stejně jako jiné formy umělé inteligence se učí a vyvíjí na základě zpětné vazby od uživatelů a neustále zdokonaluje své modely. Při správném provedení může pomoci zajistit přesnost a transparentnost ve všech fázích vyšetřování.

Gen AI pro analýzu konverzace

Analýza konverzace nově také může pomoci při vyhodnocování rizik tím, že bude přijímat, organizovat a vyhodnocovat přepisy z digitálních výměn na mobilních a jiných zařízeních. Funkce prezentuje data ve snadno použitelném prohlížeči, který zobrazuje výměnu mezi dvěma nebo více osobami.

Hlavní přínos nástroje spočívá v jeho schopnosti procházet a vybírat klíčové pojmy, což urychluje proces identifikace v masivních záznamech konverzací. To je užitečné při podvodných schématech, jako je například převzetí účtu. Analýza konverzace pomocí generativní AI může například rychle odhalit podezřelé chování, jako je několikanásobná žádost o nepeněžní změny na účtu – např. žádost o novou kartu, přidání oprávněného uživatele, manipulace s osobními údaji nebo změna e-mailové adresy.

Vložení funkcí gen AI do nástrojů konverzační analýzy finančních firem umožní proniknout hlouběji do rozsáhlých záznamů a identifikovat potenciálně znepokojivé chování a vyhodnotit rizika podvodů a trestných činů.

Syntetická data

Data jsou krví každého algoritmu umělé inteligence – ale co když jsou data banky citlivá nebo nemají dostatečný objem? Syntetická data jsou algoritmicky generovaná data, která napodobují data z reálného světa. Organizace používají syntetická data generovaná AI v případě, že reálná data nejsou k dispozici, jsou nedostatečná nebo nevhodná z důvodu citlivých nebo soukromých informací, z důvodu nepřiměřených nákladů, při zkreslení nebo nevyváženosti.

Podle společnosti Gartner bude do roku 2026 75 % podniků využívat gen AI k vytváření syntetických zákaznických dat (v roce 2023 to bylo méně než 5 %). Další studie společnosti Gartner ukázala, jak syntetická data pomohou bankám zlepšit prevenci podvodů. Finanční firmy mohou syntetická data využívat například k trénování svých modelů strojového učení k odhalování podvodů nebo k rozpoznávání nezákonných platebních vzorců svědčících o možném praní špinavých peněz. Také díky nim mohou provádět penetrační testování a snižovat počet falešně pozitivních výsledků simulací nových podvodných útoků a bezpečně sdílet data pro vývoj a testování softwaru, aniž by bylo ohroženo soukromí nebo bezpečnost dat.

Využití technologií umělé inteligence představuje významný milník v rozvoji vyšetřovacích schopností bank, pojišťoven a dalších organizací v oblasti podvodů a finanční kriminality. Zejména propojení výše uvedených technik generativní umělé inteligence představuje pro vyšetřovatele velkou změnu, která povede k efektivnějším strategiím odhalování podvodů a jejich prevenci.

Zdroj: finextra.com