A mesura que els sistemes financers de tot el món s'estan digitalitzant i interconnectant, la complexitat i l'escala dels fraus financers també han arribat a nivells sense precedents. Amb l'adveniment de les noves tecnologies, els ciberdelinqüents han augmentat el seu joc per evitar els sistemes convencionals de detecció de fraus. En resposta a aquesta crisi global, l'expert en IA Pallav Kumar Kaulwar ha publicat la seva investigació en profunditat que destaca el paper de Millorar els sistemes de detecció de fraus en temps real fent-los més intel·ligents, més ràpids i més predictius. Generació AI Generació AI El seu article publicat “Generative AI in Financial Intelligence: Unraveling its Potential in Risk Assessment and Compliance” explica com les amenaces financeres emergents poden ser simulades, detectades i neutralitzades per arquitectures d’aprenentatge profundes com ara GANs (Generative Adversarial Networks), xarxes neuronals bayesianes i codificadors automàtics de variació. Un nou enfocament en la detecció de fraus Cada any, els fraus financers suposen la pèrdua de milers de milions de dòlars a tot el món. Malauradament, els mètodes convencionals de detecció no han aconseguit mantenir-se al dia amb aquesta preocupació creixent. En la seva investigació, Kaulwar ha identificat diverses limitacions dels models tradicionals de detecció de fraus. El més important, les regles estàtiques poden ser oblidades sense esforç pels estafadors que evolucionen contínuament els seus mètodes amb cada violació. També, tot i que els models d'aprenentatge supervisats són poderosos, necessiten extensos conjunts de dades etiquetades, que són difícils de trobar per a nous tipus de frau. "La indústria necessita un canvi de la reacció a la predicció", diu Kaulwar. "La detecció de fraus d'avui ha de ser dinàmica, rica en dades i capaç d'identificar nous patrons a mesura que emergeixen abans d'escalar-se en violacions a gran escala". Kaulwar creu que la capacitat de la IA generativa per crear, simular i provar una àmplia gamma de escenaris pot ser un canvi de joc en aquest context. Enhancing Financial Surveillance with Generative AI A diferència de l'anàlisi tradicional, la IA generativa té la capacitat de generar dades sintètiques que reflecteixen el comportament financer del món real. Per tant, les organitzacions poden construir models de detecció robustos, fins i tot si no tenen extensos conjunts de dades de frau. Les institucions financeres poden aprofitar eines com ara GAN per simular milers de escenaris de comportament, patrons d'identitat i camins de transacció. Aprofitant aquest enfocament, el marc de Kaulwar crea que evolucionen contínuament. Mitjançant la identificació de desviacions de les normes sintètiques, aquests models poden detectar amenaces no vistes anteriorment. A més de millorar la precisió de la detecció, això també redueix la dependència de les actualitzacions de regles manuals. Motors de detecció de fraus Motors de detecció de fraus En el context de l'AML (Anti-Money Laundering), les complexes tècniques de estratificació i estructuració utilitzades pels criminals es poden simular mitjançant models generatius. Quan s'utilitzen per entrenar motors de detecció, aquestes simulacions poden augmentar la seva sensibilitat als subtils senyals de blanqueig de diners. És possible actualitzar els sistemes generatius d'IA en temps real amb noves dades de frau, assegurant una ràpida adaptació als nous vectors d'atac. Human-in-the-Loop Oversight Un dels aspectes clau de la investigació de Kaulwar és l'equilibri entre l'automatització i el judici humà. Segons ell, mentre que la IA és crítica per a l'escalabilitat i la velocitat, la supervisió humana segueix sent essencial per a l'alineació ètica, la governança i la presa de decisions contextuals. A més de detectar fraus, les institucions financeres han d'explicar per què una transacció particular va ser marcada. En els seus sistemes generatius, els mòduls d'IA explicables (XAI) presenten una raó clara per a cada alerta traçant el camí de decisió del model d'IA. Aquest enfocament de doble capa és fonamental per permetre la resiliència reguladora. Cada segon és important en entorns en moviment ràpid com el mercat de capitals. Mentre que la detecció inicial es gestiona per la intel·ligència artificial de primera línia, els equips de compliment es dediquen a revisar i respondre a incidents crítics. Conclusion A mesura que els estafadors estan evolucionant les seves tàctiques utilitzant tecnologia avançada, les institucions financeres han d'evolucionar encara més ràpid per mantenir-se al davant.La investigació de Kaulwar proporciona un marc accionable per a la construcció de sistemes de detecció de fraus intel·ligents, proactius, explicables i resilients. "La generació d'IA representa un pas important cap a un futur on les màquines no només aprenen a reconèixer formes i patrons, sinó que també tenen la seva pròpia imaginació.Aquesta imaginació s'integra en els nostres processos i contextos, capturant el potencial humà per interpretar grans dades financeres que gairebé no s'han aprofitat.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Aquest àudio és produït a l'idioma original de la història!

Massa Llarg; Per llegir

Download free Tech Leaders Productivity Report!

Detecció de fraus en temps real amb IA generativa: Insights de la investigació de Pallav Kumar Kaulwar

About Author

COMENTARIS

Etiquetes penjant

AQUEST ARTICLE VA SER PRESENTAT A

Related Stories

Startups of The Year: Meet the Programming Industry

TON Game ‘BANANA’ Hits 1M Users In 72 Hours

Startups of The Year: Meet the Business Industry

Startups of The Year: Meet the Emerging Tech Industry

Startups of The Year: Meet the Programming Industry

TON Game ‘BANANA’ Hits 1M Users In 72 Hours

Startups of The Year: Meet the Business Industry

Startups of The Year: Meet the Emerging Tech Industry

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps