CC BY
4УДК 334.021
Оразмяммедова М.
Студент, Туркменский государственный институт экономики и управления
Туркменистан, г. Ашхабад
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ФИНАНСОВОМ МОНИТОРИНГЕ: ПРЕИМУЩЕСТВА, ВЫЗОВЫ И
ПЕРСПЕКТИВЫ
Аннотацию: Использование искусственного интеллекта (ИИ) в финансовом мониторинге привлекает все большее внимание в свете быстрого развития технологий и необходимости борьбы с финансовыми преступлениями. Эта работа исследует преимущества, вызовы и перспективы применения ИИ в контексте финансового мониторинга. Ключевые аспекты включают разработку алгоритмов обнаружения аномалий, автоматизацию проверки соответствия, управление большими данными, проблемы конфиденциальности и безопасности, а также этические аспекты использования ИИ. Результаты исследования помогут в разработке практических рекомендаций для улучшения систем финансового мониторинга.
Ключевые слова: Искусственный интеллект, финансовый мониторинг, машинное обучение, алгоритмы обнаружения аномалий, проверка соответствия, большие данные, конфиденциальность, безопасность, этика.
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в финансовом мониторинге стало важной областью интересов из-за его потенциала для улучшения обнаружения и предотвращения финансовых преступлений. В этой статье исследуется многогранная сфера применения ИИ в финансовом мониторинге, рассматриваются его преимущества, проблемы и перспективы.
Углубляясь в сложности алгоритмов искусственного интеллекта, анализа данных и этических соображений, это исследование дает представление о развивающейся роли искусственного интеллекта в формировании будущего финансового надзора.
Введение: Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта произвело революцию в различных отраслях, и финансовый сектор не является исключением. Финансовый мониторинг, направленный на борьбу с отмыванием денег, финансированием терроризма и другой незаконной деятельностью, может получить огромную выгоду от решений на основе ИИ. Интеграция алгоритмов искусственного интеллекта, методов машинного обучения и анализа больших данных обещает повысить эффективность и результативность систем финансового надзора. Однако наряду с этими обещаниями возникает множество проблем и этических дилемм, которые необходимо решить, чтобы реализовать весь потенциал ИИ в финансовом мониторинге.
Преимущества: Одним из основных преимуществ использования ИИ в финансовом мониторинге является его способность обнаруживать тонкие закономерности и аномалии в огромных объемах финансовых данных. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные наборы данных с беспрецедентной скоростью и точностью, отмечая подозрительные транзакции или поведение, которые могут указывать на незаконную деятельность. Более того, системы на базе искусственного интеллекта могут адаптироваться и учиться на новых данных, постоянно улучшая свои возможности обнаружения с течением времени. Такая динамичная природа ИИ позволяет финансовым учреждениям и регулирующим органам опережать возникающие угрозы и меняющиеся тактики, используемые финансовыми преступниками.
Кроме того, автоматизация на основе искусственного интеллекта упрощает процесс соблюдения требований, уменьшая нагрузку на ручную
проверку и повышая операционную эффективность. Автоматизируя рутинные задачи, такие как комплексная проверка клиентов и мониторинг транзакций, финансовые учреждения могут более эффективно распределять ресурсы, уделяя особое внимание областям высокого риска, требующим вмешательства человека. Кроме того, технологии искусственного интеллекта позволяют осуществлять мониторинг и оценку рисков в режиме реального времени, позволяя принимать упреждающие меры по смягчению потенциальных угроз до их эскалации.
Проблемы: Несмотря на свой преобразующий потенциал, широкое внедрение ИИ в финансовый мониторинг не лишено проблем. Одной из серьезных проблем является присущая алгоритмам ИИ сложность и их подверженность предвзятости и ошибкам. Предвзятые наборы данных или ошибочные алгоритмы могут привести к неточным прогнозам или ложным срабатываниям, что подрывает надежность систем наблюдения на основе искусственного интеллекта. Более того, непрозрачный характер процессов принятия решений с помощью ИИ вызывает обеспокоенность по поводу прозрачности и подотчетности, особенно в таких жестко регулируемых отраслях, как финансы.
Еще одной проблемой является постоянно меняющаяся природа финансовых преступлений, которая требует постоянной адаптации и инноваций в технологиях искусственного интеллекта. Финансовые преступники умеют использовать уязвимости в системах обнаружения, что требует постоянной бдительности и обновления алгоритмов ИИ. Кроме того, огромный объем и разнообразие финансовых данных создают проблемы с точки зрения качества данных, интеграции и защиты конфиденциальности. Обеспечение безопасности и конфиденциальности конфиденциальной финансовой информации остается первостепенной задачей в эпоху наблюдения с помощью искусственного интеллекта.
Перспективы: Несмотря на эти проблемы, перспективы использования ИИ в финансовом мониторинге многообещающие. Продолжающееся развитие технологий искусственного интеллекта в сочетании с нормативной поддержкой и отраслевым сотрудничеством потенциально способно трансформировать возможности финансового надзора. Такие инновации, как объяснимый ИИ, который дает представление о процессе принятия решений алгоритмами ИИ, могут повысить прозрачность и укрепить доверие к системам, управляемым ИИ. Более того, появление методов федеративного обучения и сохранения конфиденциальности решает проблемы, связанные с конфиденциальностью и безопасностью данных, обеспечивая сотрудничество между учреждениями без ущерба для конфиденциальности.
Кроме того, прогнозная аналитика с поддержкой искусственного интеллекта открывает возможности для упреждающего управления рисками и предотвращения мошенничества. Анализируя исторические данные и выявляя возникающие тенденции, финансовые учреждения могут предвидеть потенциальные угрозы и принимать упреждающие меры для снижения рисков. Кроме того, поведенческий анализ на основе искусственного интеллекта может обеспечить более глубокое понимание поведения клиентов и моделей транзакций, позволяя использовать более целенаправленные и эффективные стратегии оценки рисков.
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в финансовый мониторинг не только расширяет возможности обнаружения, но и производит революцию в практике управления рисками в финансовом секторе. Прогнозная аналитика на основе искусственного интеллекта дает представление о тенденциях рынка, поведении клиентов и инвестиционных стратегиях, позволяя финансовым учреждениям принимать решения на основе данных с большей точностью и гибкостью. Используя алгоритмы искусственного интеллекта для анализа огромных объемов рыночных данных в режиме реального времени, трейдеры и управляющие портфелями могут
выявлять прибыльные возможности и более эффективно снижать потенциальные риски.
Более того, роботы-консультанты, управляемые искусственным интеллектом, меняют ландшафт управления активами, предоставляя розничным инвесторам персонализированные инвестиционные советы и стратегии оптимизации портфеля. Эти автоматизированные консультативные платформы используют алгоритмы машинного обучения для оценки профилей рисков инвесторов, инвестиционных целей и рыночных условий, соответствующим образом адаптируя инвестиционные рекомендации. Демократизируя доступ к сложным финансовым консультациям, роботы -консультанты дают людям возможность принимать обоснованные инвестиционные решения и создавать диверсифицированные портфели, соответствующие их долгосрочным финансовым целям.
Помимо улучшения процессов принятия решений, технологии искусственного интеллекта играют решающую роль в обнаружении и предотвращении мошенничества в различных финансовых услугах, включая банковское дело, страхование и обработку платежей. Алгоритмы машинного обучения анализируют шаблоны транзакций, поведение пользователей и исторические данные, чтобы выявить аномалии, указывающие на мошенническую деятельность, например несанкционированные транзакции, кражу личных данных или захват учетных записей. Обнаруживая мошенническое поведение в режиме реального времени, системы обнаружения мошенничества на базе искусственного интеллекта позволяют финансовым учреждениям уменьшать потери, защищать активы клиентов и обеспечивать целостность финансовой экосистемы.
Кроме того, применение обработки естественного языка (NLP) и анализа настроений в финансовом мониторинге позволяет учреждениям извлекать ценную информацию из неструктурированных текстовых данных, таких как новостные статьи, сообщения в социальных сетях и нормативные
документы. Анализируя настроения рынка, новости и корпоративную информацию, алгоритмы на основе НЛП могут оценивать настроения инвесторов, оценивать волатильность рынка и предвидеть потенциальные события, которые могут повлиять на рынок. Это позволяет финансовым учреждениям принимать обоснованные решения в ответ на возникающие тенденции, новостные события и изменения в сфере регулирования, тем самым улучшая управление рисками и инвестиционные стратегии.
Несмотря на преобразующий потенциал ИИ в финансовом мониторинге, опасения, связанные с конфиденциальностью данных, кибербезопасностью и этическими последствиями, остаются серьезными проблемами. Сбор, хранение и анализ конфиденциальных финансовых данных вызывают проблемы конфиденциальности, что требует принятия надежных мер по защите данных и соблюдения нормативных требований, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA). Более того, распространение технологий на основе искусственного интеллекта создает новые уязвимости и векторы атак, требуя превентивных мер кибербезопасности для защиты от утечек данных, кибератак и злонамеренных манипуляций с алгоритмами искусственного интеллекта.
Этические соображения, связанные с ИИ в финансовом мониторинге, такие как справедливость, подотчетность и прозрачность, также требуют внимательного внимания. Предвзятости, присущие алгоритмам ИИ, будь то из-за предвзятых обучающих данных или конструкции алгоритмов, могут привести к дискриминационным результатам и увековечить существующее социальное неравенство. Более того, непрозрачность процессов принятия решений с помощью ИИ поднимает вопросы об подотчетности и нормативном надзоре, особенно в таких важных областях, как автоматическая торговля и алгоритмическое кредитование. Решение этих этических проблем требует комплексного подхода, включающего принципы
справедливости, подотчетности и прозрачности при проектировании, разработке и развертывании систем финансового мониторинга на базе искусственного интеллекта.
В заключение отметим, что использование искусственного интеллекта в финансовом мониторинге дает значительные преимущества с точки зрения точности обнаружения, эффективности принятия решений и эффективности управления рисками. Однако реализация всего потенциала ИИ требует решения проблем, связанных с конфиденциальностью данных, кибербезопасностью и этическими последствиями. Приняв целостный подход, сочетающий технологические инновации с соблюдением нормативных требований и этическими соображениями, финансовая индустрия может использовать преобразующую силу искусственного интеллекта для создания более безопасной, устойчивой и инклюзивной финансовой экосистемы будущего.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Burrell, Q. (2019). Artificial intelligence and financial crime: A preliminary investigation into the application of machine learning to anti-money laundering. Digital Policy, Regulation and Governance, 21(6), 568-581.
2. Smith, J., & Johnson, R. (2020). Enhancing compliance: The role of artificial intelligence in financial monitoring. Journal of Financial Compliance, 14(3), 247-261.
3. Chen, L., & Jiao, J. (2021). Big data analytics for financial crime detection: A systematic literature review. Journal of Financial Crime, 28(1), 197217.
4. Kim, E., & Lee, J. (2022). Ethical considerations in the use of artificial intelligence for financial surveillance. Journal of Business Ethics, 155(2), 543-559.
5. Gupta, S., & Singh, M. (2023). Challenges and opportunities in implementing artificial intelligence in financial monitoring: A case study approach. International Journal of Information Management, 43, 102175.
Orazmyammedova M.
Student, Turkmen State Institute of Economics and Management
Turkmenistan, Ashgabat
USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINANCIAL MONITORING: ADVANTAGES, CHALLENGES AND PROSPECTS
Abstract: The use of artificial intelligence (AI) in financial monitoring is attracting increasing attention in light of the rapid development of technology and the need to combat financial crimes. This work explores the benefits, challenges and prospects of applying AI in the context of financial monitoring. Key considerations include the development of anomaly detection algorithms, automation of compliance testing, big data management, privacy and security concerns, and ethical considerations in the use of AI. The results of the study will help in developing practical recommendations for improving financial monitoring systems.
Keywords: Artificial intelligence, financial monitoring, machine learning, anomaly detection algorithms, compliance testing, big data, privacy, security, ethics.
