14.06.2025, 13:01
Количество просмотров 2267

Банк Англии тестирует ИИ для выявления мошенничества с платежами в режиме реального времени

Проект Банка Англии и London BIS Innovation Hub по использованию ИИ для обнаружения разворачивающихся и новых схем финансовых преступлений в системах розничных платежей, работающих в реальном времени, показал себя многообещающим, но не лишенным ряда ограничений его эффективности.
Банк Англии тестирует ИИ для выявления мошенничества с платежами в режиме реального времени

Чтобы избежать обнаружения, преступники используют сложные сети, включающие множество счетов в нескольких финансовых учреждениях. Электронные платежные системы обрабатывают транзакции множества участников, что дает им обзор всей сети. В рамках проекта Hertha Банка Англии было протестировано применение современных методов искусственного интеллекта (ИИ) для выявления сложной и скоординированной преступной деятельности в массивах данных платежных систем.

Эксперименты проводились с использованием современного набора данных имитированных синтетических транзакций, сформированного в рамках проекта, который включает данные по 1,8 миллиона банковских счетов и 308 миллионам транзакций. Набор данных был создан с использованием передовой модели ИИ, обученной имитировать реалистичные схемы транзакций.

Оказалось, что аналитика платежной системы может стать ценным «дополнительным инструментом», помогающим банкам и поставщикам платежных услуг () обнаруживать подозрительную активность.

Банки и PSP, участвующие в проекте, обнаружили на 12% больше незаконных счетов, чем они могли бы обнаружить, не участвуя в нем. Эксперимент также оказался особенно ценным в плане обнаружения новых схем финансовых преступлений. При попытке обнаружить ранее не встречавшееся поведение он помог достичь улучшения на 26%.

«Это многообещающие результаты, но они также показывают, что существуют ограничения в применении и эффективности системной аналитики, утверждают в Банке Англии. — Это всего лишь одна часть головоломки. Внедрение аналогичного решения также подняло бы сложные практические, правовые и нормативные вопросы, анализ которых не входил в рамки проекта Hertha».

Центральный банк заявляет, что результаты также подчеркивают важность маркированных обучающих данных, надежной обратной связи модели и объяснимых алгоритмов ИИ для максимального повышения эффективности.

По материалам finextra.com; PLUSworld.ru.

Рубрика:
{}Безопасность
Новости в вашей почте
mail

PLUSworld в соцсетях:
telegram
vk
dzen
youtube