AI, le Sentinelle Silencieuse contre les Fraudes Fintech

Le système bancaire traditionnel, fondé sur des agences physiques, est progressivement transformé en un appareil portable. Lorsque la population marginalisée a accès à la finance, l’objectif économique plus large d’inclusion financière ou de réduction de la pauvreté du gouvernement est abordé : cela libère la véritable puissance permettant d’atteindre ceux qui n’ont pas accès aux services bancaires au sein de la communauté bancaire, en apportant des économies d’échelle et en réduisant les coûts de recherche et de transaction. De nombreuses entreprises fintech se sont transformées en adoptant les valeurs du design centré sur l’humain comme cadre pour équilibrer les besoins de l’organisation avec ceux de ses utilisateurs, clients et communautés. Elles sont désormais présentes sur l’ensemble de la chaîne de valeur — des services de levée de capitaux aux services de paiement, en passant par les services de gestion des investissements, ainsi que l’assurance.

L’ensemble de l’écosystème a été rendu possible grâce à l’intégration de l’intelligence artificielle et de la technologie blockchain, et une question probable se pose désormais : pourquoi l’IA est-elle si critique pour la fintech ? La raison pourrait résider dans la nature dynamique du problème, car il évolue sans cesse. La fintech cherche à apporter sur la table des solutions financières de manière plus organisée, et l’IA est l’architecte qui construit la matière en tissant à travers l’information.

Comme nous le savons tous, toute transaction financière est soumise à des formalités juridiques, et il est de la plus haute importance de sécuriser la transaction grâce à une documentation juridique appropriée. Les fintechs ont introduit des transactions sans papier — auparavant, les documents juridiques devaient être signés physiquement. Aujourd’hui, les signatures deviennent numérisées. Des transactions activées par la voix sont en train d’être intégrées. La tendance actuelle des smart contracts rend les choses à la fois plus faciles et plus complexes pour les institutions de financement.

Toutes les méthodes d’IA se situent toujours à la jonction de l’utilisation par des humains. Dès que l’intervention des humains a lieu, il existe des risques de mauvais usage de l’information. Ainsi, d’une certaine manière, les données qui apportent de la transparence, de l’autre côté, peuvent devenir la nourriture des anomalies ou des divergences. Comme la question à laquelle Karna a été confrontée lorsqu’il combattait ses demi-frères. Ces pratiques contraires à l’éthique planent en grande ampleur dans l’industrie financière. Nous examinons certains des problèmes qui ont de lourdes implications monétaires et où les gens ont tendance à profiter des failles du système juridique.

Détection des escroqueries

Comment cela peut fonctionner

Il s’agit d’une transaction conçue et planifiée de manière non éthique qui utilise la tromperie pour siphonner de l’argent à l’aide de systèmes en créant la mauvaise identité et les documents associés. La complexité en cours et les efforts continus d’innovation des produits financiers ouvrent des voies supplémentaires aux escroqueries financières qui touchent des milliers d’investisseurs en faisant perdre de l’argent dans les fonds spéculatifs, les schémas de type Ponzi, le trading de devises, la crypto-monnaie, les besoins en fonds de roulement et de nombreux autres schémas qui endommagent les investisseurs.

Combiner l’apprentissage automatique supervisé et non supervisé dans le cadre d’une stratégie de détection des fraudes par IA peut permettre à la finance numérique de détecter des fraudes complexes. La rapidité avec laquelle évoluent la sophistication et l’ampleur des attaques de fraude est désormais impérative, étant donné que les terminologies juridiques et la détection des fraudes légales doivent intégrer des modèles disruptifs. Lorsque l’on parle des documents associés, les clauses et les conditions générales des documents associés peuvent être mises en avant grâce à une IA éthique. Les recherches par mots-clés et les recherches avec des identifiants similaires ne peuvent indiquer que l’endroit où l’anomalie existe, tandis que l’IA supervisée et non supervisée peut trouver le chemin pour détecter la fraude. Tout comme l’analyse des états financiers, il est nécessaire d’automatiser l’analyse des termes juridiques.

L’utilisation éthique de l’IA peut améliorer de manière significative la contextualisation juridique dans les fintechs en garantissant l’équité, la transparence et la responsabilité dans leurs opérations.

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### Clarté dans les décisions de crédit :

Les algorithmes d’IA peuvent être programmés pour prendre des décisions de prêt équitables en évaluant la solvabilité à l’aide d’un ensemble diversifié de facteurs impartiaux. Une IA éthique garantit que ces décisions restent non influencées par des facteurs tels que la race, le genre ou d’autres attributs discriminatoires, ce qui permet de maintenir l’équité dans les transactions financières.

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### Un « watchdog » de conformité : 

Les systèmes d’IA éthique ont la capacité d’observer et d’ajuster de façon constante les réglementations en évolution. Grâce à une analyse en temps réel de documents juridiques étendus et de mises à jour, l’IA peut aider les entreprises fintech à respecter des cadres juridiques complexes et en perpétuel changement, réduisant ainsi la probabilité de problèmes juridiques et d’amendes.

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### Détection des anomalies : 

Les algorithmes pilotés par l’IA peuvent identifier des activités frauduleuses en examinant des schémas et des irrégularités dans des données en temps réel. Une IA éthique garantit la conformité aux lois sur la confidentialité et la protection des données tout en identifiant et en atténuant les fraudes potentielles ; cela renforce ainsi à la fois le respect des exigences légales et la confiance des clients.

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### Souveraineté des données :

Les modèles d’IA éthique peuvent protéger les données des clients en utilisant des méthodes de chiffrement sophistiquées et d’anonymisation des données. En garantissant une conformité rigoureuse aux lois sur la protection des données, les entreprises fintech peuvent prévenir les problèmes juridiques associés aux violations de données et aux atteintes à la vie privée.

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### Transparence des données : 

Les algorithmes d’IA éthique sont conçus pour être transparents et explicables. Cela implique que les décisions prises par les modèles d’IA peuvent être retracées, permettant aux régulateurs et aux clients de comprendre la logique spécifique à l’origine de ces conclusions. Cette transparence est essentielle pour la responsabilité juridique et pour instaurer la confiance auprès des clients.

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### Automatisation des contrats numériques :

Les outils alimentés par l’IA pour l’analyse des contrats peuvent analyser rapidement et comprendre des documents juridiques. Cela peut aider les entreprises fintech à saisir des accords juridiques complexes, en veillant à ce qu’elles respectent leurs obligations contractuelles et à prévenir les litiges juridiques.

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### Lutte contre le blanchiment d’argent :

Les systèmes d’IA peuvent analyser de grands volumes de données afin d’identifier des transactions suspectes, en garantissant le respect des lois AML. L’IA éthique dans la fintech garantit une identification précise des risques de blanchiment d’argent tout en protégeant la confidentialité des clients et en respectant les lignes directrices juridiques.

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### Centrage sur le client : 

Les chatbots pilotés par l’IA et les assistants virtuels peuvent fournir des informations juridiques aux clients. Ce faisant, l’IA éthique garantit que les conseils donnés sont exacts et conformes aux réglementations juridiques, évitant ainsi la propagation de la désinformation et des responsabilités juridiques.

Adopter l’utilisation éthique de l’IA dans la fintech améliore non seulement l’efficacité et l’expérience client, mais renforce aussi considérablement la contextualisation juridique en intégrant des principes d’IA éthique. Ainsi, les fintechs peuvent naviguer dans le paysage juridique complexe avec confiance et intégrité.

Rechercher le même identifiant juridique via une recherche d’identité identique

Pratique commerciale injuste

Le trading est un processus opérationnel fondamental pour les marchés financiers. Il passe par plusieurs validations et contrôles avant le règlement. Afin de permettre des pratiques abusives dans le trading, plusieurs moyens injustes et des mises en scène de documents sont mis en œuvre. Les documents juridiques rédigés de manière injuste et avec des clauses douteuses peuvent jouer un rôle frauduleux important. Il y a eu de nombreux cas où des pratiques de trading injustes dans le domaine du trading de forex ont causé d’importantes pertes aux prêteurs. Les fintechs qui intègrent les relevés des comptes de trading entre les banques peuvent déclencher des anomalies. Les transactions des comptes de trading correspondant aux dates avec les transactions des comptes bancaires peuvent révéler des points communs, ce qui peut ensuite soulever des questions sur les pratiques de trading et sur la croissance/la décroissance anormale des cours des actions. Le rôle de l’IA éthique entre alors en jeu, et peut aider à détecter les problèmes centrés sur l’humain.

Détection via les relevés des comptes de trading du client

Fraude transactionnelle

Toute transaction sur le compte qui n’a pas été autorisée directement par le titulaire de la carte/du compte est considérée comme une transaction frauduleuse. Mais on pourrait aussi considérer comme potentiellement frauduleux des schémas comme : un compte professionnel n’a eu aucune transaction de crédit au cours des 15 ou 30 derniers jours, ou même des paiements avec des montants étrangement arrondis tels que des multiples de 100. Un paiement à des tiers/des paiements lors de transferts de prêt via des comptes douteux peut donner des indications de transactions frauduleuses.

Détection des transactions frauduleuses via les paiements

Les fraudes sont liées à des problèmes comportementaux

Tout écart par rapport à la programmation habituelle pourrait déclencher un signal d’alerte comportemental. Si un emprunteur potentiel a installé/désinstallé des applications de prêt sur une fenêtre de, par exemple, deux mois, ou s’il a dépensé plus que d’habitude, ou encore s’il a reçu plus de dépôts en espèces que ce que son salaire habituel créditerait, cela peut déclencher des alertes sur un modèle de machine learning bien entraîné. Une fraude comportementale agit alors comme une alarme pour une activité frauduleuse et/ou une délinquance imminente.

Détection via les téléchargements dans les services Google play

L’IA est le seul moyen de détecter des fraudes d’une ampleur importante, et les plateformes construites sur ces principes doivent être capables de gérer de grands volumes de données historiques. Les algorithmes d’apprentissage automatique supervisé peuvent analyser des données de transaction comme — des directions communes, des affaires juridiques en attente, la nature des affaires juridiques, la similarité d’adresse, les plaintes déposées, etc — afin de minimiser les faux positifs et de fournir des réponses extrêmement rapides aux demandes. De plus, l’apprentissage automatique non supervisé peut déclencher de nouvelles formes de fraude plus sophistiquées. Tout cela aidera à prévenir les sociétés frauduleuses utilisant les fonds des prêteurs, et les tribunaux pourront rendre des décisions justifiées.  L’IA doit être équipée pour résoudre des transactions frauduleuses graves.