نقش هوش مصنوعی در رگ‌تک چیست؟
به گزارش گروه تحقیق و ترجمه عصربانک؛ امروزه استفاده از هوش مصنوعی برای کشف تقلب و نظارت خودکار، از تقلب جلوگیری کرده و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد. با این حال، ما همچنین می‌دانیم که مجرمان از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند که این نشان می‌دهد راهکار کسب‌وکار شما، برای حمله همیشه باید آماده باشد.
این به معنی وجود داده‌های عملیاتی است که در لحظه در چندین کشور، در انواع شرکت‌ها و فعالیت‌های تجاری جمع آوری شود. همچنین به معنای بروزرسانی مکرر پلتفرم است تا شرکت شما در برابر فعالیت‌های کلاهبرداری تازه مشاهده شده محافظت شود.
با توجه به گستردگی جرایم دیجیتال، سیر کلی صنعت پرداخت ممکن است خلاف واقع باشد. تراکنش‌های آنلاین بیش از هر زمان دیگری در حال انجام است ، به این معنی که یافتن تراکنش‌های تقلبی مانند یافتن سوزنی در انبار کاه است که به رشد خود ادامه می‌دهد.
با میلیون ها تراکنش که هر روز در حال پردازش هستند، نیاز به تنظیم مقررات هر روز بیشتر می‌شود، بنابراین همه در هر مرحله از مراحل پردازش پرداخت باید اطمینان حاصل کنند که با قوانین در حال تکمیل مطابقت دارند. از آنجا که بازارها به طور فزاینده‌ای در حال جهانی شدن هستند، آنها همچنین مجبور خواهند شد که از ده‌ها قانون نظارتی دیگر از سراسر جهان پیروی کنند.
بنابراین، چگونه سازمان‌ها می توانند اطمینان حاصل کنند که قوانین را اجرا می‌کنند در حالی که هنوز به مشتریان خود، خدمات سریع و بدون دردسر مورد نیازشان را ارائه می‌دهند؟ اگر بخواهیم تحولات اخیر را بررسی کنیم، متوجه خواهیم شد که سیستم‌های فعلی مانند قانون مبارزه با پولشویی (AML) و شناسایی مشتری (KYC) فقط شروع کار هستند. مقررات در حال پیشرفت هستند، شرکت‌های فین‌تکی برای پیشرفت باید تکامل پیدا کنند و مقررات جدیدی برای فناوری‌های جدید و نوآورانه ایجاد شود. بنابراین، شرکت‌ها چگونه می‌توانند با این تحولات همگام شوند؟
هوش مصنوعی و رگ‌تک برای جلوگیری از کلاهبرداری با یکدیگر همکاری می کنند
موج جدیدی از فناوری رگولاتوری یا همان رگ‌تک که از هوش مصنوعی (AI) در کنار تخصص انسانی استفاده می کند، هم اکنون می تواند نقش مهمی نه تنها در رعایت مقررات، بلکه جلوگیری از تقلب و پولشویی داشته باشد.
به‌جای اینکه توسعه دهندگان هر بار که قوانین تغییر می‌کند سیستم‌ها را دوباره بازنویسی کنند، نسخه‌های جدید رگ‌تک با کمک هوش مصنوعی می‌تواند قوانین قابل اجرا، از جمله KYC و AML را بیاموزد، تفسیر کند و مطابقت دهد. هیچ سیستمی هرگز کامل نخواهد بود و هنوز نیاز به نظارت بشر وجود دارد و هنوز مجرمان می‌توانند روزنه‌هایی پیدا کنند. این مجرمان به طور فزاینده ای از فناوری برای سو استفاده از نقاط ضعف در چارچوب‌های نظارتی استفاده می‌کنند، اما به همان سرعتی که بتوانند برای استقرار طرح‌های جدید حرکت کنند، سیستم‌های یادگیری ماشینی قادر به مقابله با آنها خواهند بود.
ترجمه از: paymentsjournal