Искусственный интеллект как инструмент для повышения эффективности проверки компаний: новый этап глобальной борьбы с мошенничеством в финансовой сфере?

Дамиан Борт, профессор в области искусственного интеллекта и машинного обучения университета Санкт-Галлена, рассказывает, как использование открытых, стандартизированных и высококачественных данных юридических лиц в моделях искусственного интеллекта может обеспечить большую прозрачность, эффективность и безопасность взаимодействия между организациями на мировом уровне.

---

---

В современной глобальной цифровой экономике идентификация юридических лиц является как никогда важной и в то же время сложной задачей. Под влиянием этих тенденций наблюдается все больший интерес к использованию возможностей искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации и контроля проверки юридических лиц. Повышение производительности и эффективности ключевых процессов позволит уменьшить риск мошенничества и других криминальных действий, что будет способствовать созданию более безопасной экономической среды на всех уровнях.

Тем не менее проблемы по-прежнему существуют. Многие современные системы искусственного интеллекта недоступны, так как основные данные не имеют единого стандарта или не готовы к быстрому использованию и обмену. Это приводит не только к бесполезному расходованию ценных вычислительных ресурсов, но также является причиной возникновения системных ошибок.

Некоторые тенденции, разработки и инициативы, внедренные за последнее время для стандартизации данных и контроля транзакций, призваны устранить проблемы, которые, как правило, усложняют борьбу с отмыванием денег. Можете ли вы рассказать о той роли, которую могут сыграть ИИ и машинное обучение?

Искусственный интеллект и машинное обучение обладают широкими возможностями для устранения проблем, связанных с борьбой с отмыванием денег, путем повышения производительности и эффективности контроля транзакций и соблюдения законодательства. Они способны анализировать огромные массивы данных для обнаружения сложных закономерностей или отклонений и поиска признаков мошеннической деятельности, что позволяет намного эффективнее выявлять сомнительные операции. Кроме того, ИИ может адаптироваться и обучаться на основании новых данных, что делает его бесценным помощником в постоянно изменяющихся условиях борьбы с финансовыми махинациями, когда злоумышленники и контролирующие органы пытаются превзойти друг друга.

Как совместное использование ИИ и высококачественных данных может помочь эффективнее обнаруживать и устранять глобальные бизнес-риски?

Искусственный интеллект и источники высококачественных данных могут значительно расширить возможности для управления рисками благодаря повышению точности проверки компаний. Алгоритмы ИИ также можно использовать для автоматизации контроля данных юридических лиц, что будет способствовать повышению безопасности в общемировой финансовой среде посредством сведения к минимуму возможностей для преступных махинаций.

Поскольку все больше этапов коммерческих операций выполняются автоматически, как бы вы охарактеризовали баланс между теми преимуществами и рисками, которые возникают при использовании ИИ?

Автоматизация процессов идентификации, которая стала возможной благодаря задействованию ИИ и машинного обучения, обеспечивает большую эффективность и повышает точность указанных данных, что стимулирует соблюдение законодательства и укрепляет доверие при проведении коммерческих транзакций.

Тем не менее это также может представлять и риски, такие как системные ошибки, необъективность и уязвимости безопасности в компьютерных сетях. Для снижения этих рисков чрезвычайно важно сбалансированно сочетать автоматические процессы с контролем со стороны человека и внедрением надежных мер защиты.

Какое значение имеют открытые, проверенные, стандартизированные и высококачественные данные для тех отраслей, в которых используется ИИ?

Если в двух словах, то они являются основой и всегда рассматривались как чрезвычайно важный компонент для успешной разработки систем искусственного интеллекта. Благодаря таким данным для обучения моделей ИИ используется точная информация, что обеспечивает более эффективные и надежные результаты. Стандартизация способствует обеспечению взаимной совместимости между разными системами искусственного интеллекта и повышает воспроизводимость результатов связанных с ним исследований. Высококачественные данные также сокращают вероятность необъективности и позволяют моделям принимать более точные решения, что чрезвычайно важно для использования в важных областях, таких как финансовые и юридические системы.

Вместе с фондом GLEIF вы занимались созданием модели, позволяющей идентифицировать юридических лиц и предложить правильную юридическую форму для них. Не могли бы вы кратко охарактеризовать основные полученные результаты?

Прежде всего важно понимать, что идентификация юридических лиц и определение их юридической формы чрезвычайно важны для различных финансовых и коммерческих процессов. При этом серьезной проблемой является наличие большого количества разных юридических форм, используемых как между юрисдикциями, так и в их пределах. В связи с этим возможность автоматически определить юридическую форму компании и связать ее с присвоенным ей кодом юридической формы юридических лиц (ELF) может обеспечить бесчисленные преимущества, такие как повышение прозрачности, снижение рисков и повышение эффективности операций.

Результатом нашей совместной работы с фондом GLEIF стало создание модели ИИ — известной как инструмент Legal Entity Name Understanding (LENU), — которая способна точно определять юридическую форму юридических лиц только лишь по их названию и юрисдикции. Языковая модель, обучением которой мы занимались, могла связывать определенные шаблоны в официально зарегистрированных названиях и номенклатуре определенных юрисдикций и на основании этой информации определять юридическую форму. Высокая точность этой модели наглядно демонстрирует обширные возможности использования искусственного интеллекта для повышения надежности данных компаний. Это позволит не только ускорить процесс выдачи кодов LEI, но и значительно сократить усилия, затрачиваемые для ручных проверок.

Мы представили обобщенные данные в научной статье «Классификация юридических форм юридических лиц на основе трансформации». Это исследование подчеркивает обширные возможности моделей, действующих на основе трансформации, для дальнейшего продвижения стандартизации данных и их интеграции. Представление юридической формы юридических лиц в виде стандартизированных элементов данных позволяет с большей точностью связывать информацию таких лиц, обеспечивая точные пары соответствия в разных наборах данных.

Высокая точность этой модели наглядно демонстрирует обширные возможности использования искусственного интеллекта для повышения надежности данных компаний. Это позволит не только ускорить процесс выдачи кодов LEI, но и значительно сократить усилия, затрачиваемые для ручных проверок.

Как стандартизированные данные юридических лиц, такие как код LEI, могли бы помочь в создании экосистемы исследований и разработок в области искусственного интеллекта?

Стандартизированные данные кода LEI расширяют возможности исследований в области ИИ, предоставляя обширный и согласованный набор данных для обучения и тестирования моделей ИИ в контексте их использования в финансовой и юридической сферах. Такое единообразие информации позволяет повысить надежность модели в разных юрисдикциях и оптимизировать эффективность решений на основе искусственного интеллекта. Наборы данных кода LEI также могут содействовать исследованиям использования ИИ в таких областях, как выявление мошенничества, проверка юридических лиц и соблюдение законодательства. Данные кода LEI, служащие эталоном, могут играть ключевую роль при оценке моделей ИИ в сфере финансов.

Каковы ваши предсказания относительно будущего?

Искусственный интеллект, вооруженный стандартизированными и открытыми данными, обладает огромным потенциалом для преобразования финансового и юридического секторов в будущем. Использование этого комплекса средств обеспечит быстрые улучшения, которые позволят создать более прозрачные, эффективные и надежные глобальные финансовые системы. Эта эволюция обещает расширить возможности для соблюдения законодательства, борьбы с мошенничеством и более глубокого понимания комплексных финансовых сетей.

В итоге мы сможем лучше рассмотреть и понять мир, который сейчас не так легко доступен.

---