Sunʼiy Intellekt (SI) moliyaviy institutlar firibgarlik bilan kurash usulini oʻzgartirmoqda va bu oʻzgarish shubhalik operatsiyalarni aniqlash tizimlaridan tashqariga chiqadi. Tranzaktsiyalar tezlashishi tufayli banklar juda qisqa vaqt oraligʻida qaror qabul qilishlari kerak boʻladi, yaʼni operatsiyani bloklash, uni chuqurroq tahlil qilish yoki davom etishini hal qilishlari kerak.
Braziliya sharoitida Pix bu oʻzgarishning joriy namunasidir. IBMning Latinniya Amerikadagi Maʼlumotlar va Sunʼiy Intellekt Strategiyasi rahbari Carlos Cruz Olhar Digitalga banklar real vaqtda sodir boʻlmaydigan hujumlarga qarshi himoya texnologiyalaridan foydalanishga oʻrganganliklarini maʼlum qildi. Yangi toʻlov tizimi bu reaksiya oynasini keskin qisqartirdi va endi maʼlumotlar, SI, avtomatlashtirish va tranzaktsion monitoring integratsiyasini talab qilmoqda.
IBM Institute for Business Value (IBV) tomonidan oʻtkazilgan tadqiqot bu vaziyatni mustahkamlaydi. U soʻrovnomaga ishtirok etgan ijrochi vakillarning 61% firibgarlik xavfini aniqlashni biznes uchun eng katta qiymat yaratuvchi SI qoʻllanilishi deb bilishadi. Keyin esa kiberxavfsizlik (52%), KYC (Mijozni tanish) va AML (Pul yuvishga qarshi kurash) keldi, ularning ikkalasi ham 45% tilga olingan.
Bu tadqiqot Oxford Economics bilan hamkorlikda amalga oshirildi va AQSh, Buyuk Britaniya, Avstraliya, Hindiston, Singapur va Germaniyada joylashgan xavf, tartibga solish va tasdiqlash masʼul boʻlgan 100 ta bank ijrochi vakilini oʻz ichiga oladi. Ishtirokchilar xavf direktori (CRO), tartibga solish direktori (CCO) va tasdiqlash direktori (CVO) lavozimlariga teng taqsimlangan va tadqiqot 2025-yil may oyida oʻtkazilgan.
Hozirgi asosiy muammo xavfni aniqlashni bank tomonidan darhol javobga aylantirishda yotadi. Avval SI tizimlari va boshqa vositalar faqat tranzaksiya sodir boʻlgandan keyin ogohlantirishlar berishi mumkin edi, bu keyingi tekshiruvlar va harakatlarni imkon bersin edi. Biroq, tezkor tranzaktsiyalar bilan bu metodologiya samaradorligining bir qismini yoʻqotmoqda.
Cruz tushuntiradiki, Pix firibgarlik va pul yuborilishi orasidagi vaqt oraligʻini qisqartirdi, bu banklarni xavfni ancha qisqa muddatda baholashga majbur qildi. Bu kontekstda, institut firibgarliklarni aniqlash qobiliyati bilan qonuniy tranzaktsiyalarni toʻxtatish xavfi oʻrtasidagi muvozanatni saqlashi kerak. Ijrochi vakil bu, banklar tomonidan texnologiyadan tarixiy foydalanishdagi oʻzgarishni koʻrsatib, quyidagi savolni beradi: «Men oʻzimning ogohlantirish mezonimni qanday tartibga solsam, jinoyatchini ushlab olishim va haqiqiy mijozning resurslardan foydalanishiga taʼsir qilmaslikim mumkin?» U eslatadiki, oʻtmishda SI hodisa sodir boʻlgandan keyin ogohlantirishlar beradigan reaktiv vosita sifatida ishlatilgan.
Hozirgi paytda, Cruzning aytishicha, banklar maʼlumotlar, sunʼiy intellekt, aqlli avtomatlashtirish va uzluksiz monitoring strategiyalarining kombinatsiyasidan foydalanadi. Ushbu texnologiyalar mijozning vaqtinchalik xatti-harakatlarini ham, tranzaktsiya yakunlanishidan oldin uning yoʻlini ham kuzatib borishga imkon beradi.
IBM tadqiqoti firibgarlikni aniqlashni ijrochi vakillar tomonidan SI uchun eng yuqori potentsialga ega soha sifatida koʻrishini koʻrsatadi, ammo texnologik joriy etish ham modellarini tasdiqlash va xavflarni boshqarish uchun mustahkam mexanizmlarni talab qiladi. Yuzta birinchi foiz tasdiqlashni xodimlarga va malakalarga sarmoya kiritish uchun muhim deb hisoblashadi, 46% esa xavfni nazorat qilish zarurligi bilan rozi.
Tranzaktsiya shubhali yoki haqiqiy ekanligini tezda aniqlash uchun bank kim toʻlovni amalga oshirayotganligi haqida keng qamrovli tasvirga ega boʻlishi kerak. Cruz buni institutlarning markaziy muammosi sifatida belgilaydi: mijoz entiteti haqida izchil tasvir hosil qilish uchun zarur maʼlumotlarni birlashtirish. U bank uchun mijoz kimligini bilish orqali, nima firibgarlik yoki toʻlov kanali yoki instrumentidan notoʻgʻri foydalanish boʻlishi mumkinligini ajratib koʻrish osonroq boʻladi.
Moliyaviy maʼlumotlar turli tashkilotlar va xizmatlar orasida tarqalganida vaziyat murakkablashadi. Cruz Open Finance rivojlanishini ogʻirlashtiruvchi omil sifatida keltiradi, chunki bir xil mijoz haqidagi maʼlumotlar bir nechta tashkilotlarga bogʻlanishi mumkin, bu esa moliyaviy profilning toʻliq tasvirini olishni qiyinlashtiradi.
Tadqiqot SI bilan oʻzgarishi eng qiyin boʻlgan jarayonlar sifatida KYC va AML ni ham taʼkidlaydi: ijrochi vakillarning 43% ularni eng qiyin deb hisoblaydi, bu firibgarlikni aniqlashdan (36%), kiberxavfsizlik, kredit va narxlash hamda tartibga solish hisobotlaridan (barchasi 33%) ustun turadi. Shu bilan birga, soʻrovnomaga ishtirok etganlarning 45% SI ning KYC va AML jarayonlarida sezilarli oʻzgarish keltirishi kutilayotganini bildiradi.
Cruz uchun, mijozni bilishga qaratilgan maʼlumotlar strategiyasi toʻlov usullarini monitoring qilish va xatti-harakatlardagi chetlanishlarni aniqlash imkonini beradi. Gʻoya bu maʼlumotlarni xavf modellar va tergov texnologiyalari bilan integratsiya qilish, muammoni aniqlashdan choralar koʻrishgacha boʻlgan ketma-ketlikni yaratishdir.
Moliyaviy jinoyatlarga qarshi kurash strategiyasi barcha bosqichlarda bitta SI modelidan foydalanishni talab qilmaydi. Cruz tushuntiradi, turli texnologiyalar ular bajarishi kerak boʻlgan funksiyaga qarab qoʻllanilishi mumkin. Masalan, real vaqt rejimida avtorizatsiya bosqichida, standartlar va deterministik modellar yaqinroq resurslar ishlatiladi, standartlarni baholash va operatsiyani avtorizatsiya qilish yoki rad etish uchun. Tergov faoliyatida esa boshqa turdagi modellar qoʻllaniladi.
Ijrochi vakilning fikricha, farq har bir texnologiyaning bashorat qilinish darajasi va u firibgarlikka qarshi strategiyada bajaradigan funksiyasida yotadi. Generativ SI holatida, u deterministik emas, uning javoblari kamroq bashorat qilinadi, bu banklarni bu texnologiyalar qanday ishlashini har bir moliyaviy jinoyatlarga qarshi kurash jarayonining bosqichida chuqurroq tushunishga undaydi, toki ularni himoya qilishda qayerda eng yaxshi ishlatishni va qayerda tergov uchun eng mos kelishini bilishsin.
Cruz qoʻshimcha qiladiki, generativ SI tergovlarda foydali boʻlishi mumkin, bayoniy modellar esa firibgarlikning tabiati haqidagi qarorlar uchun koʻproq mos keladi. Bundan tashqari, generativ SI vositalari jinoyatchilar tomonidan hujumlarini takomillashtirish uchun ekspluatatsiya qilinishi mumkin, ular shu jumladan mijozlarni roʻyxatdan oʻtkazish paytida deepfake, ovoz sintezlari va sintetik identifikatsiyalarni yaratish uchun ushbu texnologiyalardan foydalanishni keltirib oʻtadi.
Nazorat mexanizmlari ham tadqiqot tomonidan koʻrsatilgan ustuvorliklardandir. Ijrochi vakillarning yuzta oltmish uch foizi kompaniyada SI ni kengaytirish uchun stress-test sinovlarini asosiy xavf va tartibga solish ustuvorligi deb hisoblashadi, 48% esa real vaqt rejimida xavf nazoratini taʼkidlaydi. Tadqiqot monitoringga berilayotgan ahamiyat va uning amaliy qoʻllanilishi oʻrtasidagi farqni ham ochib beradi: faqat 25% mutaxassislar yuqori xavfli SI foydalanish holatlarida monitoringni doimiy ravishda real vaqtda qoʻllayotganini taʼkidlaydi.
Texnologiyadan tashqari, moliyaviy firibgarlik, maʼlumotlar, texnologiya, qonunchilik va operatsiya bilimlarini birlashtira oladigan mutaxassislarga talab mavjud. Cruz bu profil turli sohalarda ustalik talab qilinishi tufayli kam uchrayotganini kuzatadi. U bu vaziyatni asimmetrik poyga sifatida tasvirlaydi, bunda jinoyatchilar baʼzi texnologiyalarning past narxi tufayli doimo oldinda turayotgandek tuyuladi, banklar esa texnologiya, maʼlumotlar va huquqiy hamda operatsion qismdan iborat uchburchakni boshqarishga qodir odamlarni topishga urinmoqda.
Cruz xulosa qiladiki, «aniqlash qismidan tortib siz harakat qilishgacha, bu konveyer tizimi integratsiyalashgan holda ishlashi kerak».
