Применение федеративного обучения и технологий повышения конфиденциальности в борьбе с финансовыми преступлениями (RU)

Безопасное сотрудничество в борьбе с финансовыми преступлениямиФедеративное обучение позволяет финансовым учреждениям совместно работать над моделями выявления финансовых преступлений без обмена необработанными, конфиденциальными данными клиентов, значительно улучшая возможности обнаружения.

Роль технологий повышения конфиденциальностиPETs, такие как гомоморфное шифрование и безопасные многосторонние вычисления, необходимы для защиты конфиденциальности данных и поддержания соответствия нормативным требованиям в рамках федеративного обучения.

Баланс между инновациями и соблюдением нормативовВнедрение PETs позволяет проводить расширенное обучение моделей ИИ на распределенных наборах данных, решая двойную задачу: повышение эффективности выявления финансовых преступлений и соблюдение строгих правил защиты данных, таких как GDPR.

Преимущества модульной платформы Didit на базе ИИDidit предлагает платформу на базе ИИ с модульными примитивами идентификации, включая расширенный AML-скрининг и проверку баз данных, что облегчает учреждениям интеграцию решений для сохранения конфиденциальности и эффективную борьбу со сложными финансовыми преступлениями.

Ландшафт финансовых преступлений постоянно меняется: преступники используют все более сложные методы для эксплуатации уязвимостей в финансовых системах. От отмывания денег до финансирования терроризма — огромный объем и сложность транзакций делают их выявление сложной задачей. Финансовые учреждения обладают огромными объемами данных, однако проблемы конфиденциальности и нормативные ограничения часто препятствуют обмену этими данными для создания более надежных, совместных моделей борьбы с финансовыми преступлениями. Именно здесь мощное сочетание федеративного обучения и технологий повышения конфиденциальности (PETs) предлагает трансформационное решение.

Понимание федеративного обучения для борьбы с финансовыми преступлениями

Федеративное обучение (FL) — это подход к машинному обучению, который обучает алгоритм на нескольких децентрализованных периферийных устройствах или серверах, хранящих локальные выборки данных, без их обмена. Вместо централизации данных, FL позволяет учреждениям совместно обучать общую глобальную модель, сохраняя при этом свои конфиденциальные данные локализованными. В контексте финансовых преступлений это означает, что консорциум банков может обучать мощную модель обнаружения мошенничества или AML на своих коллективных данных, при этом ни одно учреждение никогда не увидит необработанные данные другого.

Этот подход предлагает несколько убедительных преимуществ:

• Улучшенное обнаружение: Объединяя информацию из различных наборов данных, глобальная модель может выявлять более сложные и возникающие схемы финансовых преступлений, которые могут быть невидимы для моделей, обученных на изолированных данных.
• Конфиденциальность данных по умолчанию: Необработанные данные никогда не покидают свой первоначальный источник, что по своей сути снижает риски конфиденциальности и поверхность атаки, связанные с централизованными хранилищами данных.
• Соблюдение нормативных требований: FL помогает учреждениям соблюдать строгие правила защиты данных, такие как GDPR и CCPA, которые часто ограничивают трансграничный или сторонний обмен конфиденциальной информацией о клиентах.
• Операционная эффективность: Снижает потребность в дорогостоящей и сложной инфраструктуре передачи данных, позволяя учреждениям использовать свои существующие хранилища данных.

Незаменимая роль технологий повышения конфиденциальности (PETs)

Хотя федеративное обучение предлагает прочную основу для конфиденциальности, PETs дополнительно укрепляют ее, добавляя уровни криптографической защиты в процессе обучения модели. PETs гарантируют, что даже обновления модели или параметры, обмениваемые между учреждениями, не раскрывают конфиденциальную информацию. Основные PETs включают:

• Гомоморфное шифрование (HE): Это позволяет выполнять вычисления над зашифрованными данными без их расшифровки. В FL учреждения могут шифровать свои локальные обновления модели перед отправкой их на центральный сервер, который затем может агрегировать эти зашифрованные обновления, пока они остаются зашифрованными.
• Безопасные многосторонние вычисления (SMC): SMC позволяет нескольким сторонам совместно вычислять функцию над своими входными данными, сохраняя при этом эти входные данные в секрете. Это может быть использовано для безопасного агрегирования обновлений модели, гарантируя, что ни одна сторона не узнает индивидуальный вклад других.
• Дифференциальная конфиденциальность (DP): DP добавляет тщательно откалиброванный шум к данным или обновлениям модели, делая статистически невозможным вывод информации о каком-либо отдельном человеке из агрегированных результатов. Это обеспечивает сильную, доказуемую гарантию конфиденциальности.

Эти технологии имеют решающее значение для обеспечения того, чтобы преимущества совместного интеллекта в обнаружении финансовых преступлений не были получены за счет индивидуальной конфиденциальности или несоблюдения нормативных требований. Например, в AML-скрининге, где выявление подозрительных схем в нескольких финансовых организациях является ключевым, сочетание FL и PETs позволяет проводить более всесторонний скрининг без раскрытия личностей клиентов всем участвующим сторонам.

Преодоление вызовов и обеспечение соответствия

Внедрение федеративного обучения с PETs в финансовом секторе не лишено проблем. Технические сложности, вычислительные затраты и потребность в специализированных криптографических знаниях являются серьезными препятствиями. Кроме того, регулирующие органы все еще догоняют эти передовые технологии, требуя четких рамок и рекомендаций для их реализации.

Однако преимущества значительно перевешивают трудности. Финансовые учреждения могут использовать эти технологии для:

• Улучшения AML-скрининга: Путем совместного обучения моделей на разнообразных данных транзакций учреждения могут лучше выявлять сложные схемы отмывания денег, повышая эффективность своих процессов AML-скрининга и мониторинга.
• Усиления обнаружения мошенничества: Более быстрое и точное выявление новых типологий мошенничества, включая мошенничество с синтетической идентификацией, путем обучения на более широком спектре векторов атак, наблюдаемых в отрасли.
• Укрепления должной осмотрительности клиентов (CDD): Модели могут быть обучены лучше оценивать профили рисков без прямого обмена конфиденциальными данными клиентов, повышая точность проверки личности и оценки рисков.

Для финансовых учреждений интеграция таких передовых возможностей означает не только соблюдение нормативных требований, но и опережение сложных преступных сетей. Модульная архитектура Didit разработана для поддержки интеграции методов сохранения конфиденциальности, предлагая гибкое и масштабируемое решение для обеспечения устойчивости стратегий предотвращения финансовых преступлений в будущем.

Как Didit помогает

Didit находится на переднем крае верификации личности, предлагая платформу на базе ИИ, ориентированную на разработчиков, идеально подходящую для интеграции и улучшения инициатив федеративного обучения по сохранению конфиденциальности в борьбе с финансовыми преступлениями. Наши модульные примитивы идентификации обеспечивают строительные блоки для надежного, соответствующего требованиям и высокоэффективного предотвращения финансовых преступлений.

• Расширенный AML-скрининг и мониторинг: Возможности AML-скрининга и мониторинга Didit разработаны для бесшовной интеграции в ваши рабочие процессы, обеспечивая комплексные проверки по глобальным спискам наблюдения и санкционным спискам. Используя наш подход на базе ИИ, учреждения могут извлечь выгоду из высокоточного сопоставления и оценки рисков, которые могут быть дополнительно уточнены с помощью моделей федеративного обучения, включающих PETs.
• Проверка баз данных: Наша проверка баз данных обнаруживает синтетическое мошенничество и проверяет личность пользователя по государственным и финансовым базам данных в более чем 30 странах. Этот важный шаг в процессе KYC может быть усилен моделями FL, которые обучаются на агрегированных, конфиденциально сохраненных данных для выявления подозрительных схем, указывающих на мошеннические личности, с более высокой точностью.
• Модульная и гибкая архитектура: Открытая, модульная платформа идентификации Didit позволяет финансовым учреждениям подключать и использовать необходимые проверки личности. Эта гибкость жизненно важна для интеграции передовых PETs и FL-фреймворков без капитального ремонта существующих систем. Наши чистые API и консоль Business Console без кода делают реализацию простой как для разработчиков, так и для команд по соблюдению нормативных требований.
• Подход на базе ИИ: Как платформа на базе ИИ, Didit создана для обработки сложного анализа данных и распознавания образов, которые являются фундаментальными как для федеративного обучения, так и для эффективного обнаружения финансовых преступлений. Мы постоянно внедряем инновации, чтобы предоставлять передовые решения, которые могут адаптироваться к новым угрозам.
• Бесплатный Core KYC и отсутствие платы за установку: Didit предлагает бесплатный Core KYC, позволяя учреждениям начать создание надежной системы верификации личности с первого дня. Наша модель оплаты за успешную проверку и отсутствие платы за установку означают, что вы можете внедрить передовые методы предотвращения финансовых преступлений без непомерных первоначальных затрат, делая их доступными для учреждений любого размера для внедрения технологий сохранения конфиденциальности.

С Didit финансовые учреждения могут уверенно ориентироваться в сложностях финансовых преступлений, используя совместный интеллект и передовые технологии конфиденциальности для защиты своих клиентов и соблюдения нормативных требований.

Готовы начать?

Хотите увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с бесплатным уровнем Didit.