Intel & Consilient Bergabung untuk Menggunakan Federated Learning untuk Melawan Kejahatan Keuangan

Consilient, sebuah perusahaan baru yang didirikan untuk membangun sistem generasi berikutnya untuk anti-pencucian uang dan memerangi pendanaan terorisme (AML/CFT), meluncurkan platform pembelajaran federated yang aman dan baru, didukung oleh Intel® Software Guard Extensions (Intel® SGX). Platform kecerdasan buatan (AI) ini bertujuan untuk mencegah kejahatan keuangan dan memungkinkan kerja sama yang aman di antara lembaga keuangan sambil membantu melindungi privasi dan mengamankan data.

Mengapa Ini Penting

Menurut Perserikatan Bangsa-Bangsa, antara 2-5% dari produk domestik bruto (PDB) dicuci secara global setiap tahun, yang berjumlah $800 miliar – $2 triliun. Mengakui kebutuhan untuk melampaui sistem pemantauan manual dan terfragmentasi, Consilient membangun solusi cerdas, kolaboratif, dan selalu-aktif yang memanfaatkan pembelajaran federated dan Intel SGX untuk mendeteksi kejahatan keuangan.

Dengan mengotomatisasi proses ini melalui pembelajaran federated, akses ke beberapa set data, basis data, dan yurisdiksi dienkripsi tanpa pernah mengungkapkan data atau informasi pelanggan sensitif kepada pihak-pihak yang terlibat. Pemerintah dan lembaga keuangan dapat menggunakan platform baru ini untuk lebih akurat dan efisien mendeteksi aktivitas ilegal, dengan tingkat positif palsu yang lebih rendah, membantu melawan kejahatan keuangan, mencegah pencucian uang dengan nilai lebih tinggi, dan memungkinkan individu dan bisnis yang sah untuk mengelola risiko dengan lebih efektif.

“Ketika bank mencoba mendeteksi aktivitas ilegal dan penipuan, sistemnya sangat tidak efisien dan tidak efektif, dengan lebih dari 95% pemantauan transaksi menghasilkan positif palsu dan lembaga tidak dapat melihat risiko di luar dinding mereka sendiri. Dengan teknologi pembelajaran mesin federated Consilient, didukung oleh Intel SGX, kami merancang ulang cara lembaga keuangan dan otoritas menemukan dan mencegah risiko kejahatan keuangan secara dinamis dan aman. Pendekatan baru ini memungkinkan organisasi untuk menghemat biaya, mengalihkan personil, dan mengelola serta memprioritaskan risiko keuangan ilegal yang lebih serius dengan efisien dan efektif.”

— Juan Zarate, mitra pengelola global dan kepala petugas strategi di K2 Integrity dan asisten sekretaris pertama Departemen Keuangan AS untuk Pembiayaan Terorisme dan Kejahatan Keuangan

Bagaimana Ini Bekerja

Pembelajaran federated adalah teknik kecerdasan buatan (ML) yang menjaga privasi dan model komputasi konfiden yang memungkinkan pelatihan AI tanpa memusatkan data. Consilient telah menciptakan platform berbasis perilaku, ML-driven yang berjalan pada teknologi DOZER™. Model ML dapat dilatih di beberapa set data untuk mendeteksi dan menganalisis pola “normal” dan “abnormal” yang tidak dapat dilakukan oleh manusia dan sebagian besar teknologi saat ini. Ini memungkinkan lembaga, otoritas, dan regulator yang berpartisipasi untuk berkolaborasi sambil mengungkap dan mengelola risiko sistemik dengan lebih efektif, efisien, dan berkelanjutan tanpa membahayakan data pribadi.

Model komputasi ini dimungkinkan melalui Intel SGX, yang menggunakan lingkungan eksekusi tepercaya berbasis perangkat keras (TEE) untuk membantu mengisolasi dan melindungi kode aplikasi dan data tertentu di memori. Teknologi ini membantu memastikan akar kepercayaan terbatas pada sebagian kecil perangkat keras unit pemrosesan pusat dan aplikasi ML itu sendiri, mengurangi permukaan serangan untuk ancaman potensial, dan lebih melindungi kerahasiaan dan integritas kode dan data.

“Penerapan teknologi Intel Software Guard Extensions (Intel SGX) di ruang keuangan sangat menggembirakan,” kata Anil Rao, wakil presiden dan general manager, Data Platforms Security and Systems Architecture di Intel. “Keuangan, seperti yang kita lihat di banyak industri, sering kali terbatas oleh berbagi informasi yang aman, dan hasil uji coba awal antara Intel dan Consilient menjanjikan sangat besar untuk masa depan keuangan kolaboratif.”

Informasi lebih lanjut tentang menggunakan pembelajaran federated di industri jasa keuangan tersedia dalam makalah putih berjudul, Pembelajaran Federated melalui Teknologi Revolusioner.