Intel i Consilient łączą siły, aby wykorzystać federated learning do walki z oszustwami finansowymi

Consilient, nowo utworzona firma poświęcona tworzeniu systemu następnej generacji do przeciwdziałania praniu brudnych pieniędzy i finansowaniu terroryzmu (AML/CFT), uruchomiła nową bezpieczną platformę federated learning, napędzaną przez Intel (INTC ) ® Software Guard Extensions (Intel® SGX). Platforma sztucznej inteligencji (AI) ma na celu zapobieganie przestępstwom finansowym i umożliwiać bezpieczną współpracę między instytucjami finansowymi, jednocześnie chroniąc prywatność i bezpieczeństwo danych.

Dlaczego to ma znaczenie

Zgodnie z danymi Organizacji Narodów Zjednoczonych, między 2-5% PKB jest pranych na całym świecie każdego roku, co odpowiada kwocie 800 miliardów – 2 bilionów dolarów. Rozpoznając potrzebę wyjścia poza ręczny i fragmentaryczny system monitorowania, Consilient stworzył inteligentne, współpracujące i zawsze włączone rozwiązanie, które wykorzystuje federated learning i Intel SGX do wykrywania oszustw finansowych.

Automatyzując ten proces za pomocą federated learning, dostęp do wielu zestawów danych, baz danych i jurysdykcji jest szyfrowany bez ujawniania danych lub wrażliwych informacji o klientach stronie biorącej udział. Rządy i instytucje finansowe mogą wykorzystać tę nową platformę do lebih dokładnego i wydajnego wykrywania nielegalnej działalności, z niższymi wskaźnikami fałszywych pozytywów, co pomoże w walce z przestępstwami finansowymi, powstrzymaniu prania brudnych pieniędzy i umożliwieniu legitymizacji osób i firm do zarządzania ryzykiem w sposób bardziej skuteczny.

„Kiedy banki próbują wykryć nielegalną i oszukańczą działalność, system jest bardzo niewydajny i nieskuteczny, z ponad 95% monitorowania transakcji dających fałszywe pozytywy i instytucje nie są w stanie zobaczyć ryzyka poza własnymi murami. Z technologią federated machine learning Consilient, wspieraną przez Intel SGX, przebudowujemy sposób, w jaki instytucje finansowe i władze odkrywają i zapobiegają ryzyku przestępstw finansowych w sposób dynamiczny i bezpieczny. Ten nowy podejście pozwala organizacjom zaoszczędzić koszty, przerzucić personel i zarządzać oraz priorytetem bardziej poważnymi ryzykami finansowymi w sposób wydajny i skuteczny.”

— Juan Zarate, globalny współzarządzający i dyrektor strategii w K2 Integrity oraz pierwszy asystent sekretarza skarbu Stanów Zjednoczonych ds. finansowania terroryzmu i przestępstw finansowych

Jak to działa

Federated learning to technika sztucznej inteligencji (ML) z zachowaniem prywatności i model obliczeń poufnych, który umożliwia szkolenie AI bez centralizacji danych. Consilient stworzył platformę opartą na zachowaniach, napędzaną przez maszynę ML, która działa na technologii DOZER ™. Modele ML mogą być szkolone na wielu zestawach danych w celu wykrywania i analizy „normalnych” i „niezwykłych” wzorców, których ludzie i większość obecnych technologii nie są w stanie dostrzec. Pozwala to instytucjom, władzom i regulatorom na współpracę przy jednoczesnym ujawnianiu i zarządzaniu systemowymi ryzykami w sposób bardziej skuteczny, wydajny i zrównoważony, bez narażania prywatnych danych na ryzyko.

Ten model obliczeniowy jest możliwy dzięki Intel SGX, który wykorzystuje sprzętowe środowisko wykonania zaufanego (TEE) do pomocy w izolowaniu i ochronie określonego kodu aplikacji i danych w pamięci. Technologia ta pomaga zapewnić, że korzeń zaufania jest ograniczony do małej części sprzętu procesora i samej aplikacji ML, zmniejszając powierzchnię ataku dla potencjalnych zagrożeń i lepiej chroniąc poufność i integralność kodu i danych.

„Zastosowanie technologii Intel Software Guard Extensions (Intel SGX) w sektorze finansowym jest niezwykle ekscytujące”, powiedział Anil Rao, wiceprezes i dyrektor generalny Data Platforms Security and Systems Architecture w Intel. „Finanse, jak widzieliśmy w wielu branżach, są często ograniczone przez bezpieczne udostępnianie informacji, a wstępne wyniki prób między Intel a Consilient dają ogromną nadzieję na przyszłość finansów współpracy.”

Więcej informacji na temat wykorzystania federated learning w sektorze usług finansowych można znaleźć w białej księdze zatytułowanej Federated Learning through Revolutionary Technology.