อินเทล และ Consilient ร่วมมือกันใช้ Federated Learning เพื่อต่อต้านการฉ้อโกงทางการเงิน

Consilient บริษัทใหม่ที่ก่อตั้งขึ้นเพื่อสร้างระบบต่อต้านการฟอกเงินและต่อต้านการสนับสนุนการก่อการร้าย (AML/CFT) รุ่นต่อไป ได้เปิดตัวแพลตฟอร์มการเรียนรู้แบบกระจายที่ปลอดภัยโดยใช้ Intel (INTC ) ® Software Guard Extensions (Intel® SGX) แพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีเป้าหมายเพื่อป้องกันการกระทำผิดกฎหมายทางการเงินและอำนวยความสะดวกในการร่วมมือระหว่างสถาบันการเงินในขณะเดียวกันก็ช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวและรักษาความปลอดภัยของข้อมูล

ทำไมจึงสำคัญ

ตามรายงานของสหประชาชาติ ระหว่าง 2-5% ของผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ (GDP) ถูกฟอกเงินทั่วโลกทุกปี ซึ่งเท่ากับ 800 พันล้านดอลลาร์ถึง 2 ล้านล้านดอลลาร์ Consilient ได้สร้างโซลูชันที่ชาญฉลาด ร่วมมือ และทำงานตลอดเวลาโดยใช้การเรียนรู้แบบกระจายและ Intel SGX เพื่อตรวจจับการฉ้อโกงทางการเงิน

โดยการทำให้กระบวนการนี้เป็นอัตโนมัติผ่านการเรียนรู้แบบกระจาย การเข้าถึงชุดข้อมูล ฐานข้อมูล และเขตอำนาจศาลจะถูกเข้ารหัสโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลหรือข้อมูลลูกค้าที่ละเอียดอ่อนให้กับฝ่ายที่เกี่ยวข้อง รัฐบาลและสถาบันการเงินสามารถใช้แพลตฟอร์มใหม่นี้เพื่อตรวจจับกิจกรรมที่ผิดกฎหมายได้อย่างแม่นยำและ効 quảมากขึ้น โดยมีอัตราผลบวกลวงต่ำลง ซึ่งช่วยต่อต้านการกระทำผิดกฎหมายทางการเงิน ป้องกันการฟอกเงินมูลค่าสูง และช่วยให้บุคคลและธุรกิจที่ถูกต้องสามารถจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

“เมื่อธนาคารพยายามตรวจจับกิจกรรมที่ผิดกฎหมายและฉ้อโกง ระบบมีประสิทธิภาพต่ำและไม่มีประสิทธิภาพ โดยมีการติดตามธุรกรรมมากกว่า 95% ที่ให้ผลบวกลวง และสถาบันไม่สามารถมองเห็นความเสี่ยงนอกเหนือจากกำแพงของตนเองได้ ด้วยเทคโนโลยีการเรียนรู้แบบกระจายของ Consilient ที่ได้รับการสนับสนุนจาก Intel SGX เรากำลังออกแบบวิธีการที่สถาบันการเงินและหน่วยงานต่างๆ ตรวจจับและป้องกันความเสี่ยงการกระทำผิดกฎหมายทางการเงินได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย วิธีการใหม่นี้ช่วยให้องค์กรสามารถประหยัดค่าใช้จ่าย จัดสรรบุคลากรใหม่ และจัดการและจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงการกระทำผิดกฎหมายทางการเงินที่ร้ายแรงขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย”

— Juan Zarate หุ้นส่วนผู้จัดการระดับโลกและหัวหน้าฝ่ายยุทธศาสตร์ของ K2 Integrity และอธิบดีกรมการเงินและการต่อต้านการก่อการร้ายแห่งสหรัฐอเมริกา

วิธีการทำงาน

การเรียนรู้แบบกระจาย เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและแบบจำลองการคำนวณที่รักษาความเป็นส่วนตัว ซึ่งช่วยให้การฝึกอบรม AI โดยไม่ต้องรวมศูนย์ข้อมูล Consilient ได้สร้างแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้เทคโนโลยี DOZER™ ของตนเอง โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถฝึกอบรมข้ามชุดข้อมูลหลายชุดเพื่อตรวจจับและวิเคราะห์รูปแบบ “ปกติ” และ “ผิดปกติ” ที่มนุษย์และเทคโนโลยีในปัจจุบันไม่สามารถทำได้ ซึ่งช่วยให้สถาบันการเงิน หน่วยงาน และหน่วยงานกำกับดูแลสามารถร่วมมือและจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพและยั่งยืนโดยไม่ต้องเสี่ยงต่อข้อมูลส่วนบุคคล

แบบจำลองการคำนวณนี้เป็นไปได้โดยใช้ Intel SGX ซึ่งใช้สภาพแวดล้อมการดำเนินการแบบม信頼 (TEE) ที่ขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์ในการแยกและปกป้องโค้ดและข้อมูลของแอปพลิเคชันในหน่วยความจำ เทคโนโลยีนี้ช่วยให้แน่ใจว่าจุดศูนย์กลางของความไว้วางใจถูกจำกัดไว้เพียงส่วนเล็กๆ ของฮาร์ดแวร์ของหน่วยประมวลผลกลางและแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งช่วยลดพื้นที่โจมตีสำหรับภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น และปกป้องความเป็นส่วนตัวและความสมบูรณ์ของโค้ดและข้อมูลได้ดีขึ้น

“การนำเทคโนโลยี Intel Software Guard Extensions (Intel SGX) ไปใช้ในพื้นที่การเงินนั้นน่าตื่นเต้นมาก” Anil Rao รองประธานและผู้จัดการทั่วไปของ Intel กล่าว “การเงิน เช่นเดียวกับอุตสาหกรรมอื่นๆ มักถูกจำกัดโดยการแบ่งปันข้อมูลที่ปลอดภัย และผลการทดลองเบื้องต้นระหว่าง Intel และ Consilient มีความหวังมากสำหรับอนาคตของการเงินร่วมมือ”

ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้การเรียนรู้แบบกระจายในอุตสาหกรรมบริการทางการเงินสามารถพบได้ในเอกสารขาวที่มีชื่อว่า การเรียนรู้แบบกระจายผ่านเทคโนโลยีปฏิวัติ