人工知能の進歩を、新しいモデル、新しいアーキテクチャ、新しい機能といったブレークスルーのレンズを通して組み立てる傾向が強まっています。
イノベーションは多くの場合、何が発明され、どれだけ早く発明されたかによって評価されます。
しかし、いくつかの領域では、この枠組みはまったく的外れです。
Feedzai の共同創設者兼最高科学責任者。
金融犯罪はもはや個別の出来事の集合体ではなく、組織化され、適応性があり、ますます産業化されたシステムに進化しています。
犯罪ネットワークは地理を越えて活動し、自動化を活用し、その手法を常に改良しています。パフォーマンスの高い組織と同様に、テスト、反復、変更を行っています。
このような環境では、問題は人工知能システムが革新的かどうかではありません。重要なのは、対処するように設計された脅威と同じレベルの組織、スピード、適応性で運用できるかどうかです。
イノベーションが現実と出会うとき
AI の画期的な進歩のほとんどは、現実世界のシステムと接触すると存続しません。
制御された環境では、モデルは適切にパフォーマンスを発揮します。データは理解可能であり、前提条件が満たされており、評価指標は安定しています。しかし、現実には、不完全な情報、変化する行動、遅延要件、規制の監視、積極的に弱点を突こうとする敵対者など、別の一連の制約が存在します。
金融および政府システム、特に不正行為やリスクに関連するシステムは、AI にとって最も要求の厳しい環境の 1 つです。意思決定はミリ秒単位で行う必要があり、間違いは経済的および評判に直接影響を及ぼし、根底にあるパターンは常に進化しています。ランダムではなく、意図的に。
不正行為は静的な問題ではありません。それは適応します。
多くのイノベーションが失敗するのはここです。それは、基本的なアイデアに欠陥があるからではなく、持続的なプレッシャーの下で、または適応するために必要な機敏性で機能するように設計されていないからです。
問題の複雑さ
詐欺の産業化により、必要とされる対応の性質も変化しています。
既知のパターンを認識したり、過去の出来事に反応したりするだけではもはや十分ではありません。システムは、これまで目に見えなかった動作を認識し、進化する戦術を予測し、複数のチャネルや地域にわたってシームレスに動作する必要があります。
これには、孤立したイノベーション以上のものが必要です。これには、一度ではなく継続的に学習、適応、適応できるシステムが必要です。そして、これらのシステムの背後には、さらに根本的なものが必要です。それは、長期にわたってこのレベルのパフォーマンスを生み出し、維持できる文化です。
特許を通じて
紙の上にしか存在しないイノベーションの影響力は限られています。導入後も存続し、状況が変化しても機能し続けるイノベーションが、最終的に有効性を定義します。金融犯罪を防止するには、この 2 つの間のギャップが重要です。
近年、金融セクターは AI と機械学習への投資を大幅に増加させており、業界全体で特許活動が急増しています。大手銀行から専門技術プロバイダーに至るまで、知的財産によってリスクの特定、意思決定、管理の進歩を捉え、活用できるという認識が高まっています。
最近のデータによると、金融分野における人工知能関連の特許出願は過去 5 年間で 250% 以上増加しました。大手銀行からこの分野で事業を展開する小規模な新興企業に至るまで、ビジネスに特許の価値を加えることに明らかに関心が集まっています。
しかし、この文脈では、特許はそれ自体が目的であると理解されるべきではありません。
それらは創意性の指標であるだけではありません。これらは、より構造的な何か、つまりアイデアを現実世界のシステムで確実に動作する機能に繰り返し変換する能力の兆候です。
強いアイデア
特許を 1 つ取得できれば、それは強力なアイデアを示します。 10 個あれば、強力なグループであることを示します。 100 点を獲得した場合、それは強力な文化を示します。
アイデアが創造されるだけでなく、挑戦され、テストされ、洗練され、現実世界の制約の下で動作しなければならないシステムに統合される文化。
この違いは、そのようなイノベーションが実際に何を可能にするかを見ると明確になります。
これにより、金融機関は、トランザクションを個別に評価するだけでなく、数週間または数か月にわたって構築されたパターンとどのように関連しているかを理解しながら、長期間にわたる行動をリアルタイムで分析できるようになります。これにより、静的なルールベースの検出から永続的な動作モデルへの移行が可能になり、異常検出の精度と応答速度の両方が向上します。
ミリ秒単位で意思決定を行う必要がある環境では、これらの機能は段階的な改善ではありません。彼らは、事後的に対応するのではなく、不正行為が進行している間に機関が介入できるかどうかを決定します。
これらのアプローチの一部はすでに大手金融機関で大規模に導入されており、複雑な取引環境における意思決定の大幅な迅速な実行とより強力な行動洞察を可能にします。
この観点から見ると、特許は発明に関するものだけではありません。彼らは、イノベーションが耐えられる条件を構築し、プレッシャーの下でも機能するシステムに変換することに関心を持っています。
発明からシステムのパフォーマンスまで
この文脈でアイデアが重要であるためには、いくつかの層の検証を通過する必要があります。新しいものでなければなりません。それは明らかであってはなりません。そして、それは理論上ではなく、各機関が日常的に依存しているシステムにおいて有用でなければなりません。この最後の側面はしばしば見落とされます。
現実世界の金融システムにおけるユーザビリティとは、制約の下で、敵対的な行動が存在する状況でも、大規模に確実に運用できる能力を意味します。これは、複雑なインフラストラクチャに統合し、リアルタイムの意思決定をサポートし、合法的な使用と犯罪戦術の両方が進化しても堅牢性を維持することを意味します。
言い換えれば、イノベーションは発明によって定義されるものではありません。これは、継続的なシステム パフォーマンスによって定義されます。
脅威の規模を調整する
金融犯罪の産業化は構造的な非対称性をもたらします。一方で、高度に組織化されたネットワークは、速度、調整性、適応性を備えて動作します。
一方で、これまでの防衛システムは断片化され、事後対応的であり、レガシー アーキテクチャによって制限されていました。このギャップを埋めるには、段階的に改善する必要はありません。これには、システムの設計、構築、開発の方法を変える必要があります。
必要なイノベーションのレベルは、脅威の組織レベルによって決まります。
そして、この脅威が産業化を続ける中、それに対処するために設計されたシステムも同様の対応をする必要があります。
画期的な進歩を超えて
だからといって研究の重要性が薄れるわけではありません。逆に強化してしまうのです。ブレークスルーは必要ですが、それだけでは十分ではありません。
最終的に重要なのは、これらのブレークスルーを現実世界で確実に動作するシステム、つまり継続的に動作し、動的に適応し、プレッシャーの下でもパフォーマンスを維持できるシステムに変換できるかどうかです。
金融犯罪の防止において、これは抽象的な課題ではありません。これは運用上の現実です。そしてそれは、制度の有効性、金融システムの回復力、そして最終的にはこれらのシステムが維持できる信頼のレベルを定義します。
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