金融資安守門員!人工智慧防堵洗錢一把罩!(下)

金融資安守門員!人工智慧防堵洗錢一把罩!(下)
金融資安守門員!人工智慧防堵洗錢一把罩!(下)

交給人工智慧把關金融資安就對了!防堵洗錢樣樣行!(下)

 

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人工智慧應用於防制洗錢的方式:

從大數據中辨識可疑訊息

所有的網路資料,在一開始都是未整理的大數據,是非結構式的資訊。而人工智慧可以自動判別非結構式的網路資訊,如果偵測到跟金融交易或相關資訊,便能迅速提前通知,可以十分有效防範詐騙或是大量金錢的異常出入。

 

人工智慧挖掘交易者的人際關係

問題帳戶背後所呈現的個體、群體交易聯繫,可以讓人工智慧透過最短路徑算法搜尋洗錢個體之間的中介。比如:如果是企業與企業之間帳戶,直接交易百萬金額,其洗錢疑慮相較於較低;如果是百萬金額分批從數個不同公司轉出,但是共同轉入的相同的個人帳戶,其疑慮就比較高。

 

自然生成可疑活動報告(SAR)

根據 1970 年的銀行保密法(BSA),反洗錢技術通常不會在其他報告(例如:貨幣交易報告)下標記可疑活動。金融機構有責任在 30 天內就其認為可疑或異常的任何賬戶活動提交報告。如果有必要收集更多證據,可以延長不超過60天。

 

交易監控閥值

依循交易偵測需求(例如:金額、次數、天期…)可以依需求於系統上自行調整,即時監控可疑交易。(例如:個人帳戶與企業帳戶分類不同,交易的監控標不同)

 

如何判別疑似洗錢的客戶交易

當消費者進行免臨櫃的線上開戶,需要如何進行身份認證?如何確認消費者本人真的有交易的意願?歸功於人工智慧發展的突飛猛進,AI 擁有「了解你的客戶」(Know Your Customer,KYC)以及「了解你的員工」(Know your Employee,KYE)的反內部詐欺制度。

 

善用防制洗錢的人工智慧應用與技術,便能協助反洗錢的工作人員們能專心擬定更精明的應對策略、工作效率也能夠隨之更高!

 

 

 

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交給人工智慧把關金融資安就對了!防堵洗錢樣樣行!(上)

 

目錄

1. 機會伴隨風險,需投入洗錢防制人力

2. 金融資安守門員:人工智慧定義反洗錢新規則

3. 人工智慧應用於防制洗錢的方式:

3-1. 從大數據中辨識可疑訊息

3-2. 人工智慧挖掘交易者的人際關係

3-3. 自然生成可疑活動報告(SAR)

3-4. 交易監控閥值

3-5. 如何判別疑似洗錢的客戶交易

 

自從 2020 年開始,COVID-19 疫情所帶來的經濟破壞,導致消費者與金融機構間的交易迅速轉往線上支付。許多面臨物價通膨的民眾,在荷包不斷縮水的情況下開始思考,如果只能將錢存入銀行過於欠缺彈性,但是如果像是使用信用卡、銀行貸款或融資,卻侷限在個人的信用評比而有其限制。因此,非銀行體系的私人金融單位在前述狀況下得以興起;這些單位濫用網路的各種交易工具,利用個人以利滾利的投機心態,催生了購買資產、存入金融機構帳戶或匯至人頭帳戶等洗錢方式。

(示意圖/取自網路)

 

機會伴隨風險,需投入洗錢防制人力

獲得2020年度最佳「反洗錢解決方案」,全球數據分析領域領導者(SAS)、安侯建業聯合會計事務所(KPMG),及台灣反洗錢推廣協會(ACAMS)最新發布的反洗錢技術研究顯示,美國銀行業每年投入反洗錢的預算已高達 250 億美元,因此各國財政部試圖建立更加嚴謹且精準的反洗錢機制。台灣的金融監督管理委員會,作為主管反洗錢政策的政府機關,則是在2020年8月正式發布「金融科技發展路徑圖」,積極協助各金融機構尋求新的市場需求與價值,共同打造安全的金融科技生態圈。

 

目前大部分銀行均採用「規則基礎系統」(rules-based)的方法偵測非法洗錢。但是,面對系統每次數千甚至上萬筆警訊,卻只能先以人工過濾判斷。同時,隨著偵測技術與時俱進,相關工作人員也增加不少負荷心力。因此,在金融單位系統不見得有良好串接或資料管理,便需藉由新的科技工具主導改變環境。

 

 

金融資安守門員:人工智慧定義反洗錢新規則

在各國不斷構思下,經過改良的資安技術,不只可以用來保障網路安全,同時也能夠真正減輕人力負擔。SAS 在許多國外金融機構發展的經驗指出,人工智慧(AI)和機器學習技術(ML),在反洗錢趨勢下不斷成長,超過半數以上(57%)受訪者已經在反洗錢程序中部署 AI/ML,或預計在 12-18 個月內設置這項技術。因此,人工智慧的運用不只作為產品服務面的多樣化,更成為金融業發展洗錢防制的核心技術,有助於在大數據中找出共通模式與連結,實踐資安的核心價值。

 

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FloC將使用者分群,取代 Cookie個人識別

 

FLoC 將讓 Google 旗下產品不再仰賴 Cookie來紀錄分析個人使用行為。相較於識別「個人」行為的 Cookie, FLoC 是根據使用的網站瀏覽行為,將行為相似的人們分成多個群組,每個群組擁有一組 ID,廣告主就會再針對同一群組顯示相關的廣告。

 

FLoC 的作法雖然可以讓人們隱身在興趣相投的群組中,而且所有瀏覽歷史紀錄以及其他數據都將保留在本地。不過還是受到各界不同的質疑意見。Google 隱私沙盒的核心工程師 Josh Karlin 就將 FLoC 發佈至今所受到的爭議歸納成以下四點,並一一做出答覆:

 

爭議一、網站會被自動加入FLoC的廣告投放實驗中

Josh Karlin 回應:現在已經不會自動將網站加入 FLoC 的廣告投放實驗中,而是由網站選擇是否透過 API 加入。

 

爭議二、群組代號太抽象,無論是使用者與技術專家都不易理解

Josh Karlin 回應:為了能夠讓用戶、技術專家更好理解群組概念,他將改以基於領域的主題名稱(Topic)取代原本的群組代號(Cohort)。舉例而言:原本的群組代號為數字「21849」被「美麗與健康」這樣的興趣分類取代。

 

這些方式讓瀏覽網頁的使用者,清楚的理解自己怎麼被敘述,並且透過明確的主題內檢視是否涉及敏感的資訊。

 

爭議三、FLoC 的群組容易被數位指紋技術(註:fingerprinting,數位指紋提取,用以收集使用者手機、電腦型號等訊息)追蹤;

Josh Karlin 回應:說透過上述的主題標籤分類方式,預計可將原本的上萬個代號群組,減少至數百種的主題標籤群組,進一步降低群組被用於指紋追蹤的可能性。

 

爭議四、敏感性資訊仍有被洩露的疑慮。

Josh Karlin 回應:「這些主題名稱將由人為策劃,以確保它們不含敏感性資訊」。就長遠看來,分類方法最好由外界建置與維護。

 

Google還在考慮,未來新增讓用戶選擇不要加入特定主題的功能。

 

結論: Google 正在嘗試以主題取代群組分類的方法,減少外界對 FLoC 的質疑。相關更多信息,請參閱:

 

技術討論與議題追蹤:https://github.com/WICG/floc

關於隱私沙盒:https://privacysandbox.com

FLoC 詳情及分析:https://www.chromium.org/Home/chromium-privacy/privacy-sandbox/floc

 

 

 

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Google新技術FLoC因取代Cookie而產生的4大爭議,我們一同看谷歌如何巧妙化解!(上)

 

目錄

1. Google將棄Cookie廣告追蹤 新技術FLoC爭議多

2. 隱私權至上,廣告精準投放利器 Cookie 惹議!

3. FloC將使用者分群,取代 Cookie個人識別

3-1. 爭議一、網站會被自動加入FLoC的廣告投放實驗中

3-2. 爭議二、群組代號太抽象,無論是使用者與技術專家都不易理解

3-3. 爭議三、FLoC 的群組容易被數位指紋技術(註:fingerprinting,數位指紋提取,用以收集使用者手機、電腦型號等訊息)追蹤;

3-4. 爭議四、敏感性資訊仍有被洩露的疑慮。

 

Google將棄Cookie廣告追蹤 新技術FLoC爭議多

Google 聲明即將在 2022 年終止 Chrome 瀏覽器支援 Cookie,並且會以自家開發的廣告追蹤新技術「FLoC」取代(詳請可參考本文:Google 為保護隱私,棄 Cookie 卻改用人工智慧?),不過也引發了不小爭議 (參見:「恐怕會助長歧視」WordPress 與多家瀏覽器對 Google FLoC 喊停!)。因此 Google 隱私沙盒團隊資深軟體工程師 Josh Karlin 日前就針對四大爭議提出了初步的因應解方。

 

再了解這四大爭議之前,我們先來了解Cookie 的取代技術「FLoC 」吧!

 

隱私權至上,廣告精準投放利器 Cookie 惹議!

不管我們瀏覽什麼樣的網站,上面的廣告都跟曾經看過的產品/服務吻合!這一切都要歸功於瀏覽器所支援的第三方Cookie。Cookie 是經由造訪過的網站所建立的檔案,可以儲存個人的網站瀏覽行為。廣告業者可藉由 Cookie 所記錄的個人瀏覽足跡,精準投放「客製化的」廣告、並且檢視廣告成效,是撐起龐大數位廣告生態圈的關鍵之一。

 

隨著使用者隱私意識提高,Cookie 其實一直不斷備受爭議,目前已有多個瀏覽器響應阻擋第三方 cookie 的政策。但少了第三方的追蹤,將對數位廣告界帶來重大的變化。因此 Google 在 2019 年開始針對網頁隱私問題進行許多方式的改善,並且發起隱私沙盒(Privacy Sandbox)計畫號召各界提案,希望能在保護使用者隱私為前提下,又可以同時滿足廣告投放需求。

 

其中的第一個提案,就是Google力推的 FLoC 群組聯合學習技術(Federated Learning of Cohorts)。

 

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