インターネットのスター企業がマネーロンダリングに関与しているのに、黒人製品の度重なる禁止にはどのような説明があるのでしょうか?
最近、悪い審査チームがニュースを発表しました。オンライン ギャンブル ギャングが、資金洗浄の支払いチャネルとして Pinduoduo を使用しているということです。ネット上では大きな注目を集めているが、事件はまだ結論が出ていない。
決済方法のアップグレードにより、マネーロンダリングはギャング映画で見るような取引ではなくなりましたが、テクノロジーの進歩とともに時代に合わせて進化してきました。しかし同時に、機械学習はオンライン マネーロンダリングの違法行為に対処するためのより優れた検出および取り締まり方法をもたらしました。
一昨日、パブリックアカウントプラットフォーム「Bad Reviews」に記事が掲載され、大きな波紋を広げた。
この記事では「Pinduoduo の店舗はギャンブル ウェブサイトのマネーロンダリング プラットフォームとなっており、1 店舗で 1 日あたり 50 万元が洗浄されています。「記事の中で、否定的な審査チームは、Pinduoduo プラットフォーム上の一部の店舗が仮想通貨のチャージを装って犬肉を販売しているが、密かにギャンブル Web サイトがお金を集めるための支払いチャネルであることを偶然発見しました。
悪いレビューチームはオンラインギャンブルという灰色の業界について調査したいと考えていたことが判明しましたが、ギャンブルウェブサイトでリチャージテストを実施したところ、ギャンブルウェブサイトの支払いインターフェースが実際にはPinduoduoの支払いページにジャンプしたことが判明しました。 、そして、ついにある仮想商品を利用して、注文フォームを完成させ、ギャンブル資金を取引高に換算し、盛大に「マネーロンダリング」が完了した。
調査の結果、Pinduoduo のストア審査基準は高くないため、マネーロンダリング機能を備えたオンライン ストアが多数存在することが判明しました。その背後にある資金の流れも驚くほど大きく、1 日の取引量が 50 万件に達することもあります。元。
しかし、Pinduoduo プラットフォームは理由は不明ですが、監視を実施しませんでした。
このニュースが出るとすぐに、Pinduoduo はじっとしていられなくなりました。
すぐに彼らは声明を発表し、その記事は虚偽であり虚偽であり、噂の拡散と名誉毀損で否定的審査チームを最大で2000万円の賠償金で告訴すると発表した。 1000万人民元。
Pinduoduo は、自社の監督が厳格ではなかったにもかかわらず、否定的なレビューについて直ちに苦情を申し立てましたが、それでも報道に対する責任をメディアに負わせたいと考えていました。事件はまだまだ展開中…
マネーロンダリングとアンチマネーロンダリングのいたちごっこ
ギャンブルの危険性については言及する必要はありません。
時代の発展に伴い、ギャンブルはオンライン ビジネスも発展し、灰色のオンライン業界の非常に重要な部分となっています。さまざまなオンライン支払い方法の人気により、もともとインターネット上に隠されていたギャンブルが、製品エクスペリエンスを向上させ、より多くのユーザーを引き付けるためにさまざまな方法を使用するようになりました。
今回明らかになった拼多多事件が事実であれば、抜け穴によるマネーロンダリング経路の問題も彼らに責任があることになるだろう。
ただし、法律や規制の整備により、多くのチャンネルが規制されたり、禁止されたりしています。しかし、カジノの資金洗浄を支援し、より多くのギャンブル資金やブックメーカーの収入を合法化するために悪用できる抜け穴が常に存在し、それがインターネットギャングにとって富を築く手段となっている。
マネーロンダリングこの用語は 20 世紀初頭に登場したもので、そのリーダーはアルフォンス ガブリエル カポネという名のギャングでした。彼らはさまざまな違法ルートを通じて多額の現金を手に入れていましたが、彼らはそれを預金することを敢えてしませんでした。それは銀行にあります。
犯行グループの財務部長がコイン式洗濯機を大量に購入し、ランドリー事業を始めた。毎晩その日の収入を計算するときに、盗んだお金を加えて税務署に納税申告書を提出します。このようにして、支払うべき税金を差し引いた残りの違法なお金が合法的な収入となります。
後に、不適切な資金源からの資金を合法化するこの方法は「マネーロンダリング」と呼ばれるようになりました。
世界中の違法なマネーロンダリング活動の額は非常に大きく、世界の GDP の約 2% から 5% を占めており、これは年間約 8,000 億米ドルに相当します。現代のテクノロジーの発展に伴い、マネーロンダリングの経路はさらに増加しています。ますます豊富になり、発見するのはますます困難になっています。
ますます複雑化するマネーロンダリング手法に対応して、リスクベースの共同マネーロンダリング防止および共同管理規制措置が国際的に提案されている。主流の監督方法と同様に、主なことは次のとおりです。ルールや特徴に基づいた不審な取引の特定。これには多大な労力がかかり、あまり効果的ではありません。
ユーロポールの報告書によると、金融サービス機関から提出された不審取引報告書のうち約10%については、当局によるさらなる調査が必要となる。
それでは、マネーロンダリング対策のジレンマに直面して、人工知能はどのような変化をもたらすのでしょうか?
機械学習はマネーロンダリングとの戦いにどのように役立つか
マネーロンダリング対策の中核は、ユーザーの識別を適切に行うことです。まず、顧客の識別を行い、次に、資金のソースと宛先を識別して、資金取引が顧客の属性やその他の特性と一致するかどうかを判断します。
マネーロンダリング対策では、膨大なデータの処理が難しく、不審な取引の判断が難しい問題を解決するには、機械学習などのテクノロジーの導入が新たなチャンスをもたらします。
場合によっては、機械学習手法を使用してマネーロンダリング対策の上級専門家の判断パターンを学習し、疑わしいケースを階層的に分類して報告することで、審査拠点の数を大幅に削減し、効率的な人間と機械のコラボレーションを実現します。
まずは右数百万のデータ行為複数の機能の次元分析して合格する機械学習モデル、不審事件の検知を実現自動分類そして選別。
マネーロンダリング対策の専門家の経験を機械学習システムに統合することで、システムが自動的に調整および進化するのに役立ちます。短期間のトレーニングと調整の後、機械学習システムはマネーロンダリング対策の上級専門家のレベルに近づくことができます。人件費を大幅に節約できます。
さらに、半教師あり機械学習などのテクノロジーにも大きな可能性があります。
たとえば、行動データと少数の特徴タグを使用して、グラフ分析、クラスタリング、相関分析、その他の技術的手段を通じて異常な取引と関係グラフを特定し、複雑なマネーロンダリング取引や地下銀行を特定するために使用されます。専門家の経験と組み合わせることで、闇に潜むマネーロンダリング組織を暴くことが期待される。
また、アルゴリズムモデルの実行時間が長くなり、より多くの事例が入力され、人的修正が加えられるほど、疑わしい取引を識別する能力が強化され、誤判断や判断漏れの可能性が低くなります。
中国はマネーロンダリング対策で特に強い圧力に直面している
中国社会は、豊富なインターネット製品によって特に大きく変化しており、世界で最も人気があり、便利で成熟した産業を持つ国として、現在、モバイル取引が最も人気があります。私たちは 10 億人以上の取引フローに直面しているため、不審な取引を特定するという最大のプレッシャーにさらされています。
報道によると、国内の大手金融テクノロジー企業の一部は、機械学習モデル手法により、上級マネーロンダリング対策専門家 95% のレベルに達し、手動レビューの作業負荷を軽減できます 30%、マネーロンダリングを効果的に制御するのに役立ちます。
マネーロンダリング対策サービスを提供する会社では、次のようなソリューションを提供しています。
ソースでの不正行為防止の識別を強化します。デバイスのモデル、動作特性、アクセス頻度、地理的位置などの情報に基づいてリスクを特定し、エミュレータ、マシンのroot化やマシンの改造、ギャング不正行為などの不正行為をタイムリーに発見します。
より立体的なユーザー ポートレートを作成します。当社は、アカウント関連情報、およびクレジット申請、毎日の預金とローン、資本取引、デバイスのログインなどのデータを通じて、関連するネットワーク技術を使用してユーザーの関係マップを構築し、ユーザーの個人特性の概要を示し、三次元の関係を確立します。肖像画。
異常な資金取引を監視します。ビジネスデータに基づいて、関連関係グラフに含まれる資本取引データをマイニングし、ルールまたはモデルの助けを借りて、グラフ内の異常な資金取引行動と異常な取引グループが特定されます。
マネーロンダリング口座を正確に特定します。深層学習に基づくアソシエーション グラフ テクノロジーは、金融機関が小売顧客のアソシエーション グラフを整理して構築し、リスクの予防と制御の観点と方法を拡張し、アソシエーション グラフに基づいた完全なマネーロンダリング口座識別メカニズムを構築するのに役立ちます。
そしてこれは、AI テクノロジーの恩恵を受けたマネーロンダリング対策テクノロジーのほぼ日常的なプロセスです。
グレー産業の監督不足の責任は誰にあるのでしょうか?
多くの企業の報告書ではマネーロンダリング対策に AI を使用することが言及されていますが、現在 AI は問題の分析に演繹ではなく帰納と合成を主に使用していることを認めなければなりません。
したがって、現在の使用法では、データ監視、人員削減などが最も強調されています。
AI がマネーロンダリング対策に使用されるのは避けられない傾向ですが、マネーロンダリング対策システムの開発と導入は依然として拡大しており、業界の専門家の関与は依然として非常に重要な要素です。
機械学習などのテクノロジーは、マネーロンダリングのルールの一部を習得するために大量のデータトレーニングに依存する必要があり、それによってより包括的で安全な監視と意思決定を提供できるようになります。遠い未来。
拼多多事件に戻ると、現時点ではこのセルフメディア企業に対する否定的なレビュー以外の正式な調査報告書は存在しないため、彼らがマネーロンダリングを行っているかどうかはまだ判明していない。
としてネガティブレビューチーム言った、
「このレポートは、いかなるプラットフォームを潰すことを目的としたものではなく、違法ギャンブル業界を一緒に潰すことを目的としています。」
私たちも同じであり、さらなる人工知能テクノロジーが私たちの生活をより便利にするだけでなく、より純粋なものになることを願っています。