2024Artefact 6月Artefact 举办的“金融服务人工智能峰会Artefact Swift公司AI/ML项目负责人Johan Bryssinck、AI/ML平台负责人Chalapathy Neti以及Mostly AI公司首席执行官Tobias Hann参与了小组讨论Artefact 以下是此次讨论的主要收获。

关于约翰·布里辛克：在Swift公司，他负责推动人工智能的应用，以提升产品和服务质量。凭借超过20年的从业经验，他专注于企业战略、创新和技术领域，并通过建立合作伙伴关系，利用人工智能解决行业难题。

关于托比亚斯·汉恩：他专攻合成数据和人工智能驱动的解决方案。他拥有维也纳经济与商业大学的博士学位以及加州大学伯克利分校哈斯商学院的工商管理硕士学位，并在软件、数据和机器学习领域拥有丰富的经验。

关于查拉帕蒂·内蒂：他在Swift公司负责开发企业级人工智能平台。他在人工智能和cloud 拥有丰富经验，曾在IBM担任过高级职务，包括IBM Watson教育事业部副总裁和医疗保健转型总监。

引言

讨论的重点在于金融服务行业面临的重大挑战，特别是涉及金融犯罪、欺诈和反洗钱的问题。据估计，这些问题在全球范围内造成的损失约为4800亿美元。要大规模解决这些问题，需要通过协作进行创新，这主要是因为数据分散在多个孤岛之中。

合成数据的作用

合成数据已成为推动这种协作式创新的关键驱动力。作为一家主导性的支付基础设施公司，SWIFT处理着大量占全球GDP比重显著的交易，并与全球众多机构开展合作。为了有效打击金融犯罪，SWIFT与合作伙伴携手，负责任地利用合成数据推动创新。

应对金融犯罪的方法

约翰详细阐述了长期存在的欺诈问题，并强调需要通力合作来应对这一挑战。尽管技术不断进步，欺诈行为仍在持续增加，部分原因在于支付方式的分散以及数据孤岛的存在。SWIFT与“金融智能服务未来”组织合作，通过数据共享举措，在欺诈检测和预防方面取得了显著成效。

异常检测与人工智能

Swift 的目标是构建一个用于实时交易监控的高级异常检测模型。与银行的合作以及在支付控制服务中运用人工智能已初见成效，例如误报率降低了 40%。下一步是将异常检测功能整合到支付预验证服务中，以在交易发起前增强交易安全性。

机密计算

机密计算被视为实现安全数据协作的关键技术，可在数据处理的各个阶段保障数据安全。Swift致力于在全球范围内推广这项技术，并与超大规模云服务提供商合作，以覆盖其庞大的客户群。

合成数据的重要性

Mostly AI 的托比探讨了合成数据在实现安全、高效的数据协作方面所发挥的重要作用。合成数据具有完全匿名性，可应用于软件开发、科研以及人工智能模型训练等多种场景。它不仅能解决数据隐私问题，还有助于构建更强大且无偏见的人工智能模型。

挑战与未来方向

讨论还涉及了人工智能对就业的影响，以及新兴支付公司作为潜在竞争对手的崛起。Swift 通过整合新技术并扩展其支付网络，持续进行创新，以适应不断变化的金融格局。

结论

此次对话凸显了协作创新、人工智能和合成数据在打击全球金融犯罪方面的重要性。SWIFT在异常检测、安全数据协作以及合成数据应用方面所做的持续努力，对于提升金融生态系统的完整性和效率至关重要。