Bankalardan terör finansmanını durduracak adım
Terör örgütü mensuplarının kendi aralarındaki para transferlerini yakalamak için bankalar her yıl milyarlarca dolar harcıyor. Ancak varolan AML sistemlerinin hatalı uyarı oranı yüzde 95'i buluyor. Çözüm olması beklenen yapay zeka, bu işi nasıl beceriyor?
Uluslararası terör tüm ülkelerin gündemine girmiş bir durumda. Eskisi gibi toplu eylemlerden çok, sık ve farklı noktalarda, daha mobil saldırılar görüyoruz. Bunların arkasında da farklı ülkelerden farklı konumlarda teröristler bulunuyor.
Terör örgütlerinin, sessiz bir şekilde eylem işareti bekleyen uykudaki hücreleri kadar, bir noktadan diğerine eylem yapmak için hareket eden üyeleri de var. Örneğin Reina saldırısında buna benzer bir durum yaşadık.
YASA DIŞI PARALAR YASAL YOLLARLA GİDİYOR
Aktif üyelerin yaptığı bir iş de örgüte finansman sağlamak. İnsan kaçırarak, uyuşturucu satarak, tehdit ve gasp, soygun gibi işlemler de bunların başında geliyor. Daha sonra bu paraları merkeze aktarmak için para farklı kanallara dağılıyor. Bunlardan birisi de resmi kanalları kullanmak, çünkü her şeyi takip etmek mümkün değil.
Yasa dışı birçok aktivite, çeşitli sebeplerle takip edilemiyor. Bankaların para aklama (Anti Money Laundering ya da AML) sistemleri, büyük ağa sahip bu yapıların hareketlerini takip etmekte zorlanıyor.
11 Eylül gibi kitlesel olaylardan sonra ABD'deki bankalar (daha sonra diğer ülkeler de bunu izledi), elle takip için personel sayılarını artırdılar. Fakat elektronik sistemler kadar insanlar da çeşitli zorluklarla karşılaşıyor ve bu transferleri bulmakta zorlanıyorlar.
Gözden kolayca kaçıyor Paranın dağıtım yollarından birisi de resmi kanalları kullanmak. Çünkü her şeyi takip etmek mümkün değil!
BAĞLANTI KURAMAYACAK KADAR RASTGELE VE UZAK
Basitçe şöyle bir trafik düşünün. Bir örgüt üyesi elindeki 80 doları Belçika'daki bir ATM'den çekiyor. Daha sonra bunu Cezayir'e havale ediyor. Buradan da bir kredi kartı işlemiyle Lübnan'a gidiyor. Bu parayı takip etmek demek, tüm ufak para transferlerini de takip etmek, dolayısıyla bankadaki işlemlerin belki de yüzde 90'ını takip etmek anlamına geliyor. Klasik uyarı sistemlerinin bunun yüzde 1'îne uyarı vermesi bile devasa bir iş yükü oluşturuyor.
Bu birbirinden ayrı ve tek başına şüphe oluşturmayan işlemler, ancak bir patern olarak bakıldığında manalı hâle geliyor. İşte burada da yapay zeka ve makine öğrenimi gibi teknolojilerin devreye girmesi gerekiyor. Bunun kanserle ilgili olan bir benzerini SAP Türkiye Genel Müdürü Uğur Candan ile konuşmuştum.Yazıyı aşağıdaki bağlantıdan okuyabilirsiniz.
Wired'ın bir röportajı da bankaların yapay zekayı nasıl kullanmaya başladığı konusuna ışık tutuyor. ABD merkezli QuantaVerse adlı şirket, para aklamanın yanı sıra, terörizm finansmanı ve diğer mâli suçlar için kullanılabilecek bir yapay zeka sistemi hazırladı.
Bankaların makine öğrenimine geçiş yapmasının ardında, devasa büyüklükte banka verileri içerisinde, başka türlü fark edilmeyecek ve veri okyanusunda kaybolacak anormal durumları fark edebilmesi yatıyor.
SAMANLIKTA İĞNE BULMAK İÇİN: YAPAY ZEKA VE MAKİNE ÖĞRENİMİ
QuantaVerse'in teknolojisi, şimdiden ABD Uyuşturucuyla Mücadele Dairesi'nin (DEA) "Dünyanın en önemli uyuşturucu parası aklayıcılarından biri" olarak nitelendirdiği bir Panamalı'nın yakalanmasını sağlamış.
QuantaVerse Kurucusu David McLaughlin Milyarlarca dolar, eski bir sistemin tespit ettiği hataların aslında hata olmadığını keşfetmeye harcanıyor.
Ancak bankacılıkta makine öğrenimi hâlen emekleme aşamasında, öyle ki, QuantaVerse bile tespit ettiği tehditlerinin ne kadarının doğru teşhis olduğunu bilemiyor. Fakat mâli düzenleme uzmanları bu konuda umutlu, çünkü onlara göre makineler çok sayıda ek veri noktasını dikkate alarak, insanların son derece uzun süre inceleyerek bile fark edemeyecekleri şekilde bir analiz gerçekleştirebiliyorlar.
GÜNCEL SİSTEMLERDE YANLIŞ UYARI ORANI %95
Aslında bu konuyu tartışmak bile abes ama ABD'de bankalar 1970'de çıkan bir kanun dolayısıyla devlet kurumlarına para aklamayı keşfetmekte yardımcı olmak zorundalar. Yazılımlar, bir şekilde bu süreci otomatik hâle getirdiler, fakat "false positive" uyarılar sistemleri kilitliyor.
Türkçeye Hatalı Doğru olarak da çevrilen False Positive, sistemin hatasız bir girdiyi çeşitli sebeplerle hatalı olarak işaretlenmesine deniyor. Fakat iş terör finansmanı olunca, ortam hata kaldırmıyor. Çünkü bu uyarıların peşine düşmek de ciddi bir zaman kaybı ve mâliyet anlamına geliyor.
Dow Jones'ta yapılan bir ankete göre, para aklamanın tespiti konusunda 800 uzmanın yarısı, bu tip hataların güvenlerini zedelediğini belirtiyor.
PricewaterhouseCoopers'ın (PwC) bir araştırması, para aklama tespit sistemlerinin verdiği uyarıların yüzde 90 ile 95'inin false positive olduğunu gösteriyor. Ne büyük zaman kaybı!
MİLYARLARCA DOLAR BOŞA GİDİYOR!
Yine de bankalar bu konularda her yıl milyarlarca dolar harcıyorlar. 2014 yılında QuantaVerse'ü kuran David McLaughlin, "Milyarlarca dolar, eski bir sistemin tespit ettiği hataların aslında hata olmadığını keşfetmeye harcanıyor" diyor.
Bankaların bu geçiş sürecinde iki yöne de yatırım yapması en mantıklısı. Çünkü bir yandan varolan koruma önlemlerini sürdürürken, bu yeni ve işleri çözme olasılığı daha yüksek sistemlerin daha da gelişmesi şart.
Yoksa 1 milyon liralık işlemleri takip ederken belki bir öğrencinin ulaşım kartına ya da cep telefonuna yükleyeceği parayı da izlemek gerekecek.
