近日，英国央行和伦敦国际清算银行创新中心开展的一个项目利用人工智能来发现实时零售支付系统中正在出现和出现的新型金融犯罪模式，该项目显示出良好的前景，但也对其有效性提出了一些限制。

为了逃避侦查，犯罪分子在复杂的网络中运作，这些网络包含跨多家金融机构的众多账户。电子支付系统处理众多参与者的交易，这使得他们能够查看整个网络的情况。英格兰银行的“赫塔计划”（Project Hertha）测试了现代人工智能(AI)技术的应用，以帮助发现支付系统数据中复杂且协同的犯罪活动。

实验使用了作为项目一部分开发的最先进的模拟合成交易数据集进行。该数据集包含180万个银行账户和3.08亿笔交易的数据。该数据集使用经过训练以模拟真实交易模式的先进人工智能模型构建。

研究发现，支付系统分析可以成为一种有价值的“补充工具”，帮助银行和支付服务提供商(PSP)发现可疑活动。

参与该项目的银行和PSP发现的非法账户数量比他们原本可能发现的多12%。该实验还被证明在发现新型金融犯罪模式方面尤其有价值。在尝试发现以前未发现的行为时，它帮助实现了26%的改进。

英国央行表示：“研究结果展现了良好的前景，但也表明系统分析的应用和有效性存在局限性。这只是难题的冰山一角。引入类似的解决方案还会引发复杂的实际操作、法律和监管问题。分析这些问题超出了赫塔项目的范畴。”

英国央行表示，研究结果还凸显了标记训练数据、稳健的模型反馈回路和可解释的人工智能算法对于最大限度地提高效率的重要性。