Mudel märgistab kaardimakse tõenäolise pettusena. Summa on kliendi jaoks suur, kaupmees on uus ja skoor on kõrgeimas vahemikus. Analüütikul on järjekorras veel nelikümmend hoiatust. Kiireim samm on kinnitada ja edasi liikuda. Kuid kliendi konto märkmed näitavad hiljutist kolimist ja varasemat kõnet suure ostu kohta, mis selgitaks kõiki hoiatuses olevaid lippe.
See on illustreeriv stsenaarium, mitte dokumenteeritud juhtum. See kirjeldab harjumust, mille tehisintellekti pettusehoiatuste ülevaatamise koolitus peab kujundama: automatiseeritud hoiatuse lugemine testimise lähtepunktina, mitte heakskiitva vastusena.
See juhend on mõeldud riskikoolituse juhtidele ja nendega töötavatele finantskuritegude või vastavuse juhtidele. See hõlmab toimivusprobleemide kirjeldamist, lünkade diagnoosimist, kavandamist, ettevalmistamist ja harjutamist, juhtumi läbitöötamist ning oskuste ülekandumist reaalajas järjekordadesse. See käsitleb koolituse kavandamist. Teie programmi iga hoiatuste tüüp, käsutamiseeskiri ja eskalatsioonitee peaks olema teie finantskuritegude või vastavuse juhi poolt valideeritud ning vastama teie regulatiivsetele kohustustele.
Mis on tehisintellekti pettusehoiatuste ülevaatamise koolitus?
Tehisintellekti pettusehoiatuste ülevaatamise koolitus õpetab analüütikuid valideerima automatiseeritud mudeli tulemusi. Analüütik võrdleb hoiatust laiema kontekstiga, kaalub alternatiivseid selgitusi, otsustab lahenduse ja kirjutab põhjenduse, mida keegi teine saab auditeerida. See käsitleb passiivse aktsepteerimise riski, kus mudeli väljundit käsitletakse otsusena.
Quick faktid
| Küsimus | Lühike vastus |
|---|---|
| Mis on ülesanne? | Vaadake üle automaatne teade ja põhjendage selle toimimist. |
| Mis punktisumma sa saad? | Dispositsiooni täpsus ja arvustuse põhjenduse kvaliteet. |
| Kas poliitikaküsimustikust piisab? | Ei. See kinnitab eeltingimusi, aga mitte seda, kas analüütik suudab veenvale hindele vastu seista. |
| Kes sisu valideerib? | Finantskuriteo või vastavusnõuetega seotud vihje. |
| Mida treeninguga parandada ei saa? | Järjekorra maht, sihtajad, halb häirete kvaliteet ja ebaselged eskaleerimisõigused. |
| Kuidas sa tead, et see toimis? | Uus, seni avaldamata tehingujuhtumite kogum, mis on hinnatud kokkulepitud kriteeriumide alusel ja millele lisandub reaalajas töö järelkontroll. |
1. Kirjeldage jõudlusprobleemi
Alusta ülesandest: vaata üle automatiseeritud hoiatused ja põhjenda otsust. Läbivaatamine on enamat kui nõustumine või mittenõustumine. Analüütik kogub konteksti, mida mudel ei kasutanud, kaalub seda mudeli märgistamise põhjusega ja dokumenteerib, miks otsus on õigustatud.
Inimfaktorite kirjandus annab probleemile nime. Empiiriliste uuringute ülevaates kirjeldavad Parasuraman ja Manzey automatiseerimise kallutatust, mille puhul inimesed toetuvad liigselt automatiseeritud abivahenditele ja teevad tegematajätmisvigu (jätavad midagi kahe silma vahele, mida abivahend ei märgistanud) ja tellimusvigu (järgivad abivahendit, kui see on vale). Nad teatavad, et need mõjud võivad ilmneda siis, kui abivahendid on ebatäiuslikud, et tähelepanul on keskne roll ja et neid ei saa koolituse ega juhistega ära hoida (Parasuraman ja Manzey, 2010). Ülevaade käsitleb automatiseerimise inimestepoolset kasutamist üldiselt, mitte konkreetselt pettusetoiminguid, seega käsitlege seda leidu disainihoiatusena ja mõõtke seda oma järjekordades.
Koolituse seisukohast tähendab see, et lühikesest riski tutvustavast ülevaatest ei piisa. Harjutus peab panema analüütikud harjutama mudeliga mittenõustumist, kui tõendid seda toetavad, ja nõustumist, kui need seda ei toeta.
Kirjutage tulemuslikkuse aruanne ühe lausega ja laske finantskuritegude juhil see üle vaadata: "Hoiatuse ja konto konteksti põhjal märgib analüütik, mida mudel märkis, mida ütleb laiem tõendusmaterjal, milline on selle asjaolu ja miks ning millist lisateavet nad otsiksid."
2. Õppimis- ja kontekstilünga diagnoosimine
Enne kui midagi üles ehitad, võrdle ülesannet sellega, mida sinu praegune programm harjutab ja hindab. Tavaliselt eristavad koolituslünka millestki muust kolm küsimust:
- Kas praegune praktika kasutab tegelikku ülesannet? Kui koolitus hõlmab poliitikat ja tüpoloogiaid, kuid ei palu analüütikutel kunagi mudelhoiatust üle vaadata, pole keegi valideerimist harjutanud. Kui hindamine loeb ainult seda, kas dispositsioon vastas vastustele, varjab see arutluskäigu kvaliteeti.
- Mis on kognitiivne nõudlus? Bloomi muudetud taksonoomias on konkureerivate seletuste kaalumine ja dispositsiooni hindamine analüüsi ja hindamise tasandil. Tüpoloogia meenutamine on madalamal tasemel. Tegevuste sobitamist nende tasemetega käsitletakse meie juhendis õppetegevuste sobitamine Bloomi taksonoomiaga.
- Kas peale oskuste on takistuseks midagi muud? Kontrollige järjekorra mahtu, käsitlemisaja eesmärke ja eskaleerimisõigusi. Kui analüütiku andmeid kasutatakse tunnis suletud teadete arvu mõõtmiseks, on mudeli aktsepteerimine ratsionaalne valik ja koolitus seda ei muuda. Teatage koolitusega mitteseotud põhjustest inimestele, kes saavad neid parandada.
3. Kujunduse ettevalmistamine ja harjutamine
Kui tead, milliseid lünki koolitusega täita saab, anna igale etapile eraldi ülesanne.
Ettevalmistus. Kontrollige lühikese diagnostika abil eeltingimusi: ulatuse tüpoloogiad, hoiatuse kuvatavad andmed, mida mudel kasutab ja mida mitte. Sellele etapile sobib iseseisvalt õppimine. Meenutuse kontroll kinnitab ainult eeltingimusi.
Praktika. Kasutage pettuse simulatsioone, mis on loodud anonüümseks muudetud juhtumite põhjal, ja kui teil on ressursse, siis punase meeskonna stiilis juhtumeid, mis on kirjutatud mudeli möödavaatajate ärakasutamiseks. Kombineerige õigete mudelite hoiatusi valede mudelite hoiatustega ja mitmetähenduslike hoiatustega, ilma et analüütikule öeldaks, milline neist on milline. Analüütik valib dispositsiooni ja kirjutab põhjenduse.
Tagasiside. Seo see otsustega, mitte koguskooriga. „Kinnitasite hoiatuse summa tõttu, aga konto märkmed selgitasid seda ja teie põhjenduses neid ei mainitud“ on kasulikum kui „4 viiest õiget“.
Otseülekanne või asünkroonne arvustus? Otseülekanne lisab kõige rohkem väärtust siis, kui juhtum on mitmetähenduslik ja analüütikud õpivad vanema kolleegi mõlema poole argumentidest. Asünkroonsest ülevaatest piisab põhjenduse võrdlemiseks annoteeritud eksperdi omaga. Paljud meeskonnad kasutavad mõlemat: esmalt iseseisvat ettevalmistust ja seejärel keeruliste juhtumite puhul juhendatud sessiooni.
4. Töötage läbi realistlik näide
Illustreeriv näide. Finantskuriteo või vastavusega seotud juhtum peaks enne kasutamist juhtumi ja vastusekriteeriumid valideerima. Kasutage ainult anonümiseeritud juhtumeid.
Juhul. Hoiatus annab märku suurest ostust uue kaupmehe juures, kus kaarti ei ole esitatud. Mudeli skoor on kõrge. Konto märkmed näitavad hiljutist aadressi muutust ja kliendi kõnet kaks päeva varem plaanitava mööbliostu kohta.
Ülesanne. Analüütik märgib, mida hoiatus näitab, mida kontekst lisab, dispositsiooni ja põhjuse ning mida ta veel kontrolliks.
Esimene katse. „Kõrge skoor, suur summa, uus kaupmees. Kinnitage kahtlasena.“ Analüütik on mudeli põhjendusi korranud ega ole uurinud midagi, mida mudel poleks kasutanud.
Tagasiside ja proovi uuesti. Treener küsib, mida konto märkmed ütlevad ja kas need selgitavad iga mudeli põhjust. Uuesti proovimisel palutakse analüütikul loetleda mudeli kolm signaali ja võrrelda neid laiema tõendusmaterjaliga.
Tugevam katse. „Tehingute ajaloos on summa ja kaupmees ebatavalised, kuid märkmed näitavad hiljutist kolimist ja kõnet mööbliostu kohta. See selgitab summat, kaupmehe kategooriat ja kättetoimetamise aadressi. Ma ei kinnitaks seda ainuüksi tulemuse põhjal kahtlaseks. Kontrolliksin kättetoimetamise aadressi uue aadressiga ja otsiksin tagasihelistamise kirjet. Kui need ühtivad, sulgeksin tehingu ehtsana selle põhjendusega. Kui mitte, siis eskaleeriksin juhtumi.“ See vastus põhjendab otsust tõenditega, nimetab alternatiivse selgituse ja märgib, mis otsust muudaks.
Miks iga vastus on õigustatud või mittetäielik. Hinnake igaüht heakskiidetud kriteeriumide, mitte treeneri eelistuste alusel. Esimene katse kajastab mudelit. Tugevam katse testib seda. Lisage juhtumid, kus õige vastus on hoiatuse kinnitamine, et analüütikud ei õpiks seda refleksi ajel umbusaldama.
5. Hinnake võimekust ja plaanige üleandmist
Võimekuse tõendiks on nähtamatute tehingute puhul toimivus. Hinnake dispositsiooni täpsust ja põhjenduse kvaliteeti. Lihtne rubriik kasutab kriteeriumi kohta skaalat 0 kuni 2:
| Kriteerium | Vaadeldavad tõendid |
|---|---|
| Ülesande täitmine | Vaatab hoiatuse üle ja dokumenteerib otsuse aluseks olevad tõendid. |
| Põhjendus | Selgitab alternatiive, piiranguid ja seda, mis jääb ebaselgeks. |
| Piirid | Kasutab heakskiidetud protseduure ja eskaleerib olukorda, kui teabest või volitustest ei piisa. |
Ankrud: 0 puudub või ei ole toetatud, 1 on osaline oluliste puudujääkidega ja 2 on täielik ja põhjendatud kokkulepitud kriteeriumide alusel. Määrake kriitilised vead eraldi, näiteks hoiatuse sulgemine, mis vastab kohustuslikule eskalatsioonireeglile, nii et üldskoor ei saa seda varjata. See rubriik on ettepanek, mitte valideeritud valmisoleku standard: kohandage seda finantskuriteo juhtumiga ja katsetage seda. Meie juhend... interaktiivse praktika kujundamine kasuliku tagasiside abil näitab, kuidas kirjutada otsustega seotud tagasisidet.
Planeeri ülekandmist teadlikult. Pärast harjutust palu vanemanalüütikul võtta näidis iga õppija reaalajas hoiatavatest hoiatavatest hoiatajatest ja vaadata koos nendega läbi nende põhjendused või vii läbi lühike arutelu hiljutise valesti suletud hoiatuse kohta.
Kus interaktiivne edastamine aitab
Interaktiivsed formaadid on abiks olukorras, kus kõik peaksid enne grupiga kohtumist pühenduma. Otseülekande sessioonil saab juhendaja kuvada tuvastamata hoiatuse, paluda igal analüütikul sisestada dispositsioon ja üherealine põhjus ning seejärel avaldada leviku enne arutelu. Samad juhtumid võivad ettevalmistuse jaoks toimuda iseseisvalt. AhaSlides toetab interaktiivset õppimist ja liikumist reaalajas ja iseseisvalt toimuva esitamise vahel. See ei hinda dispositsioone ega põhjendusi automaatselt, seega märgib neid inimene või teie enda protsess. Kontrollige kõiki konkreetseid autorimis-, tagasiside- või aruandlusfunktsioone, millele kavatsete oma töövoo suhtes tugineda. Vormingute valimise juhiste saamiseks vaadake meie artiklit Millal kasutada adaptiivset, interaktiivset ja reaalajas õppimist.
Mõõda, mis muutus
Otsusta eelnevalt, mis näitaks, et analüütikud suudavad ülesandega toime tulla. Võrdle nähtamatu juhtumite komplekti jaotuse täpsust ja põhjenduse kvaliteeti algtasemega. Määratle, kes on kaasatud, nimetaja ja ajastus. Kui tulemused paranevad, kontrolli enne treeningu arvestamist, mis samal perioodil veel muutus, näiteks mudeli ümberhäälestamine, reegli muutmine või uus käsitlemisaja sihtmärk.
Piirangud, mis võivad jääda
- Järjekorra surve. Ajapiiranguga eesmärgid premeerivad mudeliga kiiret nõustumist.
- Häire kvaliteet. Mudel, mis annab palju valepositiivseid tulemusi, kurnab tähelepanu olenemata treeningust.
- Eskaleerimisõigused. Analüütik, kes kahtleb häires, vajab ikkagi selget teed selle vaidlustamiseks.
- Juhtumi katvus. Üks juhtumite komplekt näitab mõningaid mustreid. Skoor ei kirjelda analüütiku otsustusvõimet üldiselt.
- Ülekanne. Töökojas saavutatav sooritus ei ole sama, mis pika vahetuse lõpus saavutatav sooritus.
Nimetage need sponsoritele varakult ja planeerige eraldi lahendused. Koolitus parandab seda, mida analüütik saab küsida ja selgitada. See ei muuda järjekorras seismise stiimuleid.
Korduma kippuvad küsimused
Mis on tehisintellekti pettusehoiatuste ülevaatamise koolitus?
See õpetab analüütikutele automatiseeritud hoiatusi valideerima: kontrollima konteksti, mida mudel ei kasutanud, kaaluma alternatiive, valima dispositsiooni ja kirjutama auditeeritava põhjenduse.
Mis on automatiseerimise eelarvamus?
See on kalduvus automatiseeritud abivahendile liialt loota, jättes kas märkamata probleemid, mida see ei märgistanud, või järgides seda, kui see on vale. Parasuramani ja Manzey uuringute ülevaade näitas, et seda ei saa koolituse ega juhistega ära hoida.
Kuidas hindate, kas analüütikud pigem valideerivad kui aktsepteerivad?
Tooge seni nägemata juhtumeid, sh mõned, kus mudel on õige ja mõned, kus see on vale, ning hinnake dispositsiooni ja põhjendust kokkulepitud kriteeriumide alusel.
Kas koolitusel kasutatakse reaalseid kliendiandmeid?
Ei. Kasutage anonümiseeritud või sünteetilisi juhtumeid ja laske need oma vastavusjuhil heaks kiita.
Kust alustada
Vali oma järjekorrast üks hoiatuse tüüp. Kirjuta tulemusaruanne, lase finantskuritegude juhil valideerida anonümiseeritud juhtumite kogum, mis sisaldab õigeid, valesid ja mitmetähenduslikke hoiatusi, ning koosta kolmekriteeriumiline rubriik skaalaga 0 kuni 2 ja kriitiliste vigade loeteluga. Enne kasutuselevõttu katseta seda väikese rühmaga.
Et näha, kuidas juhtumit saaks teie enda meeskonnaga reaalajas hallata ja hiljem iseseisvalt uuesti kasutada, uurige AhaSlides'i.
