Элисар Нурмагамбетов – предприниматель и CEO Black Ice AI. Его имя прогремело на весь мир, когда казахстанец попал в Североамериканский список Forbes "30 до 30" и "Next 1000". Компания Элисара занимается ИИ для борьбы с финансовыми преступлениями и обслуживает, в основном, государство США и финансовые институты. Мы пригласили предпринимателя стать героем второго выпуска нашей рубрики "Молодые и успешные", и в этой (первой) части интервью Элисар Нурмагамбетов рассказал о секретах своего становления.
– Элисар, расскажите, как к вам пришла идея создания компании по борьбе с финансовыми преступлениями?
– До того, как я открыл компанию, я работал в сфере комплаенса (AML/CFT — ПОД/ФТ), и тогда мы сильно фокусировались на транзакционном поведении клиентов банков или финтеха выявляли подозрительную активность, похожую на:
- отмывание денег,
- финансирование терроризма,
- или мошенничество.
В целом, процесс работает так:
- Банк профилирует клиента и анализирует, насколько финансовое поведение этого клиента соответствует его профилю или типажу.
- Любые аномалии являются подозрительной активностью.
- Отчеты о подозрительной активности отправляются банками в государственные службы той страны, где банк работает. Далее, финансовая разведка анализирует эти отчеты, расследует и, либо сама проводит правоохранительную деятельность, либо передает в другие органы.
Но, находясь в этой сфере, я понял, что не все работает так хорошо, как выглядит со стороны. Статистически, более 90% реальных финансовых преступлений проходят незамеченными. И основная проблема находится в полноценном сборе информации о клиенте для качественного профилирования.
То есть, ни один уважающий себя мошенник не будет проводить транзакции от своего лица и из собственных счетов. Также, ни один уважающий себя коррупционер, будучи на госслужбе, не будет регистрировать на себя юридическое лицо. Эти компании и счета будут зарегистрированы на подставных лиц, будут иметь нужную историю и проводить платежи в соответствии с нормативами. Поэтому системы мониторинга эти транзакции пропускают.
В 2019 году я решил создать продукт, который будет это выявлять:
- кто есть кто на самом деле?
- кто к кому и каким образом относится?
Мы начали предлагать это банкам, но, как выяснилось, банки не хотят так глубоко копать и не хотят всего знать. Им это невыгодно, потому что придется отключать некоторых клиентов. И банки делают только то, что по минимуму требует регулятор. Но применение к нашему продукту нашлось в спецслужбах и правоохранительных органов.
Как это работает:
*сразу же дисклеймер: наши системы поставляются только аккредитованным госорганам, на их сервера, в защищенной территории, и используются теми людьми, которые имеют полномочия работать с закрытыми данными. Мы сами не занимаемся расследованиями и не храним у себя полный объем всех данных.
- Мы подключаемся к множеству источников данных. Некоторые из них открытые, некоторые закрытые. Эти источники находятся в разных странах, языках, форматах. Где-то информация структурирована в базы данных, а другая информация может быть в текстовом виде. Первое применение ИИ — это преобразовать всю это информацию в один вид. Здесь, на самом деле, есть много нюансов. Например, одна и та же команда людей будет владеть группой компаний, разбросанных по всему миру. И, конечно же, эти компании еще и будут зарегистрированы на подставные лица. Информация об этих людях и компаниях будет на разных языках, названия будут и идентификаторы тоже будут отличаться. И тут ИИ определяет людей и компании, выстраивает из этого единый реестр, связывает данные и показывает полную схему всей структуры. У опытных следователей этот процесс может занять недели, месяцы и даже годы. Мы это показываем за секунды.
— Какие еще современные технологии вы используете в разработке, работе и продвижении Black Ice AI?
С появлением генеративного ИИ мы внедряем его в сами расследования. Представим: госслужба ведет расследование, они получили разную информацию: куча имейлов, записанных телефонных разговоров, чатов, банковских переводов и тд. Далее, наш ИИ может:
- структурировать и разложить по полочкам всю информацию из этого массива данных;
- сопоставить эту информацию с множеством предыдущих дел и найти схожести;
- выявить ключевую информацию;
- связать эту информацию с другими источниками. К примеру, имейлы и банковские переводы. Или упомянутое имя в телефонном разговоре с международными данными. Чтобы, образом, выявить, о ком идет речь, кто этот человек и что ему принадлежит;
- провести предварительное расследование;
- написать отчет для следователя о проделанной работе, используемой логике в процессе расследования, ключевые инсайты.
Пока что эти обновления еще полномасштабно не внедрены в реальные кейсы, но мы очень близки к этому этапу
— Какого рода финансовые преступления помогает предотвращать ваша компания?
Ответил выше в примерах, но в принципе, это можно применять во всех сферах, связанных с силовым блоком.
— Как вы обеспечиваете безопасность своим клиентам?
Системы устанавливаются на защищенные сервера клиента, на их территории. Чаще всего это находится под вооруженной охраной и доступ имеют только уполномоченные сотрудники. Мы после инсталляции не прикасаемся к этому и только высылаем обновления.
— А как удалось выйти на рынок США?
Наша компания родилась на рынке США изначально. Все примеры, описанные выше, были на рынках США, Великобритании и Латинской Америки.
