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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

Artificial Intelligence and Policing of Financial Crime: A Legal Analysis of the State of the Field

verfasst von : Hannah Harris

Erschienen in: Financial Technology and the Law

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Das Kapitel "Künstliche Intelligenz und Überwachung der Finanzkriminalität: Eine rechtliche Analyse des Sachverhalts" vertieft sich in die komplexe Welt der Finanzkriminalität, wobei der Schwerpunkt auf Insiderhandel und Marktmanipulation liegt. Es beginnt damit, die Bedeutung der Finanzmärkte und der bestehenden Regulierungsrahmen zur Aufrechterhaltung ihrer Integrität festzulegen. Anschließend untersucht der Text die Herausforderungen, vor denen Regulierungsbehörden und Marktteilnehmer bei der Aufdeckung und Verhinderung von Finanzverbrechen stehen, wie etwa die enormen Datenmengen, die durch den Hochfrequenzhandel generiert werden, und die Komplexität der Handelsmuster. Das Kapitel stellt das Konzept der künstlichen Intelligenz (KI) als Instrument zur Verbesserung der Marktüberwachung vor und diskutiert ihre Vorteile und potenziellen Risiken. Überdies wird der Einsatz von maschinellem Lernen und synthetischen Daten bei der Aufdeckung von Fehlverhalten im Finanzbereich untersucht sowie die Bedeutung der Zusammenarbeit zwischen Regulierungsbehörden, Handelsplätzen und Marktteilnehmern. Der Text schließt mit Lehren für die Zukunft der KI im Polizeiwesen und betont die Notwendigkeit eines ausgewogenen Ansatzes, der sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen berücksichtigt, die diese Technologie mit sich bringt.

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Fußnoten
1
Li et al. (2015), pp. 278, 279.
 
2
ASIC, ‘Market Integrity Report: July to December 2018’ (May 2019) available at: https://​download.​asic.​gov.​au/​media/​5127767/​rep619-published-31-may-2019.​pdf.
 
3
ASIC, ‘Insider trading and Market Manipulation’, Speech by Tony D’Aloisio (13 August 2010), available at: https://​download.​asic.​gov.​au/​media/​1347296/​speech-insider-trading-market-manipulation-August-2010.​pdf.
 
4
Supra n1, Li et al. (2015), p. 279.
 
5
IBM, ‘Fighting Financial Crime with AI’ (2019), 1, available at: https://​www.​ibm.​com/​downloads/​cas/​WKLQKD3W.
 
6
Brown and Goldschmidt (1996), p. 625.
 
7
It is beyond the scope of this chapter to explore the detailed application of these laws. For a useful overview see: Chitimira (2015); Overland (2006), p. 241.
 
8
FCA, ‘Market Abuse’, available at: <https://​www.​fca.​org.​uk/​markets/​market-abuse>.
 
9
Ibid.
 
10
15 U.S.C. 78j, § 240.10b5-1.
 
11
Fox et al. (2018), p. 67.
 
12
FINRA, ‘FINRA Rules: 2000 - Duties and Conflicts’, available at: https://​www.​finra.​org/​rules-guidance/​rulebooks/​finra-rules/​2020.
 
13
15 U.S.C. 78j, § 240.10b5-1.
 
14
Supra n6, Brown and Goldschmidt (1996), p. 625.
 
15
Supra n1, Li et al. (2015), p. 279.
 
16
Lin (2019), pp. 531, 541.
 
17
ASIC, Report 452: Review of high-frequency trading and ark liquidity (October 2015) available at: https://​download.​asic.​gov.​au/​media/​3444836/​rep452-published-26-october-2015.​pdf.
 
18
Nadelmann (1990), p. 479.
 
19
IBM, Fighting Financial Crime with AI (2019), 3, available at: https://​www.​ibm.​com/​downloads/​cas/​WKLQKD3W.
 
20
Ibid.
 
23
Slemmer (2019), p. 149.
 
24
Supra n19, IBM (2019), p. 12.
 
26
Ibid., 9.
 
27
Ibid., 10.
 
28
IOSCO, ‘Technological Challenges to Effective Market Surveillance - Issues and Regulatory Tools’ (CR12/2012) 29 available at: <https://​www.​iosco.​org/​library/​pubdocs/​pdf/​IOSCOPD389.​pdf>.
 
29
Ibid., 10.
 
30
Supra n19, IBM (2019), p. 5.
 
31
Risk.Net, ‘Survey Report: Smarter Thinking Around Financial Crime Prevention’ (2019) available at: <https://​www.​risk.​net/​risk-management/​operational-risk/​6265151/​smarter-thinking-around-financial-crime-prevention>.
 
32
IBM, ‘What is Artificial Intelligence?’, available at: <https://​www.​ibm.​com/​cloud/​learn/​what-is-artificial-intelligence>.
 
33
Shubhendu and Vijay (2013), p. 29.
 
34
Shevlin et al. (2019).
 
35
Animal AI Testbed, available at: <http://​animalaiolympics​.​com/​AAI/​>.
 
36
Supra n30, Shubhendu and Vijay (2013), p. 30.
 
37
Joh (2018), p. 1139.
 
38
Joh (2019), p. 177, 178.
 
39
Nissan (2017), p. 411, 442.
 
40
Ibid., 445.
 
41
Ibid., 457.
 
42
Ibid., 457.
 
43
Ibid., 450.
 
44
Ibid., 450.
 
45
Ibid., 451.
 
46
Supra n37, Joh (2018), p. 1144.
 
48
Berk (2021), p. 209.
 
49
Supra n37, Joh (2018), p. 1442.
 
50
Supra n48, Berk (2021), p. 224.
 
51
Bennett Moses and Chan (2018), p. 806.
 
52
Ibid., 807.
 
53
Supra n38, Joh (2019), p. 177.
 
54
Supra n39, Nissan (2017), p. 459.
 
55
Supra n1, Li et al. (2015), p. 281.
 
56
FMSB, ‘Spotlight Review: Monitoring FICC markets and the impact of machine learning’, 10 (August, 2020) available at: https://​fmsb.​com/​wp-content/​uploads/​2020/​07/​monitoring-ficc-markets-and-the-impact-of-machine-learning.​pdf.
 
57
Slemmer (2019), p. 149.
 
58
Supra n56, FMSB (2020), p. 18.
 
59
Ibid.
 
61
Fox et al. (2018), p. 67, 74.
 
62
Huang and Cheng (2015), p. 791.
 
63
Deng et al. (2019), p. 1.
 
65
Hoffman (2007), p. 707.
 
67
Supra n1, Li et al. (2015), p. 284.
 
68
Supra n5, IBM (2019), p. 15.
 
69
Ibid., 16.
 
70
Supra n1, Li et al. (2015), p. 284; Supra n56, FMSB (2020), p. 5.
 
71
FMSB (2020), p. 19.
 
72
Ibid., 20.
 
73
Supra n16, Lin (2019), p. 537.
 
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Metadaten
Titel
Artificial Intelligence and Policing of Financial Crime: A Legal Analysis of the State of the Field
verfasst von
Hannah Harris
Copyright-Jahr
2022
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-88036-1_12