人类贸易：金融机构和技术如何产生影响

杰弗里·爱泼斯坦（Jeffrey Epstein）曾因涉嫌贩卖儿童的性行为及其随后的自杀事件而受到新闻报道。由于爱泼斯坦是谁-富翁和富人和名人的朋友，这个故事备受瞩目，DataSeers的Adwait Joshi指出，有无数类似的案例没有引起媒体的关注。

实际上，每年都有成千上万的儿童，妇女和年轻人被性交易。六岁的儿童就以这种方式受害。而且，尽管我们大多数人都认为性贩运是在较不发达国家发生的事情，但在美国也是如此。经确认的性交易受害者中，有85％是美国公民，其中大多数是未成年人。从未发现或发现世界上许多其他许多受害者。

特别是银行，在遏制性交易方面可以做很多事情。

这里和全球的组织都对这种冒犯性和非法行为持坚定立场。但是，很难确定性交易。

金钱是贩运者的动力

特别是银行，在遏制性交易方面可以做很多事情。那是因为无论何时发生贩运，通常都是为了赚钱。这笔钱最终必须以某种形式出现在某个地方。尽管加密货币非常适合邪恶活动，但某些国家甚至银行对其使用都有限制。在这些情况下，唯一的“贩运资金”转移机制是通过现金或其他形式的银行工具，例如预付卡。

对于预付卡，货币值存储在卡本身上，而不存储在金融机构持有的帐户中。因此，可以直接从卡中存款和提取资金。贩运者经常从不同的提供商那里购买几张卡，然后在它们之间转移钱款，以防万一。

但是在其他情况下呢？金融机构是否有可能识别潜在的贩运活动？ 2013年，JP摩根大通，花旗集团，美国银行和其他主要银行与曼哈顿地区检察官办公室成立了一个人口贩运工作组，以协作确定性贩运和其他形式贩运的最佳方式。国土安全部，财政部金融犯罪执法网络和私人金融机构之间的合作伙伴关系“蓝色运动”为检测可疑金融活动提供了全面的指导。

这些努力似乎正在产生一些影响。 2015年，金融机构仅提交了400份与人口贩运有关的可疑交易报告。在2016年和2017年，他们每年提交2,000多个。

数据在阻止性贩运中的潜在价值

可以在数据中找到模式，这可能使我们能够识别性贩运。如果是这样，那么找到这样的活动应该很容易，对吗？很不幸的是，不行。

通常，第一个问题是可用数据不足。如果存在数据，则通常位于孤岛中，公众仍然无法访问。而且，尽管目前有组织尝试使用面部识别技术来识别主要机场中被贩运的受害者，但要获得此类人员的图像数据库却极为困难。如果我们知道被贩运的人，警察可以扑灭BOLO或“监视”警报，以便将这些人救出。但是，这并不是那么简单。

因此，让我们尝试另一种方法：我们已经知道金钱是人口贩运的动机。多亏了《银行保密法》，运输现金变得不那么容易了，然后将上述数字货币带到了桌上。无论是使用第三方应用程序进行点对点汇款还是使用加密货币，都将以数据形式创建“资金追踪”。并且，该数据然后可以用于识别可能与人口贩运有关的可疑活动的模式。

机器学习，人工智能和预测分析

用于识别此类模式的行业工具（机器学习，人工智能和预测分析）已经走了很长一段路。已经开发出用于模式识别的复杂算法。例如，如果您训练计算机来识别猫和狗，并给它提供足够的图片变化，它将开始识别猫和狗。同样，如果您有一个训练数据集，该数据集讲授一种算法来识别指示性贩运的货币模式，则可能会找到肇事者。

问题又回来了：此数据可用吗？当前有许多使某些数据库可用的倡议，但是随后出现了对那些数据库的犯罪访问的担忧。如果这样的数据库是公开的，那么罪犯也将知道他们的名字或受害者的名字在那儿–抓住22。

数据可用，但以其原始形式几乎无法使用。

幸运的是，我们生活在高科技世界中，这是私有区块链的完美用例。使用私有区块链，信息将可用，但将被加密货币，并且仅提供给“受信任”的人。唯一的挑战是我们是否可以然后有效地利用数据来满足我们的需求。

驯服数据恶魔

事实是，在某一领域违反法律的人通常在其他领域违反法律。为此，性贩运者很可能也参与了其他类型的犯罪。有些人拥有逮捕令以及与帮派和毒品卡特尔的隶属关系。那么，为什么一个人一个人并在一起抓捕这些罪犯那么困难呢？

原因是“数据恶魔”。数据可用，但以其原始形式几乎无法使用。它必须经过仔细的创造，策划和清洁过程，然后才能使用。否则，就无法看到所有树木的森林。

今天，技术人员正在努力解决此数据复杂性问题。应用诸如机器学习，人工智能和预测分析之类的工具正在帮助我们理解数据背景，零数据模式可能指向性贩运。这就是所谓的“驯服数据恶魔”。

希望，技术将成为力量，它将帮助我们一劳永逸地终结正在发生的最令人发指的罪行之一。

DataSeers首席先知Adwait Joshi撰文