W związku z tym, że metodologia przestępczości jest coraz bardziej zaawansowana, walka z praniem brudnych pieniędzy staje się ogromnym wyzwaniem dla wszystkich instytucji finansowych na całym świecie.
W związku z tym konieczne staje się wprowadzenie środków AML (Anti-Money Laundering). Ponieważ AML wymaga radzenia sobie z ogromną ilością danych o klientach, instytucje te zwracają się w stronę AI i uczenia maszynowego. Dzięki nim mogą identyfikować i wykrywać działania związane z praniem pieniędzy.
AI wykonuje zadania AML szybciej niż człowiek, a ponadto, dzięki uczeniu maszynowemu, posiada zdolność do modyfikowania nowych zagrożeń i wykrywania nowych metod prania pieniędzy. Dzięki temu instytucje finansowe są w stanie szybko dostosować się do różnych środowisk regulacyjnych.
Kiedy dane transakcyjne klienta są włączone do programu AML, AI i modele uczenia maszynowego analizują zachowanie, aby stworzyć przewidywania i postrzeganie klienta w przyszłości.
W jaki sposób AI i uczenie maszynowe są korzystne w walce z przestępstwami finansowymi i praniem brudnych pieniędzy?
Postrzeganie klienta
- Systemy AI umożliwiają systemom CDD (Customer Due Diligence) i KYC (Know Your Customer), aby odbywały się w szybszym tempie, z większą dokładnością i zasięgiem.
- Skutecznie identyfikować i gromadzić dane z większej liczby źródeł zewnętrznych, w tym list obserwacyjnych, list sankcji, oraz tworzyć faktyczny profil klienta.
- Rozpoznawać wartościowych właścicieli jednostek klientów dzięki szybszemu i skuteczniejszemu wykorzystaniu danych zewnętrznych.
- Gromadzić i uzgadniać dane klientów w systemach wewnętrznych w celu usunięcia powieleń i błędów oraz zwiększenia intensywności działań AML wśród klientów.
- Automatycznie wzbogaca raporty o podejrzanych działaniach o odpowiednie dane z profili ryzyka klientów lub dane ze źródeł zewnętrznych.
Nieustrukturyzowane dane
Poza tworzeniem profili ryzyka klienta istnieją inne ważne etapy. W ramach monitorowania transakcji, sprawdzania PEP, sprawdzania sankcji i monitorowania mediów, proces AML wymaga identyfikacji i analizy danych nieustrukturyzowanych. Każda instytucja finansowa musi dołożyć starań, aby wykorzystać dane nieustrukturyzowane w celu rozpoznania życia zawodowego, społecznego i politycznego poprzez analizę szeregu źródeł zewnętrznych, w tym archiwów publicznych, mediów, sieci społecznościowych itp. W rtakich okolicznościach AI pomaga instytucji w rozpoznaniu tych nieustrukturyzowanych danych. Po ich zebraniu i przeanalizowaniu, AI pomaga instytucji w priorytetyzacji i kategoryzacji informacji. To z kolei pomaga zarządzać ryzykiem.
Zgłaszanie wątpliwej działalności
AI może pomóc w raportowaniu wątpliwej działalności poprzez tworzenie raportów, a także poprzez automatyczne wypełnianie ich dokładnymi informacjami. Po złożeniu raportów do władz, SAR przechodzi przez proces raportowania wewnętrznego. Technologia AI może ułatwić proces SAR, ponieważ algorytmy mogą generować automatyczne raporty z dokładnymi danymi i przekazywać te dane w przystępnym, ustandaryzowanym języku w celu wyeliminowania biurokratycznych utrudnień. Dzięki ustandaryzowanemu językowi i terminologii, AI zwiększa szybkość i efektywność raportowania AML przez instytucję.
Minimalizacja zakłóceń
System AML jest złożony i stanowi czasochłonną procedurę, dlatego zaletą jest włączenie AI do systemu AML. Pomaga to w zwiększeniu szybkości i wydajności. Jednak jedną z głównych przeszkód w tym procesie są zakłócenia lub „fałszywe pozytywne wyniki” które są rezultatem nieodpowiednich danych lub nadmiernej wrażliwości etapów AML. W takich przypadkach systemy AI odgrywają istotną rolę, generując znaczący wpływ na transformację poziomu zakłóceń generowanego podczas procesu AML.
AI pomaga instytucjom w uzyskaniu lepszego wglądu we wzorce transakcji klienta i umożliwia im usunięcie błędnych i nieważnych alertów, które sprawiają, że proces jest kosztowny dla instytucji i niewygodny dla klientów. Poprzez minimalizację zakłóceń, AI i narzędzia uczenia maszynowego umożliwiają pracownikom AML lepsze priorytetyzowanie i kierowanie najbardziej potrzebnych alertów dotyczących prania pieniędzy. W ten sposób AI skuteczniej przyczynia się do walki z przestępczością finansową.
Ograniczenia AI
Aby nadążyć za rosnącym ryzykiem przestępstw finansowych i prania brudnych pieniędzy oraz potrzebą szybszego reagowania na te nowe zagrożenia, często nowe modele AI i uczenia maszynowego są przedwcześnie wprowadzane na rynek. Powoduje to ogromny sceptycyzm wokół technologii AI i Machine Learning. Dlatego banki muszą pamiętać, że eksperymentowanie z AI może mieć też negatywne skutki. Dlatego powinny skupić się na realizacji strategicznych, gotowych do produkcji mikroprojektów AI równolegle z zespołami ludzkimi, aby dostarczać użytecznych informacji i wartości.
