Facebook Twitter Instagram
    sobota, 23 września
    Facebook Twitter Instagram
    Fintech Portal
    • Newsy
    • Sztuczna inteligencja
    • Podstawy finansów
      • Ekonomia
    • CBDC
    • Inwestycje
    • Blockchain
      • Kryptowaluty
    • Portfele cyfrowe
    Fintech Portal
    You are at:Strona główna » Sztuczna inteligencja - technologia do walki z przestępstwami finansowymi i praniem pieniędzy
    Newsy

    Sztuczna inteligencja – technologia do walki z przestępstwami finansowymi i praniem pieniędzy

    maciekBy maciek19 lipca 2021004 Mins Read
    Share Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Email
    sztuczna inteligencja
    Share
    Facebook Twitter LinkedIn Pinterest Email

    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.

    Share. Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Email
    Previous ArticleCzym jest elektroniczna weryfikacja tożsamości?
    Next Article Indie i Nigeria kontynuują plany związane z CBDC
    maciek

    Ostatnie artykuły w tej kategorii:

    Newsy By maciek

    Neuralink przeprowadzi testy kliniczne na ludziach

    20 września 2023
    Newsy By maciek

    Najlepsza chmura internetowa w telefonie (2023)

    19 września 2023
    Giełdy kryptowalut By maciek

    StealthEX – Platforma do szybkich krypto swapów

    14 września 2023
    5 1 Głos
    Oceń artykuł
    Subscribe
    Powiadom o
    guest
    guest
    0 komentarzy
    Inline Feedbacks
    View all comments

    Akcje

    Jak i gdzie kupić akcje Orlenu (PKN) w 2023 roku?

    By maciek21 września 2023

    Orlen to największa firma w Polsce pod względem przychodów. Dlatego też wiele osób zastanawia się…

    Newsy

    Neuralink przeprowadzi testy kliniczne na ludziach

    By maciek20 września 2023

    Firma biotechnologiczna Neuralink, założona przez miliardera Elona Muska, rozpoczęła rekrutację ochotników do pierwszych badań klinicznych…

    Newsy

    Najlepsza chmura internetowa w telefonie (2023)

    By maciek19 września 2023

    Kto z nas pamięta jeszcze czasy przechowywania plików na dyskietkach czy płytach CD? Technologia rozwija…

    Giełdy kryptowalut

    StealthEX – Platforma do szybkich krypto swapów

    By maciek14 września 2023

    Do niedawna istniały jeszcze giełdy kryptowalut, które pozwalały na handel krypto-krypto bez żadnej weryfikacji. Eldorado…

    Kategorie
    • Akcje (6)
    • Aplikacje mobilne (5)
    • Banki (7)
    • Bezpieczeństwo (3)
    • Blockchain (2)
    • CBDC (13)
    • Ekonomia (5)
    • Giełdy kryptowalut (4)
    • Gospodarka (6)
    • Inwestycje (16)
    • Karty płatnicze (2)
    • Kredyty (2)
    • Kryptowaluty (7)
    • Newsy (620)
    • Płatności bezgotówkowe (5)
    • Podatki (1)
    • Podstawy finansów (5)
    • Porady i instrukcje (34)
    • Portfele cyfrowe (6)
    • Pożyczki (2)
    • Prawo (6)
    • Sztuczna inteligencja (84)
    • Tokeny (1)
    • Ubezpieczenia (2)
    • Wydarzenia (4)

    Jak i gdzie kupić akcje Orlenu (PKN) w 2023 roku?

    Neuralink przeprowadzi testy kliniczne na ludziach

    Najlepsza chmura internetowa w telefonie (2023)

    StealthEX – Platforma do szybkich krypto swapów

    © 2023 FintechPortal.pl

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.

    wpDiscuz