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

ikona publikacji - ciemny
Opublikowano: 19 lipca 2021
ikona autora biały
sztuczna inteligencja

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.

Kategoria wpisu:

Podobne tematy

Złoto na nowych szczytach, jaka będzie jego przyszłość?

Złoto przełamało psychologiczny poziom 2 000 USD! Poszukiwanie bezpiecznej przystani dla kapitału inwestycyjnego to niekończący się proces, w którym pieniądze są przenoszone z jednego aktywa na drugie, w celu utrzymania wartości kapitału, a najlepiej jej zwiększenia. Złoto w ciągu ostatnich 6 miesięcy wykazało się wzorowym wzrostem - cena tego towaru zyskała ponad 24%. W tym […]

Rosnące stopy procentowe zawsze prowadziły do krachu giełdowego

W tej chwili akcje są mniej więcej na plusie. Jak na razie jest to powściągliwy wzrost, ale z czasem może się to zmienić. Wszystko obecnie kręci się wokół ostatniego posiedzenia Rezerwy Federalnej. My jednak dziś chcemy się skupić na obecnym cyklu stóp procentowych. I pokazać, co działo się z rynkiem akcji w przeszłości, gdy Fed […]

Swift chwali się wynikami pilotażu blockchaina dla danych z działań korporacyjnych

Międzybankowa kooperatywa Swift z powodzeniem zakończyła swój pilotażowy program działań korporacyjnych oparty na blockchainie, opisując go jako "przekonujące rozwiązanie". Pilotaż - przeprowadzony z sześcioma uczestnikami branży papierów wartościowych, w tym American Century Investments, Citi i Northern Trust - miał na celu zbadanie sposobów zmniejszenia kosztownych ograniczeń związanych z komunikowaniem istotnych wydarzeń korporacyjnych inwestorom. W wyniku […]

Amerykańscy scenarzyści porównują AI do plagiatu

Writers Guild of America East (WGA) stwierdziła, że algorytmy sztucznej inteligencji nie powinny być wykorzystywane do pisania. The WGA’s proposal to regulate use of material produced using artificial intelligence or similar technologies ensures the Companies can’t use AI to undermine writers’ working standards including compensation, residuals, separated rights and credits. #WGAStrong 🧵 1/7 — Writers […]

Te akcje spadły o kilkadziesiąt procent od swoich rekordów - Czy to czas, aby je kupić?

Przy niepokojących poziomach inflacji i rosnących stopach procentowych, które wprowadzają na rynek niedźwiedzie nastroje, ostatnie miesiące były trudne dla inwestorów skoncentrowanych na technologii, co widać na wykresie indeksu Nasdaq 100. Tymczasem rynki akcji prawdopodobnie pozostaną niestabilne. Jednak silne spółki będą w stanie przetrwać trudne czasy, a obecna seria problemów makroekonomicznych doprowadziła do obniżenia wycen niektórych […]
5 1 Głos
Oceń artykuł
guest
0 komentarzy
Inline Feedbacks
View all comments
© FintechPortal.pl 2021 Wszelkie prawa zastrzeżone
star