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

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

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

ICO i STO - nowoczesne rozwiązania do gromadzenia kapitału

W obecnych niepewnych czasach wiele osób poszukuje sposobu do zwiększenia swoich zarobków, przeciwdziałania szkodliwej dla zgromadzonych oszczędności inflacji, czy też rozpoczęcia bądź rozwinięcia własnego projektu. Jednymi z ciekawszych sposobów na ostatni z wymienionych mogą być emisje ICO i STO, czyli coinów i tokenów bezpośrednio powiązanych z tak modnymi aktualnie kryptowalutami, smart kontraktami i blockchainem. Jeśli […]

Co to jest phishing i jak się przed nim uchronić?

Takie działanie polega na wysyłaniu przez osoby atakujące złośliwych e-maili, których celem jest częstokroć wyłudzenie informacji. Niejednokrotnie zależy im na skłonieniu użytkowników do ujawnienia danych finansowych, uwierzytelniających w rozmaitych systemach lub innych poufnych. Phishing jest przykładem socjotechniki - czyli zbioru technik, które oszuści wykorzystują do manipulowania ludzkim zachowaniem. Obejmują fałszerstwo, przeinaczanie i kłamstwo - wszystkie […]

USA reguluje technologię nadzoru i algorytmy

Amerykańska Federalna Komisja Handlu (FTC) rozpoczęła procedurę mającą na celu uregulowanie technologii nadzoru, algorytmów i bezpieczeństwa danych. #BREAKING: @FTC explores rules cracking down on commercial surveillance and lax data security practices: https://t.co/xnYlPO2dFJ #privacy /1 — FTC (@FTC) August 11, 2022 Agencja opublikowała wstępne zawiadomienie o proponowanych przepisach. Urzędnicy poprosili społeczeństwo o komentarze na temat komercyjnego […]

Współpraca Wise z Plaid daje klientom dostęp do 6000 aplikacji w USA

Wise zawarł umowę open finance z Plaid, aby dać swoim 13 milionom klientów dostęp do tysięcy aplikacji. Z pomocą narzędzia Plaid Core Exchange, klienci są teraz w stanie bezpośrednio połączyć swoje amerykańskie konta Wise z ponad 6000 aplikacji, w tym Venmo, Robinhood, Truebill i Chime. Partnerstwo pozwoli klientom Wise na "wygodne i bezpieczne" przenoszenie pieniędzy […]

Czym jest Rynek Niedźwiedzia i Rynek Byka?

Jeśli chodzi o giełdę, istnieją dwa charakterystyczne wyrazy, które należy wziąć pod uwagę: byk i niedźwiedź. W języku parkietu rynek niedźwiedzia oznacza, że akcje spadają o 20% lub więcej, natomiast hossa (byk) sygnalizuje, że wartości aktywów znacznie wzrastają. Oba te zjawiska są częścią cyklu życia giełdowego, bowiem każdy z nas będzie miał swój udział w […]
5 1 Głos
Oceń artykuł
guest
0 komentarzy
Inline Feedbacks
View all comments
© FintechPortal.pl 2021 Wszelkie prawa zastrzeżone
star