O data cu inmultirea tranzactiilor digitale, combaterea spalarii banilor a devenit mai complicata decat in ​​trecut.

 

Ca rezultat, institutiile financiare experimenteaza cu tot felul de tehnologii pentru a-si proteja clientii,pentru a bloca raufacatorii, implicit pentru combaterea infractiunilor. Din ce in ce mai mult, in combaterea spalarii banilor, inteligenta artificiala (AI) si, mai specific, machine learning (ML) pare sa ofere o aparare puternica.

 

Indiferent daca va uitati la giganti internationali cum ar fi HSBC si Standard Chartered Bank sau banci regionale precum Maybank si DBS, toata lumea colaboreaza cu fintech-urile sau dezvolta propriile solutii interne AI / ML pentru combaterea criminalitatii financiare.

 

Bancile, datorita naturii lor, au acces la volume imense de date. Prin urmare, cu AI / ML de partea lor, acestia pot sa construiasca rapid modele si cadre care sa invete cum arata “obisnuit si regulat” si sa identifice tranzactiile care ar trebui sa fie examinate in continuare.

 

Numarul tranzactiilor din Asia este de asteptat sa atinga 277 miliarde pana in 2020, conform Raportului mondial privind platile din 2017 – si nu se poate spune care dintre acestea sunt initiate de cei care intentioneaza sa spele bani folosind scheme noi si inovatoare.

 

Fiind automatizat, in cea mai mare parte, ajuta directorii sa devina mult mai eficienti si permite bancii sau institutiei financiare sa acorde atentie fiecarei tranzactii in ciuda volumelor mari.

 

EY, de exemplu, a ajutat gigantul european de servicii financiare Nordea sa construiasca un model care sa ajute la eliminarea falsurilor pozitive si sa puna accent pe tranzactiile care de fapt merita o atentie imediata.

 

“Ca si algoritmii care ajuta vanzatorii online sa vizeze clientii in functie de gustul lor in branduri, modelul pe care l-am construit impreuna cu Nordea a devenit mai vizibil si mai precis cand a invatat cum sa interpreteze semnalele care indica activitatea criminala, analizand cantitati mult mai mari de date decat persoanele sau procesele existente”, a explicat directorul EY printr-un studiu de caz.

 

De ce sa folositi AI pentru combaterea criminalitatii financiare?

 

“Prin utilizarea acestor tehnici si a puterii de automatizare, echipele de conformitate pot investiga adevaratele riscuri de conformitate si cazurile suspecte, pot reduce sarcinile manuale si repetitive si pot efectua lucrari de valoare mai mare, cum ar fi analiza rezultatelor si a calitatii, pentru a asigura ca politicile si procedurile sunt substantiale”, a declarat Deloitte Asia de Sud-Est in domeniul crimelor financiare de conformitate Radish Singh pentru Tech Wire Asia.

 

“Cu tehnologia utilizata mai eficient si mai inovativ, oamenii se pot concentra pe riscurile materiale”.

 

Potrivit lui Singh, cu perturbarea digitala, revolutia tehnologica, API-urile deschise si tipologiile emergente, exista o discrepanta tot mai accentuata in locul in care programul de conformare a unei infractiuni financiare a institutiei financiare este, in comparatie cu locul in care trebuie sa fie.

 

PwC a studiat recent pregatirea AI a institutiilor financiare cu privire la crima financiara si a constatat ca o parte a problemei este ca liderii de afaceri nu stiu de unde sa inceapa sau, dimpotriva, se gandesc prea mult la tehnici care sunt fezabile, dar nu practice inca.

 

De fapt, consultantii PwC cred ca majoritatea institutiilor financiare ar fi mai bine deservite daca s-ar concentra asupra a ceea ce este posibil in urmatorii doi ani, mai degraba decat ceea ce AI ar putea face de-a lungul a cinci ani.

 

Pe termen scurt, expertii considera ca AI ar putea fi utilizata pentru a spori procesele si a urmari tranzactiile care scapa de valori de referinta stabilite – atunci cand sunt observate in mod izolat sau cand sunt vazute in combinatie cu alte tranzactii conexe – ajutand profesionistii din domeniul respectarii prevederilor din cadrul institutiei financiare.

 

“Cand vine vorba de eficienta afacerii, utilizarea noilor tehnologii, cum ar fi machine learning, are un potential enorm de a reduce procesele manuale si chiar de a simplifica sarcinile repetitive care deseori ingeruneaza echipajele de conformitate si operatiuni.

 

“Acest lucru amelioreaza povara costurilor . In plus, AI-ul poate imbunatati acuratetea unei institutii financiare in detectarea riscurilor de spalare a banilor si de finantare a terorismului “, a declarat Singh, Deloitte.