AI i przeciwdziałanie praniu pieniędzy.

Dzisiaj Czarek Golenia Software Developer w Natwest Group podzieli się swoimi przemyśleniami na temat wpływu zmian technologicznych na działanie procesów przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML). Wraz z włączeniem sztucznej inteligencji (AI) do strategii AML walka z ich praniem wkroczyła w nową erę. 

W miarę jak przestępstwa finansowe stają się coraz bardziej wyrafinowane, tradycyjne metody przeciwdziałania praniu pieniędzy muszą sprostać wyzwaniom, aby dotrzymać im kroku. W odpowiedzi branża finansowa zwraca się w stronę rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, aby usprawnić wykrywanie nielegalnej działalności finansowej.
 

Dynamiczna ocena ryzyka:
Tradycyjne systemy przeciwdziałania praniu pieniędzy często opierają się na statycznych zasadach, które mogą stać się nieaktualne w obliczu szybko rozwijających się przestępstw finansowych. AI wprowadza dynamiczne podejście oparte na ryzyku, stale dostosowując się do nowych wzorców. Analizując duże zbiory danych, sztuczna inteligencja ocenia ryzyko związane z transakcjami i klientami w czasie rzeczywistym, zapewniając bardzo szczegółowe zrozumienie bieżącej sytuacji.
 

Analiza behawioralna:
Algorytmy sztucznej inteligencji przodują w rozumieniu i analizowaniu wzorców, a jeśli chodzi o AML, ta funkcja jest „game changerem”. Ustalając podstawowe zachowania poszczególnych klientów, AI wykrywa anomalie, które mogą wskazywać na próby popełnienia przestępstwa. Ta analiza behawioralna jest skutecznym środkiem, który pozwala instytucjom wyprzedzać wyrafinowane taktyki prania pieniędzy.
 

Real Time monitoring:
Szybkość ma kluczowe znaczenie w procesach AML, a sztuczna inteligencja ułatwia monitorowanie transakcji w czasie rzeczywistym. Możliwość błyskawicznej analizy i reakcji na potencjalne zagrożenia zapewnia szybką interwencję, minimalizując skutki nielegalnej działalności finansowej. Stanowi to znaczącą zmianę w porównaniu z tradycyjnymi systemami.
Redukcja „false positives” (fałszywych alarmów):
Jednym z wyzwań w tradycyjnych procesach AML jest wysoki odsetek fałszywych alarmów, co prowadzi do nieefektywności i obciążenia zasobów. Zastosowanie sztucznej inteligencji do rozpoznawania wzorców zwiększa ich złożoność, a tym samym znacznie ogranicza liczbę fałszywych alarmów, umożliwiając śledczym skupienie wysiłków na rzeczywistych zagrożeniach. Precyzyjność nie tylko oszczędza czas i zasoby, ale także zwiększa ogólną skuteczność procedur AML.

Podsumowując, integracja sztucznej inteligencji stanowi przełomowy krok w walce z przestępstwami finansowymi.
Połączenie zaawansowanej technologii i wiedzy finansowej zapewnia bardziej odporny, adaptacyjny i skuteczny krajobraz przeciwdziałania praniu pieniędzy. Ponieważ instytucje finansowe w coraz większym stopniu korzystają z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, wysiłki na rzecz ograniczenia przestępstw finansowych zyskują potężnego sojusznika, co stanowi znaczący krok w kierunku bezpieczniejszej i przejrzystej przyszłości.

Author: Cezary Golenia

Photo: Unsplush.com and own production