Dirbtinio intelekto pagrindu sukurta atitiktis: kaip AI keičia AML ir KYC „Fintech“.
Jūsų atitikties pareigūnas praėjusią naktį pažymėjo 847 įspėjimus. Iki pietų jie peržiūrėjo 12. Visi klaidingi teigiami rezultatai.
Tokia yra rankinių AML patikrų realybė. Per daug pastangų ir išteklių duoda per mažai rezultatų.
Tokia yra rankinių AML patikrų realybė. Per daug pastangų ir išteklių duoda per mažai rezultatų, o tai rodo, kad reikia dirbtinio intelekto sprendimų, galinčių pakeisti šį procesą.
Štai kodėl, net neskaitę nė žodžio iš šio straipsnio, galite drąsiai teigti, kad dirbtinis intelektas formuoja AML ir KYC ateitį, įkvepia pasitikėjimą nuolatinėmis naujovėmis ir pažanga.
Pagrindinių punktų santrauka
AI pakeis rankinį patikrinimą, operacijų stebėjimą ir rizikos vertinimą.
– Tai leis:98% greitesniam prisijungimui
– 90% sumažėja klaidingų teigiamų ir neigiamų rezultatų
– Konkurencinis pranašumas dėl greičio, taupymo ir geresnio sukčiavimo nustatymo
Nors dirbtinis intelektas didina efektyvumą, žmogaus priežiūra išlieka labai svarbi. Ši pusiausvyra užtikrina atitikties grupes ir reguliavimo institucijas, kad finansinių paslaugų srityje išlaikoma atskaitomybė ir sprendimas.
Kodėl rankinis AML atitikimas turi mirti
Tradicinė AML sistema buvo sukurta bankams. Klientai įeidavo su pasais. Vadovai klientus pažintų asmeniškai. Sandoriai vyktų tik darbo valandomis.
Štai kodėl jis netinka fintech. Čia įlaipinimas vyksta 3 val. Milijonai operacijų apdorojami vienu metu. Atliekant vieną KYC patikrinimą reikia patikrinti dokumentus, peržiūrėti sankcijų sąrašus, ištirti PEP duomenų bazes, peržiūrėti neigiamą žiniasklaidą ir įvertinti tikruosius savininkus. Rankinis AML pertraukos esant tokiam slėgiui.
Skaičiai taip pat aiškiai parodo situaciją. JK finansų institucijos kasmet išleidžia 4,2 milijardo svarų sterlingų pinigų pinigų plovimo priemonių laikymuisi, o apie 95 % įspėjimų yra klaidingi teigiami, kainuojantys milijonus iššvaistytų išteklių ir leidžiantys prasiskverbti į tikrą nusikaltimą.
Kaip tradicinis atitikimas jus nuvilia
Tapatybės patvirtinimas užtrunka nuo 24 iki 48 valandų, tačiau vis tiek praleidžiami sudėtingi klastotės PEP tikrinimas per daug žymi įprastus pavadinimus, tačiau praleidžiami slapyvardžių variantai. Periodinės peržiūros sukuria rizikos aptikimo spragų.
Kaip AI padeda aptikti tikrąją AML ir KYC riziką
Tradicinės sistemos remiasi iš anksto nustatytomis taisyklėmis: pažymėkite operacijas, kurių suma viršija 10 000 GBP, perspėja apie greitus judėjimus, suaktyvina peržiūras, kai veikla 200 % viršija pradinę.
Nusikaltėliai gali lengvai išnaudoti šiuos griežtus parametrus. Jie struktūrizuoja sandorius žemiau slenksčių. Jie sukuria laipsnišką padidėjimą, kuris niekada nepažeidžia procentų taisyklių.
Tačiau mašininis mokymasis tai visiškai apverčia. Užuot laikęsi aiškių taisyklių, dirbtinis intelektas sužino, kaip atrodo įprasta kiekvienam klientui, analizuodamas milijonus istorinių operacijų. Jis aptinka nukrypimus, nepaisant to, ar jie atitinka iš anksto nustatytas taisykles.
Ši technologija nustato sudėtingas schemas, kurių žmonės niekada nepastebėtų. Tinklo analizė nustato ryšius tarp paskyrų ir atskleidžia sluoksniavimo modelius. Grafinės duomenų bazės vizualizuoja ryšius, išryškindamos įtartinus grupes.
Apdorojimas realiuoju laiku pašalina pavojingas spragas. Pasenusios sistemos vykdė paketinius procesus per naktį arba kas savaitę. AI stebi kiekvieną operaciją, kai ji įvyksta.
Štai keletas sudėtingų operacijų, kurias dirbtinis intelektas padeda nustatyti, kurių daugelis žmonių atitikties pareigūnų net negalvoja ieškoti.
- Smurfavimas: Suderinti nedideli indėliai keliose sąskaitose; padeda išvengti slenksčių
- Sluoksniavimas: Lėšos per sudėtingas pervedimo grandines; padeda nuslėpti kilmę
- Prekyba pagrįsta: Perteklinės / per mažos sąskaitų faktūrų išrašymo schemos, perkeliančios pinigus tarptautiniu mastu
- Greitas judėjimas: Pinigai plūsta per greitai teisėtam verslui
- Profilio neatitikimas: Sandoriai nesuderinami su klientų istorija
Skaitymas tarp eilučių NLP
Finansiniai nusikaltimai palieka pėdsakus naujienose, teismo įrašuose, socialinėje žiniasklaidoje ir teisės aktų dokumentuose. Šiame nestruktūrizuotame tekste yra kritinės informacijos, kurios tradicinės sistemos negali apdoroti.
NLP leidžia dirbtiniu intelektu plačiu mastu skaityti ir suprasti žmonių kalbą. Algoritmai vienu metu analizuoja milijonus dokumentų, automatiškai išgaudami atitinkamą informaciją.
NLP taip pat supranta semantinę reikšmę ir kontekstą. Jame pripažįstama, kad „dalyvavimas labdaringame darbe“ reiškia kitokią riziką nei „dalyvavimas kyšininkavimo tyrime“. Ši technologija identifikuoja nuotaikas, išskirdama teigiamus, neutralius ir neigiamus paminėjimus.
Tuo tarpu objekto sprendimas sprendžia vardų atitikimą. „Robertas Smithas“, „Bob Smith“, „RJ Smith“ gali būti tas pats asmuo. NLP analizuoja kontekstinius įkalčius, pvz., vietas, datas, susijusius objektus, kad nustatytų teisingus atitikmenis.
Ši technologija taip pat automatiškai apdoroja kelias kalbas. JK „fintech“, tikrinančiam Rytų Europos interesų turinčius klientus, reikia Rusijos, Lenkijos, Ukrainos žiniasklaidos šaltinių. NLP tai atlieka be daugiakalbių darbuotojų ar „Google“ vertėjo poreikio.
Rezultatas? Daugiau darbų atliksite greičiau
| Procesas | Rankinis AML | AI maitinamas | Sutaupytas laikas |
| Dokumento patikrinimas | 30-45 min | 30 sekundžių | 98 % |
| PEP atranka | 45-60 min | 15 sekundžių visame pasaulyje | 99 % |
| Neigiama žiniasklaida | 60-90 min | 20 sekundžių | 99 % |
| Rizikos vertinimas | 120 min | 10 sekundžių | 99 % |
| Visiškas priėmimas | 2-3 dienas | 2-3 minutes | 99,9 % |
Tačiau ar AI iš tikrųjų verta pinigų?
Mes neketiname meluoti. Šioms AI sistemoms nustatyti ir įdiegti reikia didelių išankstinių investicijų. Fintech įmonės turi įsigyti platformų, integruoti sistemas, apmokyti darbuotojus ir pasitelkti konsultantus.
Bet grąža ateina greitai. Veiklos efektyvumas leidžia sutaupyti labai daug. Klientų konversija ir įtraukimas vyksta daug greičiau, o tai reiškia, kad jūs ir jūsų įmonė greičiau pradedate generuoti pajamas. Taip pat galite sumažinti reikalavimų laikymosi darbuotojų skaičių.
| Metinis išlaidų palyginimas | |||
| Kategorija | Rankinis AML | AI maitinamas | Taupymas |
| Tapatybės tikrinimo darbuotojai | 450 000 svarų sterlingų | £90 000 | 80 % |
| Sandorių stebėjimas | 650 000 svarų sterlingų | 195 000 svarų sterlingų | 70 % |
| Technologijų platforma | 180 000 svarų sterlingų | £320 000 | -78% |
| Klaidingai teigiama apžvalga | 520 000 svarų sterlingų | 78 000 svarų sterlingų | 85 % |
| Klientų įsigijimo praradimas | 380 000 svarų sterlingų | 76 000 svarų sterlingų | 80 % |
| * Duomenys pateikti apie vidutinio dydžio įmonę, atliekančią 50 000 metinių AML patikrinimų | |||
Reguliuojamų nuobaudų vengimas yra kita sritis, kuri suteikia didelę vertę. FCA baudos už AML nesėkmes paprastai siekia milijonus. 2023 metais JK „fintech“ skirta bauda siekė 7,8 mln. AI, anksti užfiksavęs įtartiną veiklą, užkerta kelią tokioms katastrofoms.
Be to, konkurencingas pozicionavimas sukuria strateginę vertę ne tik sutaupant tiesioginių lėšų. „Fintech“ įmonės, siūlančios momentinį prisijungimą, klientus pritraukia greičiau, suteikdamos jiems pranašumą prieš lėtesnius konkurentus ir pabrėždamos AI vaidmenį pirmaujant pramonėje.
AI problemos
Tačiau AI nėra rožių lova. Jis ateina su savo iššūkių rinkiniu.
Duomenų kokybės problemos išryškėja iš karto. Dirbtinio intelekto modeliams reikia daugybės švarių ir struktūrizuotų mokymo duomenų. Tačiau daugelio „fintech“ turimi atitikties duomenys yra nenuoseklūs, neišsamūs ir (arba) netinkamai pažymėti.
Palikimo integracija sukelia dar vieną galvos skausmą. Esamose platformose, kurias naudoja įmonės, gali trūkti API arba gali būti naudojami nesuderinami formatai.
Pasipriešinimas pokyčiams taip pat pasireiškia organizacijose. Komandos, pripratusios prie rankinių procesų, nepasitiki automatizuotais sprendimais arba bijo persikėlimo. Taip pat įgūdžių trūkumai riboja efektyvumą. Nedaug atitikties specialistų supranta mašininį mokymąsi. Nedaug duomenų mokslininkų supranta finansinius nusikaltimus. Sukurti komandas, kurios sujungtų abi puses, yra sudėtinga.
Dažni iššūkiai
- Nepakanka treniruočių duomenų: Modeliai, parengti pagal per mažai pavyzdžių, lemia prastą tikslumą
- Priežiūros trūkumas: Per didelis pasitikėjimas automatizavimu be patyrusių komandų sukelia klaidų
- Nepakankamas testavimas: Nesugebėjimas išbandyti įvairių scenarijų sukelia netikėtų nesėkmių
- Nepaisoma paaiškinimo: Juodosios dėžės modeliai, keliantys reguliavimo riziką
Nerealūs lūkesčiai sukelia nusivylimą. AI žymiai pagerina efektyvumą, bet nepanaikina viso rankinio darbo ir neužfiksuoja kiekvieno nusikaltimo atvejo. Įmonės, kurios tikisi tobulos automatikos, pasiryžo nesėkmei.
Kas bus toliau
Dabartinis DI atitiktis yra tik pradžia. Kelios naujos tendencijos per penkerius metus pakeis AML ir KYC.
Apjungtas mokymasis leidžia vykdyti modelių mokymą įvairiose institucijose nesidalijant jautriais duomenimis. Bankai ir „fintech“ bendradarbiauja kurdami modelius, mokydamiesi iš kolektyvinių modelių, išsaugodami individualius duomenis. Tai labai pagerina aptikimą, atskleidžiant tarpinstitucines schemas.
Decentralizuoti tapatybės sprendimai, sukurti remiantis blokų grandine, gali iš esmės pakeisti KYC. Klientai išlaiko patvirtintas skaitmenines tapatybes, kurias kontroliuoja, suteikdami prieigą, o ne pakartotinai įrodydami tapatybę kiekvienam teikėjui.
Nuspėjamoji atitiktis pereina nuo reaktyvaus stebėjimo prie aktyvios prevencijos. Užuot aptikęs įtartiną veiklą po įvykio, AI analizuoja modelius, nurodančius būsimą riziką. Institucijos įsikiša, kol problemos nepasireiškia.
Balso ir elgesio biometriniai duomenys suteikia nuolatinį autentifikavimą. Be tapatybės patvirtinimo prisijungimo metu, AI analizuoja balso modelius, spausdinimo ritmus, įrenginių sąveiką, kad patvirtintų nuolatinę tapatybę santykiuose.
Tačiau visa tai žmogiškasis elementas išlieka esminis. AI papildo komandas, o ne jas pakeičia. Sudėtingiems tyrimams, reguliavimo ryšiams ir politikos kūrimui reikia žinių, kurių mašinos negali pakartoti.
Išvada
Fintechs, diegiančios dirbtiniu intelektu pagrįstas AML ir KYC sistemas savo klientams greičiau, veikia efektyviau ir veiksmingiau aptinka nusikaltimus nei konkurentai, naudodami rankinius procesus.
Ateitis priklauso institucijoms, derinančioms dirbtinį intelektą su žmogaus patirtimi. AI valdo garsumą, greitį ir modelio atpažinimą viršžmogišku mastu. Žmonės suteikia sprendimą, kontekstą ir atsakomybę.
Jūsų atitikties pareigūnas praėjusią naktį pažymėjo 847 įspėjimus. Iki pietų jie peržiūrėjo 12. Visi klaidingi teigiami rezultatai.
Tokia yra rankinių AML patikrų realybė. Per daug pastangų ir išteklių duoda per mažai rezultatų.
Tokia yra rankinių AML patikrų realybė. Per daug pastangų ir išteklių duoda per mažai rezultatų, o tai rodo, kad reikia dirbtinio intelekto sprendimų, galinčių pakeisti šį procesą.
Štai kodėl, net neskaitę nė žodžio iš šio straipsnio, galite drąsiai teigti, kad dirbtinis intelektas formuoja AML ir KYC ateitį, įkvepia pasitikėjimą nuolatinėmis naujovėmis ir pažanga.
Pagrindinių punktų santrauka
AI pakeis rankinį patikrinimą, operacijų stebėjimą ir rizikos vertinimą.
– Tai leis:98% greitesniam prisijungimui
– 90% sumažėja klaidingų teigiamų ir neigiamų rezultatų
– Konkurencinis pranašumas dėl greičio, taupymo ir geresnio sukčiavimo nustatymo
Nors dirbtinis intelektas didina efektyvumą, žmogaus priežiūra išlieka labai svarbi. Ši pusiausvyra užtikrina atitikties grupes ir reguliavimo institucijas, kad finansinių paslaugų srityje išlaikoma atskaitomybė ir sprendimas.
Kodėl rankinis AML atitikimas turi mirti
Tradicinė AML sistema buvo sukurta bankams. Klientai įeidavo su pasais. Vadovai klientus pažintų asmeniškai. Sandoriai vyktų tik darbo valandomis.
Štai kodėl jis netinka fintech. Čia įlaipinimas vyksta 3 val. Milijonai operacijų apdorojami vienu metu. Atliekant vieną KYC patikrinimą reikia patikrinti dokumentus, peržiūrėti sankcijų sąrašus, ištirti PEP duomenų bazes, peržiūrėti neigiamą žiniasklaidą ir įvertinti tikruosius savininkus. Rankinis AML pertraukos esant tokiam slėgiui.
Skaičiai taip pat aiškiai parodo situaciją. JK finansų institucijos kasmet išleidžia 4,2 milijardo svarų sterlingų pinigų pinigų plovimo priemonių laikymuisi, o apie 95 % įspėjimų yra klaidingi teigiami, kainuojantys milijonus iššvaistytų išteklių ir leidžiantys prasiskverbti į tikrą nusikaltimą.
Kaip tradicinis atitikimas jus nuvilia
Tapatybės patvirtinimas užtrunka nuo 24 iki 48 valandų, tačiau vis tiek praleidžiami sudėtingi klastotės PEP tikrinimas per daug žymi įprastus pavadinimus, tačiau praleidžiami slapyvardžių variantai. Periodinės peržiūros sukuria rizikos aptikimo spragų.
Kaip AI padeda aptikti tikrąją AML ir KYC riziką
Tradicinės sistemos remiasi iš anksto nustatytomis taisyklėmis: pažymėkite operacijas, kurių suma viršija 10 000 GBP, perspėja apie greitus judėjimus, suaktyvina peržiūras, kai veikla 200 % viršija pradinę.
Nusikaltėliai gali lengvai išnaudoti šiuos griežtus parametrus. Jie struktūrizuoja sandorius žemiau slenksčių. Jie sukuria laipsnišką padidėjimą, kuris niekada nepažeidžia procentų taisyklių.
Tačiau mašininis mokymasis tai visiškai apverčia. Užuot laikęsi aiškių taisyklių, dirbtinis intelektas sužino, kaip atrodo įprasta kiekvienam klientui, analizuodamas milijonus istorinių operacijų. Jis aptinka nukrypimus, nepaisant to, ar jie atitinka iš anksto nustatytas taisykles.
Ši technologija nustato sudėtingas schemas, kurių žmonės niekada nepastebėtų. Tinklo analizė nustato ryšius tarp paskyrų ir atskleidžia sluoksniavimo modelius. Grafinės duomenų bazės vizualizuoja ryšius, išryškindamos įtartinus grupes.
Apdorojimas realiuoju laiku pašalina pavojingas spragas. Pasenusios sistemos vykdė paketinius procesus per naktį arba kas savaitę. AI stebi kiekvieną operaciją, kai ji įvyksta.
Štai keletas sudėtingų operacijų, kurias dirbtinis intelektas padeda nustatyti, kurių daugelis žmonių atitikties pareigūnų net negalvoja ieškoti.
- Smurfavimas: Suderinti nedideli indėliai keliose sąskaitose; padeda išvengti slenksčių
- Sluoksniavimas: Lėšos per sudėtingas pervedimo grandines; padeda nuslėpti kilmę
- Prekyba pagrįsta: Perteklinės / per mažos sąskaitų faktūrų išrašymo schemos, perkeliančios pinigus tarptautiniu mastu
- Greitas judėjimas: Pinigai plūsta per greitai teisėtam verslui
- Profilio neatitikimas: Sandoriai nesuderinami su klientų istorija
Skaitymas tarp eilučių NLP
Finansiniai nusikaltimai palieka pėdsakus naujienose, teismo įrašuose, socialinėje žiniasklaidoje ir teisės aktų dokumentuose. Šiame nestruktūrizuotame tekste yra kritinės informacijos, kurios tradicinės sistemos negali apdoroti.
NLP leidžia dirbtiniu intelektu plačiu mastu skaityti ir suprasti žmonių kalbą. Algoritmai vienu metu analizuoja milijonus dokumentų, automatiškai išgaudami atitinkamą informaciją.
NLP taip pat supranta semantinę reikšmę ir kontekstą. Jame pripažįstama, kad „dalyvavimas labdaringame darbe“ reiškia kitokią riziką nei „dalyvavimas kyšininkavimo tyrime“. Ši technologija identifikuoja nuotaikas, išskirdama teigiamus, neutralius ir neigiamus paminėjimus.
Tuo tarpu objekto sprendimas sprendžia vardų atitikimą. „Robertas Smithas“, „Bob Smith“, „RJ Smith“ gali būti tas pats asmuo. NLP analizuoja kontekstinius įkalčius, pvz., vietas, datas, susijusius objektus, kad nustatytų teisingus atitikmenis.
Ši technologija taip pat automatiškai apdoroja kelias kalbas. JK „fintech“, tikrinančiam Rytų Europos interesų turinčius klientus, reikia Rusijos, Lenkijos, Ukrainos žiniasklaidos šaltinių. NLP tai atlieka be daugiakalbių darbuotojų ar „Google“ vertėjo poreikio.
Rezultatas? Daugiau darbų atliksite greičiau
| Procesas | Rankinis AML | AI maitinamas | Sutaupytas laikas |
| Dokumento patikrinimas | 30-45 min | 30 sekundžių | 98 % |
| PEP atranka | 45-60 min | 15 sekundžių visame pasaulyje | 99 % |
| Neigiama žiniasklaida | 60-90 min | 20 sekundžių | 99 % |
| Rizikos vertinimas | 120 min | 10 sekundžių | 99 % |
| Visiškas priėmimas | 2-3 dienas | 2-3 minutes | 99,9 % |
Tačiau ar AI iš tikrųjų verta pinigų?
Mes neketiname meluoti. Šioms AI sistemoms nustatyti ir įdiegti reikia didelių išankstinių investicijų. Fintech įmonės turi įsigyti platformų, integruoti sistemas, apmokyti darbuotojus ir pasitelkti konsultantus.
Bet grąža ateina greitai. Veiklos efektyvumas leidžia sutaupyti labai daug. Klientų konversija ir įtraukimas vyksta daug greičiau, o tai reiškia, kad jūs ir jūsų įmonė greičiau pradedate generuoti pajamas. Taip pat galite sumažinti reikalavimų laikymosi darbuotojų skaičių.
| Metinis išlaidų palyginimas | |||
| Kategorija | Rankinis AML | AI maitinamas | Taupymas |
| Tapatybės tikrinimo darbuotojai | 450 000 svarų sterlingų | £90 000 | 80 % |
| Sandorių stebėjimas | 650 000 svarų sterlingų | 195 000 svarų sterlingų | 70 % |
| Technologijų platforma | 180 000 svarų sterlingų | £320 000 | -78% |
| Klaidingai teigiama apžvalga | 520 000 svarų sterlingų | 78 000 svarų sterlingų | 85 % |
| Klientų įsigijimo praradimas | 380 000 svarų sterlingų | 76 000 svarų sterlingų | 80 % |
| * Duomenys pateikti apie vidutinio dydžio įmonę, atliekančią 50 000 metinių AML patikrinimų | |||
Reguliuojamų nuobaudų vengimas yra kita sritis, kuri suteikia didelę vertę. FCA baudos už AML nesėkmes paprastai siekia milijonus. 2023 metais JK „fintech“ skirta bauda siekė 7,8 mln. AI, anksti užfiksavęs įtartiną veiklą, užkerta kelią tokioms katastrofoms.
Be to, konkurencingas pozicionavimas sukuria strateginę vertę ne tik sutaupant tiesioginių lėšų. „Fintech“ įmonės, siūlančios momentinį prisijungimą, klientus pritraukia greičiau, suteikdamos jiems pranašumą prieš lėtesnius konkurentus ir pabrėždamos AI vaidmenį pirmaujant pramonėje.
AI problemos
Tačiau AI nėra rožių lova. Jis ateina su savo iššūkių rinkiniu.
Duomenų kokybės problemos išryškėja iš karto. Dirbtinio intelekto modeliams reikia daugybės švarių ir struktūrizuotų mokymo duomenų. Tačiau daugelio „fintech“ turimi atitikties duomenys yra nenuoseklūs, neišsamūs ir (arba) netinkamai pažymėti.
Palikimo integracija sukelia dar vieną galvos skausmą. Esamose platformose, kurias naudoja įmonės, gali trūkti API arba gali būti naudojami nesuderinami formatai.
Pasipriešinimas pokyčiams taip pat pasireiškia organizacijose. Komandos, pripratusios prie rankinių procesų, nepasitiki automatizuotais sprendimais arba bijo persikėlimo. Taip pat įgūdžių trūkumai riboja efektyvumą. Nedaug atitikties specialistų supranta mašininį mokymąsi. Nedaug duomenų mokslininkų supranta finansinius nusikaltimus. Sukurti komandas, kurios sujungtų abi puses, yra sudėtinga.
Dažni iššūkiai
- Nepakanka treniruočių duomenų: Modeliai, parengti pagal per mažai pavyzdžių, lemia prastą tikslumą
- Priežiūros trūkumas: Per didelis pasitikėjimas automatizavimu be patyrusių komandų sukelia klaidų
- Nepakankamas testavimas: Nesugebėjimas išbandyti įvairių scenarijų sukelia netikėtų nesėkmių
- Nepaisoma paaiškinimo: Juodosios dėžės modeliai, keliantys reguliavimo riziką
Nerealūs lūkesčiai sukelia nusivylimą. AI žymiai pagerina efektyvumą, bet nepanaikina viso rankinio darbo ir neužfiksuoja kiekvieno nusikaltimo atvejo. Įmonės, kurios tikisi tobulos automatikos, pasiryžo nesėkmei.
Kas bus toliau
Dabartinis DI atitiktis yra tik pradžia. Kelios naujos tendencijos per penkerius metus pakeis AML ir KYC.
Apjungtas mokymasis leidžia vykdyti modelių mokymą įvairiose institucijose nesidalijant jautriais duomenimis. Bankai ir „fintech“ bendradarbiauja kurdami modelius, mokydamiesi iš kolektyvinių modelių, išsaugodami individualius duomenis. Tai labai pagerina aptikimą, atskleidžiant tarpinstitucines schemas.
Decentralizuoti tapatybės sprendimai, sukurti remiantis blokų grandine, gali iš esmės pakeisti KYC. Klientai išlaiko patvirtintas skaitmenines tapatybes, kurias kontroliuoja, suteikdami prieigą, o ne pakartotinai įrodydami tapatybę kiekvienam teikėjui.
Nuspėjamoji atitiktis pereina nuo reaktyvaus stebėjimo prie aktyvios prevencijos. Užuot aptikęs įtartiną veiklą po įvykio, AI analizuoja modelius, nurodančius būsimą riziką. Institucijos įsikiša, kol problemos nepasireiškia.
Balso ir elgesio biometriniai duomenys suteikia nuolatinį autentifikavimą. Be tapatybės patvirtinimo prisijungimo metu, AI analizuoja balso modelius, spausdinimo ritmus, įrenginių sąveiką, kad patvirtintų nuolatinę tapatybę santykiuose.
Tačiau visa tai žmogiškasis elementas išlieka esminis. AI papildo komandas, o ne jas pakeičia. Sudėtingiems tyrimams, reguliavimo ryšiams ir politikos kūrimui reikia žinių, kurių mašinos negali pakartoti.
Išvada
Fintechs, diegiančios dirbtiniu intelektu pagrįstas AML ir KYC sistemas savo klientams greičiau, veikia efektyviau ir veiksmingiau aptinka nusikaltimus nei konkurentai, naudodami rankinius procesus.
Ateitis priklauso institucijoms, derinančioms dirbtinį intelektą su žmogaus patirtimi. AI valdo garsumą, greitį ir modelio atpažinimą viršžmogišku mastu. Žmonės suteikia sprendimą, kontekstą ir atsakomybę.
Jūsų atitikties pareigūnas praėjusią naktį pažymėjo 847 įspėjimus. Iki pietų jie peržiūrėjo 12. Visi klaidingi teigiami rezultatai.
Tokia yra rankinių AML patikrų realybė. Per daug pastangų ir išteklių duoda per mažai rezultatų.
Tokia yra rankinių AML patikrų realybė. Per daug pastangų ir išteklių duoda per mažai rezultatų, o tai rodo, kad reikia dirbtinio intelekto sprendimų, galinčių pakeisti šį procesą.
Štai kodėl, net neskaitę nė žodžio iš šio straipsnio, galite drąsiai teigti, kad dirbtinis intelektas formuoja AML ir KYC ateitį, įkvepia pasitikėjimą nuolatinėmis naujovėmis ir pažanga.
Pagrindinių punktų santrauka
AI pakeis rankinį patikrinimą, operacijų stebėjimą ir rizikos vertinimą.
– Tai leis:98% greitesniam prisijungimui
– 90% sumažėja klaidingų teigiamų ir neigiamų rezultatų
– Konkurencinis pranašumas dėl greičio, taupymo ir geresnio sukčiavimo nustatymo
Nors dirbtinis intelektas didina efektyvumą, žmogaus priežiūra išlieka labai svarbi. Ši pusiausvyra užtikrina atitikties grupes ir reguliavimo institucijas, kad finansinių paslaugų srityje išlaikoma atskaitomybė ir sprendimas.
Kodėl rankinis AML atitikimas turi mirti
Tradicinė AML sistema buvo sukurta bankams. Klientai įeidavo su pasais. Vadovai klientus pažintų asmeniškai. Sandoriai vyktų tik darbo valandomis.
Štai kodėl jis netinka fintech. Čia įlaipinimas vyksta 3 val. Milijonai operacijų apdorojami vienu metu. Atliekant vieną KYC patikrinimą reikia patikrinti dokumentus, peržiūrėti sankcijų sąrašus, ištirti PEP duomenų bazes, peržiūrėti neigiamą žiniasklaidą ir įvertinti tikruosius savininkus. Rankinis AML pertraukos esant tokiam slėgiui.
Skaičiai taip pat aiškiai parodo situaciją. JK finansų institucijos kasmet išleidžia 4,2 milijardo svarų sterlingų pinigų pinigų plovimo priemonių laikymuisi, o apie 95 % įspėjimų yra klaidingi teigiami, kainuojantys milijonus iššvaistytų išteklių ir leidžiantys prasiskverbti į tikrą nusikaltimą.
Kaip tradicinis atitikimas jus nuvilia
Tapatybės patvirtinimas užtrunka nuo 24 iki 48 valandų, tačiau vis tiek praleidžiami sudėtingi klastotės PEP tikrinimas per daug žymi įprastus pavadinimus, tačiau praleidžiami slapyvardžių variantai. Periodinės peržiūros sukuria rizikos aptikimo spragų.
Kaip AI padeda aptikti tikrąją AML ir KYC riziką
Tradicinės sistemos remiasi iš anksto nustatytomis taisyklėmis: pažymėkite operacijas, kurių suma viršija 10 000 GBP, perspėja apie greitus judėjimus, suaktyvina peržiūras, kai veikla 200 % viršija pradinę.
Nusikaltėliai gali lengvai išnaudoti šiuos griežtus parametrus. Jie struktūrizuoja sandorius žemiau slenksčių. Jie sukuria laipsnišką padidėjimą, kuris niekada nepažeidžia procentų taisyklių.
Tačiau mašininis mokymasis tai visiškai apverčia. Užuot laikęsi aiškių taisyklių, dirbtinis intelektas sužino, kaip atrodo įprasta kiekvienam klientui, analizuodamas milijonus istorinių operacijų. Jis aptinka nukrypimus, nepaisant to, ar jie atitinka iš anksto nustatytas taisykles.
Ši technologija nustato sudėtingas schemas, kurių žmonės niekada nepastebėtų. Tinklo analizė nustato ryšius tarp paskyrų ir atskleidžia sluoksniavimo modelius. Grafinės duomenų bazės vizualizuoja ryšius, išryškindamos įtartinus grupes.
Apdorojimas realiuoju laiku pašalina pavojingas spragas. Pasenusios sistemos vykdė paketinius procesus per naktį arba kas savaitę. AI stebi kiekvieną operaciją, kai ji įvyksta.
Štai keletas sudėtingų operacijų, kurias dirbtinis intelektas padeda nustatyti, kurių daugelis žmonių atitikties pareigūnų net negalvoja ieškoti.
- Smurfavimas: Suderinti nedideli indėliai keliose sąskaitose; padeda išvengti slenksčių
- Sluoksniavimas: Lėšos per sudėtingas pervedimo grandines; padeda nuslėpti kilmę
- Prekyba pagrįsta: Perteklinės / per mažos sąskaitų faktūrų išrašymo schemos, perkeliančios pinigus tarptautiniu mastu
- Greitas judėjimas: Pinigai plūsta per greitai teisėtam verslui
- Profilio neatitikimas: Sandoriai nesuderinami su klientų istorija
Skaitymas tarp eilučių NLP
Finansiniai nusikaltimai palieka pėdsakus naujienose, teismo įrašuose, socialinėje žiniasklaidoje ir teisės aktų dokumentuose. Šiame nestruktūrizuotame tekste yra kritinės informacijos, kurios tradicinės sistemos negali apdoroti.
NLP leidžia dirbtiniu intelektu plačiu mastu skaityti ir suprasti žmonių kalbą. Algoritmai vienu metu analizuoja milijonus dokumentų, automatiškai išgaudami atitinkamą informaciją.
NLP taip pat supranta semantinę reikšmę ir kontekstą. Jame pripažįstama, kad „dalyvavimas labdaringame darbe“ reiškia kitokią riziką nei „dalyvavimas kyšininkavimo tyrime“. Ši technologija identifikuoja nuotaikas, išskirdama teigiamus, neutralius ir neigiamus paminėjimus.
Tuo tarpu objekto sprendimas sprendžia vardų atitikimą. „Robertas Smithas“, „Bob Smith“, „RJ Smith“ gali būti tas pats asmuo. NLP analizuoja kontekstinius įkalčius, pvz., vietas, datas, susijusius objektus, kad nustatytų teisingus atitikmenis.
Ši technologija taip pat automatiškai apdoroja kelias kalbas. JK „fintech“, tikrinančiam Rytų Europos interesų turinčius klientus, reikia Rusijos, Lenkijos, Ukrainos žiniasklaidos šaltinių. NLP tai atlieka be daugiakalbių darbuotojų ar „Google“ vertėjo poreikio.
Rezultatas? Daugiau darbų atliksite greičiau
| Procesas | Rankinis AML | AI maitinamas | Sutaupytas laikas |
| Dokumento patikrinimas | 30-45 min | 30 sekundžių | 98 % |
| PEP atranka | 45-60 min | 15 sekundžių visame pasaulyje | 99 % |
| Neigiama žiniasklaida | 60-90 min | 20 sekundžių | 99 % |
| Rizikos vertinimas | 120 min | 10 sekundžių | 99 % |
| Visiškas priėmimas | 2-3 dienas | 2-3 minutes | 99,9 % |
Tačiau ar AI iš tikrųjų verta pinigų?
Mes neketiname meluoti. Šioms AI sistemoms nustatyti ir įdiegti reikia didelių išankstinių investicijų. Fintech įmonės turi įsigyti platformų, integruoti sistemas, apmokyti darbuotojus ir pasitelkti konsultantus.
Bet grąža ateina greitai. Veiklos efektyvumas leidžia sutaupyti labai daug. Klientų konversija ir įtraukimas vyksta daug greičiau, o tai reiškia, kad jūs ir jūsų įmonė greičiau pradedate generuoti pajamas. Taip pat galite sumažinti reikalavimų laikymosi darbuotojų skaičių.
| Metinis išlaidų palyginimas | |||
| Kategorija | Rankinis AML | AI maitinamas | Taupymas |
| Tapatybės tikrinimo darbuotojai | 450 000 svarų sterlingų | £90 000 | 80 % |
| Sandorių stebėjimas | 650 000 svarų sterlingų | 195 000 svarų sterlingų | 70 % |
| Technologijų platforma | 180 000 svarų sterlingų | £320 000 | -78% |
| Klaidingai teigiama apžvalga | 520 000 svarų sterlingų | 78 000 svarų sterlingų | 85 % |
| Klientų įsigijimo praradimas | 380 000 svarų sterlingų | 76 000 svarų sterlingų | 80 % |
| * Duomenys pateikti apie vidutinio dydžio įmonę, atliekančią 50 000 metinių AML patikrinimų | |||
Reguliuojamų nuobaudų vengimas yra kita sritis, kuri suteikia didelę vertę. FCA baudos už AML nesėkmes paprastai siekia milijonus. 2023 metais JK „fintech“ skirta bauda siekė 7,8 mln. AI, anksti užfiksavęs įtartiną veiklą, užkerta kelią tokioms katastrofoms.
Be to, konkurencingas pozicionavimas sukuria strateginę vertę ne tik sutaupant tiesioginių lėšų. „Fintech“ įmonės, siūlančios momentinį prisijungimą, klientus pritraukia greičiau, suteikdamos jiems pranašumą prieš lėtesnius konkurentus ir pabrėždamos AI vaidmenį pirmaujant pramonėje.
AI problemos
Tačiau AI nėra rožių lova. Jis ateina su savo iššūkių rinkiniu.
Duomenų kokybės problemos išryškėja iš karto. Dirbtinio intelekto modeliams reikia daugybės švarių ir struktūrizuotų mokymo duomenų. Tačiau daugelio „fintech“ turimi atitikties duomenys yra nenuoseklūs, neišsamūs ir (arba) netinkamai pažymėti.
Palikimo integracija sukelia dar vieną galvos skausmą. Esamose platformose, kurias naudoja įmonės, gali trūkti API arba gali būti naudojami nesuderinami formatai.
Pasipriešinimas pokyčiams taip pat pasireiškia organizacijose. Komandos, pripratusios prie rankinių procesų, nepasitiki automatizuotais sprendimais arba bijo persikėlimo. Taip pat įgūdžių trūkumai riboja efektyvumą. Nedaug atitikties specialistų supranta mašininį mokymąsi. Nedaug duomenų mokslininkų supranta finansinius nusikaltimus. Sukurti komandas, kurios sujungtų abi puses, yra sudėtinga.
Dažni iššūkiai
- Nepakanka treniruočių duomenų: Modeliai, parengti pagal per mažai pavyzdžių, lemia prastą tikslumą
- Priežiūros trūkumas: Per didelis pasitikėjimas automatizavimu be patyrusių komandų sukelia klaidų
- Nepakankamas testavimas: Nesugebėjimas išbandyti įvairių scenarijų sukelia netikėtų nesėkmių
- Nepaisoma paaiškinimo: Juodosios dėžės modeliai, keliantys reguliavimo riziką
Nerealūs lūkesčiai sukelia nusivylimą. AI žymiai pagerina efektyvumą, bet nepanaikina viso rankinio darbo ir neužfiksuoja kiekvieno nusikaltimo atvejo. Įmonės, kurios tikisi tobulos automatikos, pasiryžo nesėkmei.
Kas bus toliau
Dabartinis DI atitiktis yra tik pradžia. Kelios naujos tendencijos per penkerius metus pakeis AML ir KYC.
Apjungtas mokymasis leidžia vykdyti modelių mokymą įvairiose institucijose nesidalijant jautriais duomenimis. Bankai ir „fintech“ bendradarbiauja kurdami modelius, mokydamiesi iš kolektyvinių modelių, išsaugodami individualius duomenis. Tai labai pagerina aptikimą, atskleidžiant tarpinstitucines schemas.
Decentralizuoti tapatybės sprendimai, sukurti remiantis blokų grandine, gali iš esmės pakeisti KYC. Klientai išlaiko patvirtintas skaitmenines tapatybes, kurias kontroliuoja, suteikdami prieigą, o ne pakartotinai įrodydami tapatybę kiekvienam teikėjui.
Nuspėjamoji atitiktis pereina nuo reaktyvaus stebėjimo prie aktyvios prevencijos. Užuot aptikęs įtartiną veiklą po įvykio, AI analizuoja modelius, nurodančius būsimą riziką. Institucijos įsikiša, kol problemos nepasireiškia.
Balso ir elgesio biometriniai duomenys suteikia nuolatinį autentifikavimą. Be tapatybės patvirtinimo prisijungimo metu, AI analizuoja balso modelius, spausdinimo ritmus, įrenginių sąveiką, kad patvirtintų nuolatinę tapatybę santykiuose.
Tačiau visa tai žmogiškasis elementas išlieka esminis. AI papildo komandas, o ne jas pakeičia. Sudėtingiems tyrimams, reguliavimo ryšiams ir politikos kūrimui reikia žinių, kurių mašinos negali pakartoti.
Išvada
Fintechs, diegiančios dirbtiniu intelektu pagrįstas AML ir KYC sistemas savo klientams greičiau, veikia efektyviau ir veiksmingiau aptinka nusikaltimus nei konkurentai, naudodami rankinius procesus.
Ateitis priklauso institucijoms, derinančioms dirbtinį intelektą su žmogaus patirtimi. AI valdo garsumą, greitį ir modelio atpažinimą viršžmogišku mastu. Žmonės suteikia sprendimą, kontekstą ir atsakomybę.
Jūsų atitikties pareigūnas praėjusią naktį pažymėjo 847 įspėjimus. Iki pietų jie peržiūrėjo 12. Visi klaidingi teigiami rezultatai.
Tokia yra rankinių AML patikrų realybė. Per daug pastangų ir išteklių duoda per mažai rezultatų.
Tokia yra rankinių AML patikrų realybė. Per daug pastangų ir išteklių duoda per mažai rezultatų, o tai rodo, kad reikia dirbtinio intelekto sprendimų, galinčių pakeisti šį procesą.
Štai kodėl, net neskaitę nė žodžio iš šio straipsnio, galite drąsiai teigti, kad dirbtinis intelektas formuoja AML ir KYC ateitį, įkvepia pasitikėjimą nuolatinėmis naujovėmis ir pažanga.
Pagrindinių punktų santrauka
AI pakeis rankinį patikrinimą, operacijų stebėjimą ir rizikos vertinimą.
– Tai leis:98% greitesniam prisijungimui
– 90% sumažėja klaidingų teigiamų ir neigiamų rezultatų
– Konkurencinis pranašumas dėl greičio, taupymo ir geresnio sukčiavimo nustatymo
Nors dirbtinis intelektas didina efektyvumą, žmogaus priežiūra išlieka labai svarbi. Ši pusiausvyra užtikrina atitikties grupes ir reguliavimo institucijas, kad finansinių paslaugų srityje išlaikoma atskaitomybė ir sprendimas.
Kodėl rankinis AML atitikimas turi mirti
Tradicinė AML sistema buvo sukurta bankams. Klientai įeidavo su pasais. Vadovai klientus pažintų asmeniškai. Sandoriai vyktų tik darbo valandomis.
Štai kodėl jis netinka fintech. Čia įlaipinimas vyksta 3 val. Milijonai operacijų apdorojami vienu metu. Atliekant vieną KYC patikrinimą reikia patikrinti dokumentus, peržiūrėti sankcijų sąrašus, ištirti PEP duomenų bazes, peržiūrėti neigiamą žiniasklaidą ir įvertinti tikruosius savininkus. Rankinis AML pertraukos esant tokiam slėgiui.
Skaičiai taip pat aiškiai parodo situaciją. JK finansų institucijos kasmet išleidžia 4,2 milijardo svarų sterlingų pinigų pinigų plovimo priemonių laikymuisi, o apie 95 % įspėjimų yra klaidingi teigiami, kainuojantys milijonus iššvaistytų išteklių ir leidžiantys prasiskverbti į tikrą nusikaltimą.
Kaip tradicinis atitikimas jus nuvilia
Tapatybės patvirtinimas užtrunka nuo 24 iki 48 valandų, tačiau vis tiek praleidžiami sudėtingi klastotės PEP tikrinimas per daug žymi įprastus pavadinimus, tačiau praleidžiami slapyvardžių variantai. Periodinės peržiūros sukuria rizikos aptikimo spragų.
Kaip AI padeda aptikti tikrąją AML ir KYC riziką
Tradicinės sistemos remiasi iš anksto nustatytomis taisyklėmis: pažymėkite operacijas, kurių suma viršija 10 000 GBP, perspėja apie greitus judėjimus, suaktyvina peržiūras, kai veikla 200 % viršija pradinę.
Nusikaltėliai gali lengvai išnaudoti šiuos griežtus parametrus. Jie struktūrizuoja sandorius žemiau slenksčių. Jie sukuria laipsnišką padidėjimą, kuris niekada nepažeidžia procentų taisyklių.
Tačiau mašininis mokymasis tai visiškai apverčia. Užuot laikęsi aiškių taisyklių, dirbtinis intelektas sužino, kaip atrodo įprasta kiekvienam klientui, analizuodamas milijonus istorinių operacijų. Jis aptinka nukrypimus, nepaisant to, ar jie atitinka iš anksto nustatytas taisykles.
Ši technologija nustato sudėtingas schemas, kurių žmonės niekada nepastebėtų. Tinklo analizė nustato ryšius tarp paskyrų ir atskleidžia sluoksniavimo modelius. Grafinės duomenų bazės vizualizuoja ryšius, išryškindamos įtartinus grupes.
Apdorojimas realiuoju laiku pašalina pavojingas spragas. Pasenusios sistemos vykdė paketinius procesus per naktį arba kas savaitę. AI stebi kiekvieną operaciją, kai ji įvyksta.
Štai keletas sudėtingų operacijų, kurias dirbtinis intelektas padeda nustatyti, kurių daugelis žmonių atitikties pareigūnų net negalvoja ieškoti.
- Smurfavimas: Suderinti nedideli indėliai keliose sąskaitose; padeda išvengti slenksčių
- Sluoksniavimas: Lėšos per sudėtingas pervedimo grandines; padeda nuslėpti kilmę
- Prekyba pagrįsta: Perteklinės / per mažos sąskaitų faktūrų išrašymo schemos, perkeliančios pinigus tarptautiniu mastu
- Greitas judėjimas: Pinigai plūsta per greitai teisėtam verslui
- Profilio neatitikimas: Sandoriai nesuderinami su klientų istorija
Skaitymas tarp eilučių NLP
Finansiniai nusikaltimai palieka pėdsakus naujienose, teismo įrašuose, socialinėje žiniasklaidoje ir teisės aktų dokumentuose. Šiame nestruktūrizuotame tekste yra kritinės informacijos, kurios tradicinės sistemos negali apdoroti.
NLP leidžia dirbtiniu intelektu plačiu mastu skaityti ir suprasti žmonių kalbą. Algoritmai vienu metu analizuoja milijonus dokumentų, automatiškai išgaudami atitinkamą informaciją.
NLP taip pat supranta semantinę reikšmę ir kontekstą. Jame pripažįstama, kad „dalyvavimas labdaringame darbe“ reiškia kitokią riziką nei „dalyvavimas kyšininkavimo tyrime“. Ši technologija identifikuoja nuotaikas, išskirdama teigiamus, neutralius ir neigiamus paminėjimus.
Tuo tarpu objekto sprendimas sprendžia vardų atitikimą. „Robertas Smithas“, „Bob Smith“, „RJ Smith“ gali būti tas pats asmuo. NLP analizuoja kontekstinius įkalčius, pvz., vietas, datas, susijusius objektus, kad nustatytų teisingus atitikmenis.
Ši technologija taip pat automatiškai apdoroja kelias kalbas. JK „fintech“, tikrinančiam Rytų Europos interesų turinčius klientus, reikia Rusijos, Lenkijos, Ukrainos žiniasklaidos šaltinių. NLP tai atlieka be daugiakalbių darbuotojų ar „Google“ vertėjo poreikio.
Rezultatas? Daugiau darbų atliksite greičiau
| Procesas | Rankinis AML | AI maitinamas | Sutaupytas laikas |
| Dokumento patikrinimas | 30-45 min | 30 sekundžių | 98 % |
| PEP atranka | 45-60 min | 15 sekundžių visame pasaulyje | 99 % |
| Neigiama žiniasklaida | 60-90 min | 20 sekundžių | 99 % |
| Rizikos vertinimas | 120 min | 10 sekundžių | 99 % |
| Visiškas priėmimas | 2-3 dienas | 2-3 minutes | 99,9 % |
Tačiau ar AI iš tikrųjų verta pinigų?
Mes neketiname meluoti. Šioms AI sistemoms nustatyti ir įdiegti reikia didelių išankstinių investicijų. Fintech įmonės turi įsigyti platformų, integruoti sistemas, apmokyti darbuotojus ir pasitelkti konsultantus.
Bet grąža ateina greitai. Veiklos efektyvumas leidžia sutaupyti labai daug. Klientų konversija ir įtraukimas vyksta daug greičiau, o tai reiškia, kad jūs ir jūsų įmonė greičiau pradedate generuoti pajamas. Taip pat galite sumažinti reikalavimų laikymosi darbuotojų skaičių.
| Metinis išlaidų palyginimas | |||
| Kategorija | Rankinis AML | AI maitinamas | Taupymas |
| Tapatybės tikrinimo darbuotojai | 450 000 svarų sterlingų | £90 000 | 80 % |
| Sandorių stebėjimas | 650 000 svarų sterlingų | 195 000 svarų sterlingų | 70 % |
| Technologijų platforma | 180 000 svarų sterlingų | £320 000 | -78% |
| Klaidingai teigiama apžvalga | 520 000 svarų sterlingų | 78 000 svarų sterlingų | 85 % |
| Klientų įsigijimo praradimas | 380 000 svarų sterlingų | 76 000 svarų sterlingų | 80 % |
| * Duomenys pateikti apie vidutinio dydžio įmonę, atliekančią 50 000 metinių AML patikrinimų | |||
Reguliuojamų nuobaudų vengimas yra kita sritis, kuri suteikia didelę vertę. FCA baudos už AML nesėkmes paprastai siekia milijonus. 2023 metais JK „fintech“ skirta bauda siekė 7,8 mln. AI, anksti užfiksavęs įtartiną veiklą, užkerta kelią tokioms katastrofoms.
Be to, konkurencingas pozicionavimas sukuria strateginę vertę ne tik sutaupant tiesioginių lėšų. „Fintech“ įmonės, siūlančios momentinį prisijungimą, klientus pritraukia greičiau, suteikdamos jiems pranašumą prieš lėtesnius konkurentus ir pabrėždamos AI vaidmenį pirmaujant pramonėje.
AI problemos
Tačiau AI nėra rožių lova. Jis ateina su savo iššūkių rinkiniu.
Duomenų kokybės problemos išryškėja iš karto. Dirbtinio intelekto modeliams reikia daugybės švarių ir struktūrizuotų mokymo duomenų. Tačiau daugelio „fintech“ turimi atitikties duomenys yra nenuoseklūs, neišsamūs ir (arba) netinkamai pažymėti.
Palikimo integracija sukelia dar vieną galvos skausmą. Esamose platformose, kurias naudoja įmonės, gali trūkti API arba gali būti naudojami nesuderinami formatai.
Pasipriešinimas pokyčiams taip pat pasireiškia organizacijose. Komandos, pripratusios prie rankinių procesų, nepasitiki automatizuotais sprendimais arba bijo persikėlimo. Taip pat įgūdžių trūkumai riboja efektyvumą. Nedaug atitikties specialistų supranta mašininį mokymąsi. Nedaug duomenų mokslininkų supranta finansinius nusikaltimus. Sukurti komandas, kurios sujungtų abi puses, yra sudėtinga.
Dažni iššūkiai
- Nepakanka treniruočių duomenų: Modeliai, parengti pagal per mažai pavyzdžių, lemia prastą tikslumą
- Priežiūros trūkumas: Per didelis pasitikėjimas automatizavimu be patyrusių komandų sukelia klaidų
- Nepakankamas testavimas: Nesugebėjimas išbandyti įvairių scenarijų sukelia netikėtų nesėkmių
- Nepaisoma paaiškinimo: Juodosios dėžės modeliai, keliantys reguliavimo riziką
Nerealūs lūkesčiai sukelia nusivylimą. AI žymiai pagerina efektyvumą, bet nepanaikina viso rankinio darbo ir neužfiksuoja kiekvieno nusikaltimo atvejo. Įmonės, kurios tikisi tobulos automatikos, pasiryžo nesėkmei.
Kas bus toliau
Dabartinis DI atitiktis yra tik pradžia. Kelios naujos tendencijos per penkerius metus pakeis AML ir KYC.
Apjungtas mokymasis leidžia vykdyti modelių mokymą įvairiose institucijose nesidalijant jautriais duomenimis. Bankai ir „fintech“ bendradarbiauja kurdami modelius, mokydamiesi iš kolektyvinių modelių, išsaugodami individualius duomenis. Tai labai pagerina aptikimą, atskleidžiant tarpinstitucines schemas.
Decentralizuoti tapatybės sprendimai, sukurti remiantis blokų grandine, gali iš esmės pakeisti KYC. Klientai išlaiko patvirtintas skaitmenines tapatybes, kurias kontroliuoja, suteikdami prieigą, o ne pakartotinai įrodydami tapatybę kiekvienam teikėjui.
Nuspėjamoji atitiktis pereina nuo reaktyvaus stebėjimo prie aktyvios prevencijos. Užuot aptikęs įtartiną veiklą po įvykio, AI analizuoja modelius, nurodančius būsimą riziką. Institucijos įsikiša, kol problemos nepasireiškia.
Balso ir elgesio biometriniai duomenys suteikia nuolatinį autentifikavimą. Be tapatybės patvirtinimo prisijungimo metu, AI analizuoja balso modelius, spausdinimo ritmus, įrenginių sąveiką, kad patvirtintų nuolatinę tapatybę santykiuose.
Tačiau visa tai žmogiškasis elementas išlieka esminis. AI papildo komandas, o ne jas pakeičia. Sudėtingiems tyrimams, reguliavimo ryšiams ir politikos kūrimui reikia žinių, kurių mašinos negali pakartoti.
Išvada
Fintechs, diegiančios dirbtiniu intelektu pagrįstas AML ir KYC sistemas savo klientams greičiau, veikia efektyviau ir veiksmingiau aptinka nusikaltimus nei konkurentai, naudodami rankinius procesus.
Ateitis priklauso institucijoms, derinančioms dirbtinį intelektą su žmogaus patirtimi. AI valdo garsumą, greitį ir modelio atpažinimą viršžmogišku mastu. Žmonės suteikia sprendimą, kontekstą ir atsakomybę.
