Innowacyjne monitorowanie transakcji przy użyciu sztucznej inteligencji

$4,3 miliarda, $4,2 miliarda, $2,2 miliarda, $1,9 miliarda - co oznaczają te kwoty? Są to jedne z największych grzywien AML za niezapobieganie oszustwom i nieprzestrzeganie zasad KYC. Pierwsza i największa z nich została nałożona na Binance (USA) na początku 2024 r.; inne zostały nałożone odpowiednio na UBS, Danske Bank i HSBC[1][2][3][4]. Ryzyko dla organizacji finansowych jest wysokie. Dlatego konieczne jest wdrożenie doskonałe środki monitorowania transakcji w celu zapobiegania praniu pieniędzy i wynikającym z tego potencjalnym grzywnom. Jak to zrobić? Dzięki sztucznej inteligencji. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej.

Spis treści

• Krytyczna rola zgodności z przepisami AML i KYC
• Potęga oprogramowania do monitorowania transakcji opartego na sztucznej inteligencji
  • Wydajność
  • Dokładność
  • Konfigurowalne raportowanie
• Podsumowanie

Krytyczna rola zgodności z przepisami AML i KYC

Zgodność z przepisami AML i KYC ma ogromne znaczenie w nowoczesnej bankowości - każdego roku słyszymy o nowych organizacjach otrzymujących ogromne grzywny za nieprzestrzeganie tych przepisów. Najwięksi gracze nie są wyjątkiem; nawet oni są narażeni na kary, a takie firmy jak Binance (USA), ING (Holandia), HSBC (Meksyk), UBS (Szwajcaria, Francja, USA), JP Morgan Chase US) i Deutsche Bank (USA, Wielka Brytania) otrzymały takie grzywny w ciągu ostatnich kilku lat[1][2][3][4][5][6][7].

Twoja organizacja nie jest wyjątkiem.Jeśli Twoje procedury AML i KYC są nieskuteczne, narażasz się na ryzyko.Nawet jeśli masz najlepsze intencje. Dlatego należy stosować najlepsze praktyki dotyczące KYC, eKYCi monitorowanie transakcji w firmie, a jednym z nich jest wykorzystanie nowoczesnych technologii.

Potęga oprogramowania do monitorowania transakcji opartego na sztucznej inteligencji

Monitorowanie transakcji jest jednym z najbardziej wrażliwych procesów wśród obowiązków KYC i AML. Z jednej strony robisz to regularnie; z drugiej strony, gdy jest przeprowadzany przez ludzi, jest podatny na fałszywe alarmy, błędy ludzkie i nieefektywność. Jednak powoli zaczyna się to zmieniać dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji.

Oprogramowanie do monitorowania transakcji oparte na sztucznej inteligencji to prawdziwy przełom. Dlaczego? Przynosi wiele korzyści; poniżej znajdziesz kilka przykładów.

Wydajność

Monitorowanie transakcji biznesowych i klienckich może mieć odrębną nazwę, ale prawdę mówiąc, jest to po prostu rodzaj monitorowania transakcji. analiza danych. A jaka technologia jest najlepsza w analizie danych? Sztuczna inteligencja.

Dzięki tej technologii można przetwarzać setki tysięcy transakcji dziennie więcej niż w przypadku polegania wyłącznie na ludzkich ekspertach. Koniec z marnowaniem czasu na kontrolę + c i kontrolę + v, tylko czysta cyfrowa automatyzacja procesów, z ludźmi zaangażowanymi na późniejszych etapach w celu weryfikacji ustaleń AI.

Dokładność

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe stanowią parę, która często jest znacznie bardziej wnikliwa niż ludzie. Jeśli przeszkolisz swój system monitorowania transakcji przeciwdziałających praniu pieniędzy z danych historycznych, będzie on w stanie dostrzec wzorce, których Twoi pracownicy by nie dostrzegli. W rezultacie, Taki system może wykryć więcej potencjalnych nieuczciwych działań, które pracownicy mogą zbadać, niż pierwsza linia monitorowania oparta na ludziach..

Konfigurowalne raportowanie

Możesz również poprosić sztuczną inteligencję o utworzenie szczegółowych raportów z działań zapobiegających praniu pieniędzy, umożliwiając dostarczenie wszystkich kluczowych informacji organowi regulacyjnemu w przypadku audytu. W ten sposób będziesz mieć pewność, że twoja dokumentacja jest zawsze kompletna, nawet gdy zmieni się prawo.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja to przyszłość monitorowania transakcji, zarówno w sektorze B2B, jak i B2C. Dzięki niemu zachowasz zgodność z przepisami AML i KYC, a Twoje wysiłki staną się bardziej wydajne, skuteczne i skalowalne, co doprowadzi do obniżenia kosztów operacyjnych, zmniejszenia ryzyka i większej elastyczności. Dlatego też, jeśli jeszcze nie wdrożyłeś takich rozwiązań, zalecamy, abyś zrobił to jak najszybciej.

Możesz również przeczytać: Cyfrowy onboarding klienta - moduł Know Your Customer w praktyce

Referencje:

1. Rubin, M. (2024, 23 lutego). Sędzia zatwierdza przyznanie się do winy Binance $4,3 mld; USA dążą do zmiany obligacji założyciela Zhao. Reuters.
2. Scarcella, M. (2023, 5 stycznia). Amerykański sędzia akceptuje przyznanie się Danske Bank do winy, pakt o wartości $2 miliardów euro kończący dochodzenie w Estonii. Reuters. https://www.reuters.com/legal/us-judge-accepts-danske-bank-guilty-plea-2-bln-pact-end-estonia-probe-2023-01-05/
3. Alderman, L. (2019, 20 lutego). UBS musi zapłacić $4,2 mld euro za pomoc francuskim klientom w unikaniu płacenia podatków. The New York Times. https://www.nytimes.com/2019/02/20/business/ubs-france-tax-evasion.html
4. Viswanatha, A., & Yap, C. W. (2012, grudzień 11). HSBC zapłaci $1,9 mld USD grzywny w sprawie prania brudnych pieniędzy. Reuters. https://www.reuters.com/article/us-hsbc-probe-idUSBRE8BA05M20121211/https://www.reuters.com/technology/judge-approves-binance-43-billion-guilty-plea-us-seeks-modify-founder-zhaos-bond-2024-02-23/
5. Arnold, M., & Strohecker, K. (2017, 31 stycznia). Deutsche Bank ukarany grzywną w wysokości ponad $600 milionów za rosyjski program prania pieniędzy. Reuters. https://www.reuters.com/article/us-deutsche-mirrortrade-probe-idUSKBN15F1GT
6. R, P. (2020, 29 września). JPMorgan Chase zapłaci $920 milionów w celu uregulowania zarzutów dotyczących niewłaściwego postępowania handlowego. CNN. https://edition.cnn.com/2020/09/29/investing/jpmorgan-chase-settlement/index.html#:~:text=JPMorgan%20Chase%20to%20pay%20%24920%20million%20to%20settle%20trading%20misconduct%20allegations,-By%20Paul%20R&text=JPMorgan%20Chase%2C%20the%20largest%20bank,precious%20metals%20and%20Treasury%20bonds.
7. The Globe and Mail. (2018, 4 września). Holenderski bank ING ukarany grzywną w wysokości $900 milionów za niewykrycie prania pieniędzy. The Globe and Mail. https://www.theglobeandmail.com/business/article-dutch-bank-ing-fined-900-million-for-failing-to-spot-money-laundering/

Ailleron

Zespół marketingowy Ailleron składa się z marketerów cyfrowych i twórców treści, którzy dostarczają spostrzeżeń i wiedzy specjalistycznej #AilleronExperts z całej organizacji. W przypadku pytań dotyczących mediów prosimy o kontakt za pośrednictwem naszego formularza kontaktowego.