Obecnie programy zwalczające pranie pieniędzy pochłaniają znaczne zasoby instytucji finansowych, z których wiele działa w ramach różnych globalnych i regionalnych organów regulacyjnych. W rzeczywistości duże instytucje finansowe zgłaszają monitorowanie co najmniej czterech miliardów transakcji rocznie pod kątem coraz bardziej wyrafinowanych nielegalnych działań.

Większość dostępnych do tej pory produktów monitorujących potencjalne pranie pieniędzy opiera się na ręcznie definiowanych regułach, co skutkuje niskim wskaźnikiem identyfikacji podejrzanych działań. Nawet w najbardziej zaawansowanych wdrożeniach systemów opartych na regułach, osoby uczestniczące w tych działaniach mogą nauczyć się je obchodzić, aby uniknąć ich wykrycia.

W rzeczywistości ponad 95% alertów generowanych przez system okazuje się fałszywie pozytywnymi w pierwszej fazie przeglądu, a około 98% nigdy nie kończy się raportem o podejrzanej działalności (SAR). Wysoki odsetek fałszywych alarmów wymaga ręcznej weryfikacji, co każdego roku kosztuje branżę miliardy dolarów oraz zajmuje dużo czasu na dochodzenia i odwraca uwagę instytucji od prawdziwych podejrzanych działań. 

AML AI od Google pomaga instytucjom finansowym

Google Cloud AML AI, jako alternatywę dla alertów transakcyjnych opartych na regułach, zapewnia skonsolidowaną ocenę ryzyka klienta. W celu jego zidentyfikowania i przygotowania, narzędzie opiera się na analizie danych banku, w tym wzorcach transakcyjnych, zachowaniach sieciowych i danych Know Your Customer (KYC). Produkt może dostosowywać się do zmian w danych bazowych, zapewniając dokładniejsze wyniki, co zwiększa ogólną skuteczność i poprawia wydajność operacyjną – czytamy w komunikacie.

AML AI Google Cloud wykorzystuje uczenie maszynowe, a także technologie Google Cloud, takie jak Vertex AI i Big Query. Produkt łączy w sobie uczenie maszynowe na dużą skalę oraz zapewnia szczegółowe wyjaśnienia wyników. Umożliwia to instytucjom finansowym usprawnienie pracy dochodzeniowej i poprawę jakości obsługi klienta. Do tej pory rozwiązanie zostało wdrożone na kilku rynkach.

Google Cloud AML AI zapewnia następujące korzyści:

  • Zwiększoną wykrywalność ryzyka: AML AI sprawniej wykrywa ryzyka przestępstw finansowych. Klient Google Cloud, HSBC, zauważył, że może teraz wykryć od dwóch do czterech razy więcej prawdziwych zagrożeń prania pieniędzy, co pozytywnie przełożyło się na zdolność zapobiegania nielegalnym transferom.
  • Niższe koszty operacyjne: AML AI pozwala zespołom dochodzeniowym zaoszczędzić czas, zmniejszając liczbę alertów i zapewniając bardziej przejrzyste wyniki, które przyspieszają indywidualne dochodzenia. HSBC odnotował spadek liczby alertów o ponad 60%.
  • Lepsze zarządzanie i możliwość ochrony: AML AI zapewnia instytucjom finansowym możliwe do skontrolowania i łatwego wyjaśnienia wyniki usprawniające wewnętrzne zarządzanie ryzykiem. Podejście to jest obecnie stosowane w kilku miejscach świata, z których każdy ma własne wymogi regulacyjne.
  • Lepszą obsługę klienta: Zwiększając precyzję i znacznie zmniejszając liczbę fałszywych alarmów, AML AI minimalizuje potrzebę angażowania klientów w dodatkowe kontrole zgodności.

W przyszłości Google Cloud planuje zapewnić również produkty oparte na generatywnej sztucznej inteligencji dla branży usług finansowych. Przełoży się to na zwiększenie produktywności pracowników, na przykład skrócenie czasu potrzebnego analitykowi do zbadania potencjalnej podejrzanej aktywności.