Google Cloud ogłosił uruchomienie Anti Money Laundering AI (AML AI), produktu opartego na sztucznej inteligencji, mającego pomóc instytucjom finansowym skuteczniej wykrywać proceder prania pieniędzy. To narastający i złożony problem – szacuje się, że suma pieniędzy nielegalnie wprowadzana do obrotu każdego roku stanowi 2-5% światowego PKB, czyli do 2 bilionów dolarów rocznie.[1] Wpływy te są często powiązane z nielegalną działalnością, począwszy od handlu narkotykami i ludźmi, a skończywszy na finansowaniu terroryzmu.
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[2] 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).[3] 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.[4]
Recenzja XPG Summoner Mini i XPG Primer – zestaw dla graczy
AML AI pomaga instytucjom finansowym zwiększyć wykrywalność ryzyka i obniżyć koszty operacyjne
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.
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 jest pionierem w dziedzinie sztucznej inteligencji, a teraz udostępniamy nasze narzędzia, technologię i wiedzę, aby rozwiązać jedno z największych i najbardziej kosztownych wyzwań w branży usług finansowych – powiedział Thomas Kurian, prezes Google Cloud. – Opierając się na naszym zobowiązaniu do wprowadzania innowacji w dziedzinie AI w branży usług finansowych, uruchamiamy Google Cloud AML AI, aby pomóc instytucjom finansowym dokładniej i skuteczniej identyfikować ryzyko prania brudnych pieniędzy, jednocześnie usprawniając operacje biznesowe i zarządzanie.
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.[5]
- 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.
Test Huawei Mate X3 – oszałamiający, ale…
HSBC, Bradesco i Lunar dostrzegają znaczącą wartość w podejściu do zwalczania prania pieniędzy opartym na sztucznej inteligencji
Korzystając z AML AI Google Cloud jako rdzenia, HSBC przyjął oparte na chmurze rozwiązanie jako główny system monitorowania transakcji AML na swoich kluczowych rynkach. Pomogło to HSBC poprawić zdolność wykrywania, zapewnić dokładniejsze wyniki i znacznie skrócić czas przetwarzania dla dużej bazy klientów. W rezultacie HSBC otrzymał nagrodę Celent Model Risk Manager of the Year 2023.
Jennifer Calvery, dyrektorka grupy ds. ryzyka przestępstw finansowych i compliance w HSBC:
AML AI Google Cloud znacznie poprawiła zdolność HSBC do wykrywania prania pieniędzy. Modele Google już teraz wykazują ogromny potencjał uczenia maszynowego w przeciwdziałaniu przestępczości finansowej w całej branży. Ulepszając naszą strukturę monitorowania klientów za pomocą zaawansowanego produktu Google Cloud opartego na sztucznej inteligencji, byliśmy w stanie poprawić dokładność wykrywania przestępstw finansowych i zmniejszyć liczbę alertów, co oznacza, że mniej czasu poświęcamy na ściganie fałszywych tropów. Skróciliśmy również czas przetwarzania wymagany do analizy miliardów transakcji na milionach kont z kilku tygodni do kilku dni.
Rafael Cavalcanti, starszy wiceprezes ds. danych i analityki w Bradesco:
Ponieważ zagrożenia są coraz bardziej wyrafinowane a wyzwania związane z walką z praniem pieniędzy stają się coraz bardziej złożone, wierzymy w połączenie sztucznej inteligencji i teorii decyzji jako najlepszej strategii wykrywania podejrzanych działań z większą dokładnością i wydajnością. Jako jeden z największych banków w Brazylii z ponad 70 milionami klientów, dostrzegamy wartość produktu Google Cloud AML AI dla branży finansowej i bardzo cieszymy się z naszej współpracy w rozwijaniu podejścia sektora do zwalczania prania pieniędzy.
Jonas Leed, główny radca prawny grupy i specjalista ds. raportowania prania pieniędzy (MLRO) w Lunar:
Modernizacja tradycyjnego podejścia zwalczania prania pieniędzy za pomocą sztucznej inteligencji może pomóc branży finansowej dotrzymać kroku szybko ewoluującym technikom prania pieniędzy i rosnącej liczbie transakcji finansowych. Jako bank cyfrowy, Lunar może pochwalić się wdrażaniem innowacyjnych technologii, które zwiększają wydajność. Dzięki temu możemy skupić się na dostarczaniu naszym klientom najlepszych usług bankowych. Jesteśmy zachwyceni zdolnością Google Cloud AML AI do dokładniejszego wykrywania prania pieniędzy.
***
[1] https://www.unodc.org/unodc/en/money-laundering/overview.html
[2] „HSBC: Cloud-Based Financial Crime Detection At Scale: Celent Model Risk Manager of the Year 2023,” Celent, maj 2023
[3]https://www.reuters.com/article/bc-finreg-laundering-detecting-idUSKCN1GP2NV?ref=thestack.technology
[4]https://www.reuters.com/article/bc-finreg-laundering-detecting-idUSKCN1GP2NV?ref=thestack.technology
[5] Porównanie na podstawie liczby raportów o podejrzanej działalności (SAR) zidentyfikowanych za pomocą Google Cloud AML AI w porównaniu z podobnym okresem monitorowania transakcji w HSBC w oparciu o reguły.
