Машинное обучение с помощью своих алгоритмов позволяет предвосхитить и строить более точные модели рисков с большей способностью к предсказанию. Однако эффективность этих автоматизированных систем зависит от качества анализируемых данных и правильной интерпретации контекстов, где участие человека является основополагающим для усиления борьбы с отмыванием денег.
В настоящее время у нас есть более точные инструменты, которые предоставят принимающим решения более полное представление для противодействия этой задаче. Будущая задача заключается в том, чтобы добиться эффективного сочетания человеческого суждения и автоматизированного обучения, не ставя это в противоречие технологическому прогрессу.
Обсуждение о том, как найти баланс между ИИ и машинным обучением с участием специалистов финансового сектора, продолжается. Это сотрудничество позволяет понять больше, чем алгоритмы, и тщательно оценить сложные результаты, приводящие к принятию ключевых решений.
Директор по предотвращению отмывания денег, внутреннему контролю и данным Scotiabank Мексика подчеркивает важность Искусственного Интеллекта (ИИ) в предотвращении рисков отмывания денег в финансовом секторе. Способность ИИ обрабатывать большие объемы данных и распознавать шаблоны через машинное обучение является ключевой в этой области.
Киберпреступность и отмывание денег представляют собой значительные глобальные вызовы. По оценкам, ежегодно отмывается от 800 тысяч до 2 триллионов долларов по всему миру, несмотря на законодательные инициативы, реализуемые для борьбы с этой практикой. В этом смысле технологические инновации становятся все более необходимыми для укрепления существующих механизмов профилактики.
В настоящее время Искусственный Интеллект и машинное обучение позволяют улучшить традиционные контроли, смягчить риски через анализ алгоритмов и обнаружить модели поведения среди финансовых клиентов. В банковском секторе знание клиента (KYC) является основополагающим в предотвращении рисков, так как позволяет идентифицировать финансовые операции с отклонениями путем оценки транзакций и банковских привычек.
KYC стал более эффективным благодаря применению Искусственного Интеллекта и машинного обучения, так как алгоритмы могут проводить предсказательный анализ, основываясь на собранных исторических данных.
