Studiu SAS: Cum revoluționează AI combaterea spălării banilor

Într-o lume în care criminalitatea financiară evoluează constant, tehnologiile emergente, precum inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML), devin esențiale în combaterea spălării banilor. Cu toate acestea, un studiu recent realizat de SAS, în colaborare cu KPMG, subliniază faptul că, deși există un interes puternic pentru AI, adoptarea acestei tehnologii în procesele de conformitate AML (Anti-Money Laundering) rămâne încă limitată. În ciuda acestui fapt, utilizările extinse pentru AI oferă perspective interesante pentru instituțiile financiare și reglementatori.

Studiul realizat de SAS, bazat pe un sondaj global efectuat pe 850 de membri ai Asociației Specialiștilor Certificați în Combaterea Spălării Banilor (ACAMS), relevă faptul că adoptarea AI și ML în procesele de combatere a spălării banilor rămâne încă un proces lent. Doar 18% dintre respondenți au raportat că au implementat soluții AI/ML în producție, iar alți 18% sunt încă în faza de testare a acestora. De asemenea, 25% dintre respondenți intenționează să adopte aceste tehnologii în următoarele 12-18 luni. Cu toate acestea, 40% dintre organizații nu au planuri clare de integrare a AI/ML în procesul de combatere a spălării banilor.

Această lentă adoptare este influențată de mai mulți factori, printre care se numără complexitatea integrării tehnologiilor noi în infrastructurile existente și teama de a nu înlocui complet metodele tradiționale. Totuși, mulți experți sunt de părere că implementarea completă a acestor tehnologii va aduce beneficii semnificative, inclusiv îmbunătățirea calității investigațiilor și reducerea alarmelor false.

Inteligența artificială generativă – o tehnologie emergentă cu potențial mare

Un alt aspect important evidențiat în studiul SAS este interesul puternic pentru utilizarea inteligenței artificiale generative (AI generativă). Aproape jumătate dintre respondenți au declarat că au în prezent sisteme cu AI generativă în teste sau în faza de explorare. Deși acest procent este semnificativ pentru o tehnologie emergentă, 55% dintre organizații nu au planuri de adoptare a acesteia.

AI generativă ar putea revoluționa procesul de identificare a riscurilor și de detectare a activităților financiare suspecte prin generarea automată a scenariilor și modelelor de comportament care ar putea scăpa ochiului uman. Această tehnologie are potențialul de a crește semnificativ precizia sistemelor AML, oferind o mai bună capacitate de a preveni frauda și de a depista tranzacțiile suspecte înainte de a provoca daune semnificative.

Beneficiile și utilizările AI în combaterea spălării banilor

Pe măsură ce implementarea AI și ML devine tot mai frecventă, companiile financiare și instituțiile de reglementare încep să realizeze beneficiile imediate ale acestor tehnologii. În sondajul din 2021, majoritatea respondenților indicau îmbunătățirea calității investigațiilor și reducerea alarmelor false drept principalele motive pentru adoptarea AI/ML. În 2025, aceste răspunsuri rămân la fel de importante, dar procentul lor combinat a scăzut cu 11 puncte, ceea ce sugerează că, pe măsură ce tehnologiile AI evoluează, organizațiile identifică tot mai multe utilizări ale acestora.

Reducerea alarmelor false a devenit o prioritate în creștere, 38% dintre respondenți menționând-o ca fiind un obiectiv principal al AI/ML. În plus, detectarea riscurilor complexe a fost identificată ca o prioritate tot mai importantă, procentul celor care o consideră esențială crescând de la 17% în 2021 la 21% în 2025.

În ceea ce privește impactul tehnologic, învățarea automată (ML) continuă să fie tehnologia cu cel mai mare impact asupra proceselor de conformitate AML, cu 58% dintre respondenți considerând-o prioritară. Automatizarea proceselor robotizate (RPA) și procesarea limbajului natural (NLP) sunt, de asemenea, folosite, dar nu au același impact semnificativ.

Provocările integrării complete a AI în procesele AML

Pentru ca AI și ML să aducă valoare completă în procesul de combatere a spălării banilor, este esențială integrarea surselor de date, a echipelor și a tehnologiei într-un ecosistem bine coordonat. Acesta poate include integrarea sistemelor existente de supraveghere și investigare a tranzacțiilor financiare, crearea unor soluții personalizate care să răspundă reglementărilor locale și globale și, nu în ultimul rând, educarea angajaților pentru a lucra eficient cu noile tehnologii.

Este important ca organizațiile să ia măsuri proactive pentru integrarea AI în procesele lor AML, având în vedere că reglementările și așteptările autorităților de reglementare vor continua să evolueze. De asemenea, instituțiile care vor reuși să adopte AI/ML în mod responsabil vor avea un avantaj competitiv pe termen lung, fiind mai bine pregătite pentru a răspunde provocărilor și riscurilor din domeniul financiar.

În concluzie, tehnologiile AI și ML au un rol din ce în ce mai important în procesul de combatere a spălării banilor, dar pentru a debloca întregul lor potențial, este esențială integrarea lor completă în infrastructurile existente. Deși adopția lor rămâne lentă, organizațiile care vor reuși să îmbine inovația tehnologică cu o guvernanță eficientă vor beneficia de un sistem mai puternic și mai eficient de combatere a criminalității financiare.