Desi se manifesta un interes puternic pentru utilizarea tehnologiei AI generative in AML, adoptia ramane lenta. Piata este precauta – studiu SAS.

Utilizarea tehnologiei AI în procesele de combatere a spălării banilor (Anti-Money Laundering – AML) a devenit esențială pentru instituțiile financiare care doresc să respecte reglementările și să combată criminalitatea financiară. Cu toate acestea, un nou studiu privind tehnologia AML realizat de SAS, lider în date și AI, cu contribuții din partea KPMG, relevă că interesul pentru AI continuă să depășească implementarea sa completă.

Bazat pe un sondaj global efectuat pe 850 de membri ai Asociației Specialiștilor Certificați în Combaterea Spălării Banilor (ACAMS), studiul dezvăluie:

Adoptarea AI și învățării automatizate (ML) rămâne modestă. Doar 18% dintre respondenți raportează că au soluții AI/ML în producție. Alți 18% testează soluții AI/ML, în timp ce 25% plănuiesc implementarea AI/ML în următoarele 12-18 luni; 40% nu au planuri actuale de adoptare a AI/ML.

Interesul pentru tehnologia AI generativă este puternic, dar aparent precaut. Aproape jumătate dintre respondenți spun că în prezent au în teste sisteme cu AI generativă (10%) sau sunt în faza de descoperire (35%) – un procent semnificativ pentru o tehnologie emergentă. Totuși, 55% nu au planuri de adoptare a inteligenței artificiale generative.

Drumul spre integrare: Starea adoptării AI și ML în conformitatea cu normele AML, un studiu de continuare al unui sondaj similar publicat în 2021, explorează stadiul actual al adoptării AI/ML pentru combaterea spălării banilor. SAS a publicat, de asemenea, un tablou de bord cu date care permite utilizatorilor să exploreze, vizualizeze și filtreze informațiile din sondaj în funcție de regiune și dimensiunea instituției.

„Cheia pentru deblocarea potențialului complet al AI și ML este integrarea surselor de date, a echipelor și a tehnologiei. Primul pas spre această integrare este stabilirea unui ecosistem de date care combină informațiile din toate sursele”, a declarat Stu Bradley, Senior Vice President la SAS. ”Unele organizații s-ar putea să aștepte îndrumări din partea autorităților de reglementare. Companiile care merg înainte cu integrarea datelor și a operațiunilor, având în vedere guvernanța, pun bazele unei inovații responsabile în domeniul inteligenței artificiale și al învățării automate și vor avea un avantaj competitiv față de cele care ezită.”

AI și ML produc valoare atunci când sunt pe deplin implementate

Sondajul a oferit mai multe perspective asupra modului în care este utilizată tehnologia AI în combaterea spălării banilor și de ce companiile sunt lente în integrarea sa completă:

Organizațiile identifică mai multe utilizări pentru AI/ML. În sondajul din 2021, 78% dintre respondenți menționaseră fie îmbunătățirea calității investigațiilor și a constatărilor regulatorii (40%), fie reducerea alarmelor false (38%) drept principalul motiv pentru adoptarea AI/ML. Anul acesta, aceste două răspunsuri rămân pe primul loc, dar procentul lor combinat a scăzut cu 11 puncte la 67%. Detectarea riscurilor complexe a crescut de la 17% la 21%, iar “Niciuna dintre cele de mai sus” a sărit de la 5% la 13%.

Reducerea alarmelor false devine o prioritate în creștere. Când au fost întrebați despre prioritățile pentru AI/ML, experții AML au citat reducerea alarmelor false în sistemele existente de supraveghere la 38% (o creștere de 8% față de 2021).

Învățarea automata are un impact semnificativ – dar nici NLP-urile nu trebuie neglijate. Când au fost rugați să clasifice trei tehnologii în funcție de impact, învățarea automată a fost, din nou, alegerea principală la 58%, în creștere cu 6% față de 2021. Automatizarea proceselor robotizate (RPA) a scăzut la 28%, în timp ce procesarea limbajului natural (NLP) a fost pe ultimul loc la 14%.