W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) zyskała na znaczeniu jako narzędzie wspierające instytucje finansowe w przeciwdziałaniu praniu pieniędzy (AML). Dzięki możliwości analizowania ogromnych zbiorów danych i identyfikacji skomplikowanych wzorców transakcyjnych, AI oferuje potencjał do znacznego zwiększenia efektywności procesów AML. Jednak, mimo rosnącego zainteresowania, tempo wdrażania tych technologii pozostaje niewystarczające.
Stan wdrożeń AI w procesach AML
Najnowsze badanie przeprowadzone przez SAS we współpracy z KPMG, obejmujące 850 członków Stowarzyszenia Certyfikowanych Specjalistów ds. Przeciwdziałania Praniu Pieniędzy (ACAMS), ujawnia, że jedynie 18% respondentów w pełni wykorzystuje rozwiązania AI i uczenia maszynowego (ML) w swoich procesach. Kolejne 18% prowadzi projekty pilotażowe, a 25% planuje wdrożenie tych technologii w ciągu najbliższych 12-18 miesięcy.Niestety, aż 40% ankietowanych nie ma w planach implementacji AI/ML w najbliższym czasie.
Zmieniające się podejście regulatorów
W porównaniu z poprzednimi latami, zauważalny jest spadek entuzjazmu organów regulacyjnych wobec innowacji opartych na AI. Obecnie 51% ekspertów AML uważa, że regulatorzy zachęcają do wdrażania AI/ML, co stanowi spadek o 15 punktów procentowych w porównaniu z 2021 rokiem. Jednocześnie wzrósł odsetek tych, którzy postrzegają organy nadzorcze jako ostrożne lub oporne na zmiany w kontekście AI.
Korzyści z wdrożenia AI w AML
Mimo wyzwań, instytucje finansowe dostrzegają liczne korzyści płynące z zastosowania AI w procesach AML:
- Redukcja fałszywych alarmów: AI pozwala na zmniejszenie liczby fałszywych alertów, co odciąża zespoły analityczne i pozwala skupić się na rzeczywistych zagrożeniach.
- Automatyzacja procesów: Technologie AI umożliwiają automatyzację rutynowych zadań, takich jak analiza transakcji czy ocena ryzyka klienta, co zwiększa efektywność operacyjną.
- Wykrywanie złożonych zagrożeń: Zaawansowane algorytmy AI potrafią identyfikować skomplikowane schematy prania pieniędzy, które byłyby trudne do wykrycia tradycyjnymi metodami.
Przykłady zastosowań AI w AML
Przykłady z różnych krajów pokazują, jak AI wspiera procesy AML:
- Peru: Śledczy wykorzystują AI do analizy rosnącej liczby podejrzanych transakcji finansowych, co doprowadziło do podwojenia liczby spraw kierowanych do organów ścigania.
- Armenia: AI jest używana do weryfikacji zeznań majątkowych funkcjonariuszy publicznych, co zwiększa przejrzystość i skuteczność działań antykorupcyjnych.
Wyzwania w implementacji AI w AML
Pomimo oczywistych korzyści, instytucje finansowe napotykają na bariery w pełnym wdrożeniu AI:
- Ograniczenia budżetowe: Wysokie koszty wdrożenia i utrzymania zaawansowanych systemów AI stanowią istotną przeszkodę dla wielu organizacji.
- Brak wytycznych regulacyjnych: Niepewność co do oczekiwań organów nadzoru w zakresie stosowania AI powoduje ostrożność w jej wdrażaniu.
- Niedobór kompetencji: Brak specjalistów z odpowiednimi umiejętnościami w zakresie AI i AML utrudnia implementację tych technologii.
Sztuczna inteligencja ma potencjał, aby zrewolucjonizować procesy przeciwdziałania praniu pieniędzy, oferując skuteczniejsze narzędzia do wykrywania i zapobiegania przestępstwom finansowym. Jednak aby w pełni wykorzystać możliwości AI, konieczne jest przezwyciężenie istniejących barier poprzez inwestycje w infrastrukturę, szkolenia oraz współpracę z organami regulacyjnymi w celu wypracowania jasnych wytycznych dotyczących stosowania nowych technologii w AML.
