Utilizarea tehnologiei AI \u00een procesele de combatere a sp\u0103l\u0103rii banilor (Anti-Money Laundering \u2013 AML) a devenit esen\u021bial\u0103 pentru institu\u021biile financiare care doresc s\u0103 respecte reglement\u0103rile \u0219i s\u0103 combat\u0103 criminalitatea financiar\u0103. Cu toate acestea, un nou studiu privind tehnologia AML realizat de SAS, lider \u00een date \u0219i AI, cu contribu\u021bii din partea KPMG, relev\u0103 c\u0103 interesul pentru AI continu\u0103 s\u0103 dep\u0103\u0219easc\u0103 implementarea sa complet\u0103. Bazat pe un sondaj global efectuat pe 850 de membri ai Asocia\u021biei Speciali\u0219tilor Certifica\u021bi \u00een Combaterea Sp\u0103l\u0103rii Banilor (ACAMS), studiul dezv\u0103luie:<\/p>\n\n\n\n
Adoptarea AI \u0219i \u00eenv\u0103\u021b\u0103rii automatizate (ML) r\u0103m\u00e2ne modest\u0103. Doar 18% dintre responden\u021bi raporteaz\u0103 c\u0103 au solu\u021bii AI\/ML \u00een produc\u021bie. Al\u021bi 18% testeaz\u0103 solu\u021bii AI\/ML, \u00een timp ce 25% pl\u0103nuiesc implementarea AI\/ML \u00een urm\u0103toarele 12-18 luni; 40% nu au planuri actuale de adoptare a AI\/ML.<\/p>\n\n\n\n
Interesul pentru tehnologia AI generativ\u0103 este puternic, dar aparent precaut. Aproape jum\u0103tate dintre responden\u021bi spun c\u0103 \u00een prezent au \u00een teste sisteme cu AI generativ\u0103 (10%) sau sunt \u00een faza de descoperire (35%) \u2013 un procent semnificativ pentru o tehnologie emergent\u0103. Totu\u0219i, 55% nu au planuri de adoptare a inteligen\u021bei artificiale generative.<\/p>\n\n\n\n
Drumul spre integrare: Starea adopt\u0103rii AI \u0219i ML \u00een conformitatea cu normele AML, un studiu de continuare al unui sondaj similar publicat \u00een 2021, exploreaz\u0103 stadiul actual al adopt\u0103rii AI\/ML pentru combaterea sp\u0103l\u0103rii banilor. SAS a publicat, de asemenea, un tablou de bord cu date care permite utilizatorilor s\u0103 exploreze, vizualizeze \u0219i filtreze informa\u021biile din sondaj \u00een func\u021bie de regiune \u0219i dimensiunea institu\u021biei.<\/p>\n\n\n\n
„Cheia pentru deblocarea poten\u021bialului complet al AI \u0219i ML este integrarea surselor de date, a echipelor \u0219i a tehnologiei. Primul pas spre aceast\u0103 integrare este stabilirea unui ecosistem de date care combin\u0103 informa\u021biile din toate sursele\u201d, a declarat Stu Bradley, Senior Vice President la SAS. \u201dUnele organiza\u021bii s-ar putea s\u0103 a\u0219tepte \u00eendrum\u0103ri din partea autorit\u0103\u021bilor de reglementare. Companiile care merg \u00eenainte cu integrarea datelor \u0219i a opera\u021biunilor, av\u00e2nd \u00een vedere guvernan\u021ba, pun bazele unei inova\u021bii responsabile \u00een domeniul inteligen\u021bei artificiale \u0219i al \u00eenv\u0103\u021b\u0103rii automate \u0219i vor avea un avantaj competitiv fa\u021b\u0103 de cele care ezit\u0103.\u201d<\/p>\n\n\n\n
AI \u0219i ML produc valoare atunci c\u00e2nd sunt pe deplin implementate<\/p>\n\n\n\n
Sondajul a oferit mai multe perspective asupra modului \u00een care este utilizat\u0103 tehnologia AI \u00een combaterea sp\u0103l\u0103rii banilor \u0219i de ce companiile sunt lente \u00een integrarea sa complet\u0103:<\/p>\n\n\n\n
Organiza\u021biile identific\u0103 mai multe utiliz\u0103ri pentru AI\/ML. \u00cen sondajul din 2021, 78% dintre responden\u021bi men\u021bionaser\u0103 fie \u00eembun\u0103t\u0103\u021birea calit\u0103\u021bii investiga\u021biilor \u0219i a constat\u0103rilor regulatorii (40%), fie reducerea alarmelor false (38%) drept principalul motiv pentru adoptarea AI\/ML. Anul acesta, aceste dou\u0103 r\u0103spunsuri r\u0103m\u00e2n pe primul loc, dar procentul lor combinat a sc\u0103zut cu 11 puncte la 67%.
Detectarea riscurilor complexe a crescut de la 17% la 21%, iar \u201cNiciuna dintre cele de mai sus\u201d a s\u0103rit de la 5% la 13%.<\/p>\n\n\n\n
Reducerea alarmelor false devine o prioritate \u00een cre\u0219tere. C\u00e2nd au fost \u00eentreba\u021bi despre priorit\u0103\u021bile pentru AI\/ML, exper\u021bii AML au citat reducerea alarmelor false \u00een sistemele existente de supraveghere la 38% (o cre\u0219tere de 8% fa\u021b\u0103 de 2021).<\/p>\n\n\n\n
\u00cenv\u0103\u021barea automata are un impact semnificativ \u2013 dar nici NLP-urile nu trebuie neglijate. C\u00e2nd au fost ruga\u021bi s\u0103 clasifice trei tehnologii \u00een func\u021bie de impact, \u00eenv\u0103\u021barea automat\u0103 a fost, din nou, alegerea principal\u0103 la 58%, \u00een cre\u0219tere cu 6% fa\u021b\u0103 de 2021. Automatizarea proceselor robotizate (RPA) a sc\u0103zut la 28%, \u00een timp ce procesarea limbajului natural (NLP) a fost pe ultimul loc la 14%.<\/p>\n\n\n\n
SAS este lider global \u00een domeniul datelor \u0219i al AI, ajut\u00e2nd organiza\u021biile s\u0103 transforme datele \u00een decizii de \u00eenchidere de cuno\u0219tin\u021be. SAS ofer\u0103 THE POWER TO KNOW.<\/p>\n\n\n\n
ACAMS este o organiza\u021bie interna\u021bional\u0103 de membru, dedicat\u0103 educa\u021biei \u00een domeniul combaterii criminalit\u0103\u021bii financiare, oferind cele mai bune practici \u0219i re\u021bele de networking pentru profesioni\u0219tii AFC la nivel global. Cu peste 115.000 de membri \u00een 200+ jurisdic\u021bii, ACAMS este dedicat\u0103 luptei \u00eempotriva criminalit\u0103\u021bii financiare.<\/p>\n\n\n\n
KPMG este o organiza\u021bie global\u0103 de firme independente care ofer\u0103 servicii de Audit, Taxe \u0219i Consultan\u021b\u0103. KPMG opereaz\u0103 \u00een 142 de \u021b\u0103ri \u0219i teritorii, av\u00e2nd peste 275.000 de parteneri \u0219i angaja\u021bi.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Utilizarea tehnologiei AI \u00een procesele de combatere a sp\u0103l\u0103rii banilor (Anti-Money Laundering \u2013 AML) a devenit esen\u021bial\u0103 pentru institu\u021biile financiare care doresc s\u0103 respecte reglement\u0103rile \u0219i s\u0103 combat\u0103 criminalitatea financiar\u0103. Cu toate acestea, un nou studiu privind tehnologia AML realizat de SAS, lider \u00een date \u0219i AI, cu contribu\u021bii din […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":753,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[3,2],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oraexacta.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/751"}],"collection":[{"href":"https:\/\/oraexacta.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/oraexacta.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oraexacta.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oraexacta.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=751"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/oraexacta.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/751\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":754,"href":"https:\/\/oraexacta.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/751\/revisions\/754"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oraexacta.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/753"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oraexacta.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=751"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/oraexacta.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=751"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/oraexacta.net\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=751"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}