În contextul criminalității financiare în continuă evoluție, tehnologiile emergente, precum inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML), devin fundamentale în combaterea spălării banilor. Un studiu recent realizat de SAS, în colaborare cu KPMG, evidențiază, însă, că, deși există interes considerabil pentru AI, adoptarea acesteia în procesele de conformitate AML (Anti-Money Laundering) este încă limitată. În ciuda acestui fapt, utilizările extinse ale AI oferă perspective interesante pentru instituțiile financiare și autoritățile de reglementare.
Studiul SAS, bazat pe un sondaj global ce a implicat 850 de specialiști în combaterea spălării banilor, arată că implementarea AI și ML este un proces lent. Doar 18% dintre respondenți au raportat implementarea soluțiilor AI/ML în producție, iar alți 18% sunt încă în etapa de testare. 25% intenționează să adopte aceste tehnologii în următoarele 12-18 luni, însă 40% nu au planuri clare de integrare.
Această lentă adoptare este influențată de complexitatea integrării noilor tehnologii în sistemele existente și de îngrijorarea privind înlocuirea metodelor tradiționale. Cu toate acestea, mulți experți consideră că implementarea completă a acestor tehnologii va genera beneficii notabile, inclusiv o intensificare a investigatiilor și reducerea erorilor false.
Inteligența artificială generativă – o tehnologie cu un potențial vast
Studiul SAS evidențiază un interes substantial pentru utilizarea inteligenței artificiale generative (AI generativă). Aproape jumătate dintre respondenți au declarat că testează sau explorează sisteme AI generative. Deși acest procent este semnificativ pentru o tehnologie emergentă, 55% din organizații nu au planuri concrete de implementare.
AI generativă ar putea revoluționa detectarea riscurilor și identificarea tranzacțiilor suspecte prin generarea automată a scenariilor și modelelor de comportament complexe. Această tehnologie prezintă potențialul de a crește semnificativ acuratețea sistemelor AML, sporind capacitatea de a preveni fraudule și detecta tranzacții suspecte înainte de producerea unor prejudicii substanțiale.
Beneficiile și aplicațiile AI în combaterea spălării banilor
Pe măsură ce implementarea AI și ML devine mai frecventă, companiile financiare și autoritățile înțeleg avantajele acestor tehnologii. În sondajul din 2021, o majoritate a respondenților au menționat îmbunătățirea investigațiilor și reducerea alarmelor false ca motive cheie pentru adoptarea AI/ML. În 2025, aceste motive rămân importante, dar procentul lor combinat a scăzut cu 11 puncte, sugerând o extindere a utilizărilor AI pe măsură ce tehnologiile evoluează.
Reducerea alarmelor false a devenit o prioritate majoră, 38% dintre respondenți considerând-o un obiectiv central al AI/ML. De asemenea, detectarea riscurilor complexe a câștigat importanță, procentul celor ce 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 cea mai mare influență asupra proceselor AML, cu 58% dintre respondenți considerând-o crucială. Automatizarea proceselor robotizate (RPA) și procesarea limbajului natural (NLP) sunt, de asemenea, folosite, însă impactul lor este mai redus.
Provocările integrării complete a AI în procesele AML
Pentru o implementare eficientă a AI și ML, corelarea datelor, echipelor și tehnologiilor într-un sistem bine coordonat este crucială. Acesta implică integrarea sistemelor existente, dezvoltarea de soluții adaptate la reglementările locale și internaționale și educarea personalului pentru utilizarea noilor tehnologii.
Organizațiile trebuie să anticipeze evoluțiile reglementărilor și așteptărilor autorităților de reglementare, implementând AI în procesele AML. Instituțiile care adoptă cu responsabilitate AI/ML își consolidează avantajul competitiv pe termen lung, fiind mai bine pregătite pentru provocările și riscurile din domeniul financiar.
În concluzie, tehnologiile AI și ML joacă un rol tot mai important în combaterea spălării banilor. Integrarea lor completă în sistemele existente este esențială pentru maximizarea potențialului lor. Chiar dacă adoptarea lor este încă lentă, organizațiile care combină inovația tehnologică cu o administrare eficientă vor beneficia de un sistem mai robust și eficient de combatere a criminalității financiare.
