A fenti címmel hallgattam meg egy online kerekasztal beszélgetést a minap a Banking Circle szervezésében. Az online eseményt Dr. Louise Beaumont moderálta, a szakértők pedig Livia Benisty, Dave Burns, Chris Caruana és Jane Jee voltak, akik jelenleg is aktív szereplői a pénzmosás elleni harcnak.
A pénzmosás és terrorizmus finanszírozás technikái a digitális trendeket követve alakulnak át, illetve hatalmasodnak el a pénzügyi szektoron. Beszédes adat, hogy 2020 első 6 hónapjában 40%-al több bírságot kaptak a pénzügyi intézmények, mint a teljes 2019-es év alatt pénzmosáshoz kapcsolódó bűncselekmények miatt. A pénzben mérhető veszteségek mellett a legnagyobb kárt az ügyfelek bizalmának elvesztése és az üzletmenet zavarai okozzák, melyre a megoldást sokan a terület digitalizálásában látják.
A beszélgetést rögtön a mesterséges intelligencia alkalmazhatóságával kezdték. A szakértők egyetértettek abban, hogy a gépi tanulás és az MI óriási segítséget nyújthat a területen dolgozó szakembereknek, azonban még fontosabbnak tartották a megfelelő alapok lefektetését. Mielőtt bárki vadul a piacon elérhető MI megoldásokhoz nyúlna, hogy megalapozza vállalatának a pénzmosás elleni működését, elsőként a belső irányelveket és struktúrát kell meghatározni. Ehhez szükséges a rendelkezésre álló adatvagyon helyes feldolgozása, az alapvető belső szabályok kidolgozása, hatékony és szofisztikált folyamatok kialakítása és természetesen mindezt a hatóságok előtt is védhetővé kell tenni. Ha ezzel megvagyunk, akkor léphetünk tovább a mesterséges intelligencia felé, amit célzottan a magas kockázatú területeken érdemes alkalmazni.
Az alapvédelem esszenciális részét alkotja az ügyfél átvilágítást végző csapat, akik elsőként értékelik a felmerülő kockázatokat. Nem hiányozhatnak a compliance specialisták és a belső auditot végző szakemberek sem. A gépi tanulást és a mesterséges intelligenciát a tranzakció és ügyfélmonitorozás területén lehet rendkívül hatékonyan alkalmazni, mivel akár olyan összetett mintázatokat is képesek felismerni, amit esetleg egy magasan képzett szakember sem tudna kiolvasni az adatokból. Egyetértés volt abban is, hogy a digitalizációval együtt változó pénzmosási technikák kiszűréséhez rugalmasabb vállalati hozzáállás szükséges új folyamatok, technikák bevezetésében, nagyobb hangsúlyt kell fektetni az ügyfelek átvilágítására és aktivitásuk pontos megértésére. A területen sikeres vállalatok nem csak a bírságokból eredő károkat, operatív költségeket és a kockázatokat csökkenthetik, hanem javíthatnak az ügyfél-onboarding élményükön és hatékonyságukon is, ami több és boldogabb ügyfelet eredményezhet.
A beszélgetés során egy szavazáson az is kiderült, hogy a résztvevő hallgatók vállalatainak csupán 22 százaléka használ mesterséges intelligenciát a pénzmosás kiszűrésére, további 13 százalék idén tervezi, a fennmaradó 65 százalék pedig többségében szeretné, de egyelőre távolinak tartja a technológia bevezetését.
A beszélgetés egy ingyenes regisztrációt követően visszahallgatható a www.euromoney.com oldalon.
Forrás: Banking Circle online panelbeszélgetés
Görög Szabolcs
