| 0 |
|
Совместное исследование SAS, KPMG и «Ассоциации сертифицированных специалистов по борьбе с отмыванием средств (ACAMS)» показало, что под влиянием пандемии Covid-19 треть финансовых компаний и организаций ускоряет внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения для борьбы с отмыванием денег. Кроме того, 39% профессионалов в области комплаенса заявили, что их компании и организации не отказываются от своих планов по внедрению AML-решений и продолжат воплощать их в жизнь, несмотря на сложности, связанные с пандемией.
Отмывание средств – серьезная проблема глобального уровня: ежегодные потери от нее оцениваются в диапазоне от 2 до 5% мирового ВВП, или от 8 млрд. до 2 трлн. долл. Поэтому специалисты по комплаенсу обращают все более пристальное внимание на AI и ML, поскольку эти технологии помогают существенно оптимизировать AML-инструментарий и повысить эффективность борьбы с финансовыми преступлениями.
В ходе исследования, в котором приняли участие свыше 850 членов ACAMS, более половины респондентов (57%) заявили, что либо уже внедрили ИИ и/или машинное обучение в свои AML-процессы, либо проводят тестирование, либо планируют их внедрить в ближайшие 12-18 месяцев.
28% крупных финансовых организаций с активами более 1 млрд. долл. считают себя новаторами во внедрении технологии ИИ. Однако интересно, что в числе лидеров – не только ведущие игроки рынка. Около 16% респондентов, представляющих малые и средние финансовые организации (с активами менее 1 млрд. долл.) также считают, что находятся в авангарде внедрения ИИ.
«Эти данные развенчивают миф о том, что передовые технологии недоступны малым и средним финансовым организациям, – комментирует Том Киган (Tom Keegan), старший руководитель подразделения по решениям для борьбы с финансовыми преступлениями и по аналитическим сервисам для криминалистики KPMG США. – Поскольку регуляторы одинаково контролируют и крупные, и малые финансовые организации, очень важно, чтобы эти цифры продолжали расти как для тех, так и для других».
Респонденты – независимо от величины их компаний – также отмечают, что пандемия Covid-19 выступила дополнительным катализатором внедрения. Предъявляемые ею вызовы требуют еще более высокой точности и производительности, которой невозможно достичь без современных аналитических инструментов.
Кроме того, по мнению участников исследования, двумя основными стимулами внедрения AI и ML выступают, во-первых, повышение качества расследований и своевременное уведомление регулятора о подозрительных операциях (этот фактор назвали 40% респондентов) и, во-вторых, снижение количества ложных срабатываний и сопутствующих им затрат (38% респондентов).
«Радикальное изменение потребительского поведения в условиях пандемии позволило финансовым организациям увидеть недостатки статичных стратегий мониторинга – они не настолько точны и не настолько адаптивны, как поведенческие системы принятия решений, – говорит Дэвид Стюарт (David Stewart), директор по борьбе с финансовыми преступлениям и комплаенсу SAS. – Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения динамичны по своей природе, они способны адаптироваться к рыночным изменениям и новым рискам, их можно быстро интегрировать в действующие комплаенс-системы. Те, кто сделает это раньше, быстрее добьются значительного роста эффективности, а их финансовые организации смогут соответствовать постоянно ужесточающимся регуляторным требованиям».
Про DCIM у забезпеченні успішної роботи ІТ-директора
| 0 |
|
