Google Cloud’un AML yapay zekası, kara para aklamaya karşı mücadelede bir ilerlemeyi temsil ediyor. Finans kurumları, modası geçmiş işlem izleme sistemlerini değiştirerek ve yapay zeka teknolojisini benimseyerek artık gelişen mali suç risklerinin bir adım önünde olabilir, operasyonel verimliliği artırabilir, mevzuata uygunluğu sağlayabilir ve üstün bir müşteri deneyimi sunabilir.
Bu Help Net Security röportajında, Google Cloud’da Ürün Yönetimi, Bulut Yapay Zekası, Mali Hizmetler Direktörü Anna Knizhnik, Google Cloud’un AML yapay zekasının mevcut sistemlerden daha iyi performans gösterdiğini, işletim maliyetlerini nasıl düşürdüğünü, yönetişimi nasıl iyileştirdiğini ve yanlışları azaltarak müşteri deneyimini nasıl iyileştirdiğini açıklıyor. pozitifler ve uyumluluk doğrulama kontrollerini en aza indirir.
Kara para aklama giderek daha karmaşık hale geliyor. Google Cloud’un AML yapay zekası, gelişen bu taktiklere nasıl uyum sağlıyor?
Görevdeki AML ürünlerinin çoğu, şüpheli etkinlikleri belirlemede yetersiz olan, manuel olarak tanımlanmış kurallara aşırı derecede bağımlıdır. Kara para aklayıcılar, tespit edilmekten kaçınmak için bu kuralları öğrenebilir ve bu kurallar üzerinde çalışabilir. En gelişmiş uygulamalarda bile, mevcut kural tabanlı sistemler, kötü aktörlerin dinamik doğasına ve sürekli uyarlanabilirliğine ayak uyduramaz. Sonuç olarak, şüpheli etkinliğin yalnızca bir kısmı rapor edilir. Aynı zamanda, kurallara dayalı uyarıların yüksek bir yüzdesi yanlış pozitiftir ve araştırmacının değerli zamanını boşa harcar.
AML AI, eski işlem izleme sistemlerini, mali suç riski tespitini önemli ölçüde iyileştiren yapay zeka destekli bir ürünle değiştirir. Google Cloud’un AML yapay zekası, kurallara dayalı işlem uyarısına alternatif olarak birleştirilmiş bir makine öğrenimi (ML) tarafından oluşturulan müşteri risk puanı sağlar. Risk puanı, yüksek riskli bireysel ve ticari müşteri örneklerini ve gruplarını belirlemek için işlem kalıpları, ağ davranışı ve Müşterini Tanı (KYC) verileri dahil olmak üzere bankanın verilerine dayanır. Ürün, temel verilerdeki değişikliklere uyum sağlayarak, genel program etkinliğini artıran ve operasyonel verimliliği artıran sürekli ve doğru sonuçlar verebilir.
Google Cloud neden şimdi AML için bir çözüm oluşturmaya karar verdi?
Amacımız her zaman Google Cloud’u finansal hizmetler sektörü için tercih edilen platform haline getirmek olmuştur. Finansal ekosistemdeki kuruluşların en büyük zorluklarını çözmelerine yardımcı olmak için Google Cloud teknolojilerinin, verilerin, altyapının ve yapay zekanın ve makine öğreniminin en iyi özelliklerini birleştiren yenilikler getiriyoruz. AML AI ürünümüz, AI destekli teknolojinin bankalara risk ve dolandırıcılığı yönetme ve operasyonel verimliliği artırma konusunda sağlayabileceği değeri zaten gördüğümüz için bu taahhüdü temel alıyor.
AML AI’yı piyasadaki diğer kara para aklama önleme ürünlerinden ayıran nedir?
İşlem izlemeyle ilgili zorlukların çözülmesine ve şüpheli etkinliklerin daha iyi tespit edilmesine yardımcı olmak için yapay zeka öncelikli bir yaklaşım benimsiyoruz. AML AI, Google’ın AI ve ML’deki gücünü derin finansal hizmetler uzmanlığıyla bir araya getiriyor ve aynı zamanda bulut platformumuzun dayanıklılığı ve güvenliği ile destekleniyor. Şimdiye kadar, AML yapay zekası Avrupa, Latin Amerika ve Asya Pasifik genelinde yerleşik sistemlerden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdi.
Google Cloud’un AML yapay zekası, finansal kurumların müşteri izleme çerçevelerini ve algılama yeteneklerini geliştirmelerine nasıl yardımcı oldu?
Kara para aklamayı daha etkili ve verimli bir şekilde tespit etmelerine yardımcı olmak için bir dizi küresel finans kurumuyla birlikte çalışıyoruz. Örneğin, Google Cloud’un AML yapay zekası, HSBC’nin kilit pazarlarındaki birincil AML işlem izleme sisteminin çekirdeğini oluşturur. Google Cloud’un ölçeklenebilirliği ve yüksek performanslı bilgi işlem gücü, HSBC’nin, HSBC’nin geniş müşteri tabanı için toplu işleme süresini önemli ölçüde azaltmasına ve gelişmiş modeller kullanarak algılama kabiliyetini iyileştirmesine ve daha doğru sonuçlar vermesine olanak tanır. HSBC, AML AI’nin 2-4 kat daha fazla şüpheli etkinlik tespit ederken uyarı hacimlerini %60’tan fazla azalttığını tespit etti.
Google Cloud’un AML yapay zekasının ek uyumluluk doğrulama kontrollerine olan ihtiyacı en aza indirdiği söyleniyor. Bunun müşteri deneyimini nasıl iyileştirdiğini tartışabilir misiniz?
Kural tabanlı işlem izleme sistemleri, birçok yanlış pozitif uyarı üretme eğilimindedir. AML AI, hassasiyeti artırarak ve yanlış pozitifleri önemli ölçüde azaltarak, ek uyumluluk doğrulama kontrolleri için müşterilerle etkileşim kurma ihtiyacını en aza indirir.
Örneğin, HSBC bize, şüpheli etkinlik hakkında yanlış pozitif uyarıya dönüşen bir şey hakkında daha fazla bilgi arayarak müşterilerinin zamanını boşa harcamak istemediklerini söyledi.
HSBC, AML AI kullanarak, bu Bilgi İsteklerinde (RFI’ler) %60’ın üzerinde bir azalma gördü; bunun nedeni, kısmen araştırmacılarının kullanabileceği veri miktarındaki artış ve AML AI’nın kesinliği artırması ve genel uyarı hacmini düşürmesidir. . Bu, HSBC’nin ön büro personelinin yüksek kaliteli uyarıları araştırmaya odaklanmasına ve müşterilerden bankanın müfettişlerinin yapması gereken bir kararla aslında ilgili olmayan bilgiler isteyerek müşteri deneyimine gereksiz sürtüşmeler getirmemesine olanak sağladı.
Google Cloud, üretken yapay zeka temellerini finansal hizmetler sektörüne dahil etmeyi nasıl planlıyor ve bunun ne gibi faydalar sağlayacağını düşünüyorsunuz?
AML AI, müşterilerin AML programlarının gücünü artırırken aynı zamanda operasyonel maliyetlerini azaltmalarına yardımcı olabilir. Google Cloud gelecekte, örneğin bir analistin potansiyel şüpheli etkinliği araştırması için gereken süreyi azaltmak gibi, çalışanların üretkenliğini artırmak amacıyla finansal hizmetler sektörü için üretken yapay zeka temelleri sağlamayı planlıyor.