Google Cloud utilizza l’intelligenza artificiale contro il riciclaggio
Google Cloud ha annunciato oggi il lancio di Anti Money Laundering AI (AML AI), un software alimentato dall’intelligenza artificiale (AI) e progettato per aiutare le istituzioni finanziarie globali a individuare in modo più efficace il riciclaggio di denaro.
Il riciclaggio è un problema complesso con un impatto globale crescente. Si stima che l’ammontare del denaro riciclato ogni anno sia pari al 2-5% del PIL mondiale, ovvero fino a 2.000 miliardi di dollari all’anno.
I proventi del riciclaggio sono collegati ad attività illegali, che vanno dal traffico di droga e di esseri umani al finanziamento del terrorismo.
Oggi i programmi antiriciclaggio assorbono risorse significative per le istituzioni finanziarie, molte delle quali operano attraverso una varietà di enti normativi globali e regionali.
Di fatto, le grandi istituzioni finanziarie dichiarano di monitorare 4 miliardi o più di transazioni all’anno per individuare comportamenti illeciti sempre più sofisticati.
La maggior parte dei prodotti di monitoraggio antiriciclaggio tradizionali si basa su regole definite manualmente, che producono bassi tassi di identificazione delle attività sospette.
Più del 95% degli avvisi generati dal sistema si rivelano “falsi positivi” nella prima fase di revisione, e circa il 98% non sfocia mai in una segnalazione di attività sospetta (SAR).
Gli alti tassi di falsi positivi richiedono revisioni manuali, che costano al settore miliardi di dollari in tempo di indagine sprecato ogni anno e distraggono gli istituti dalle vere attività sospette.
Come funziona l’AI antiriciclaggio di Google?
L’intelligenza artificiale antiriciclaggio di Google Cloud fornisce un punteggio di rischio cliente consolidato generato dall’apprendimento automatico (ML) come alternativa all’avviso di transazione basato su regole.
Il punteggio di rischio si basa sui dati della banca, compresi i modelli di transazione, il comportamento in rete e i dati KYC (Know Your Customer), per identificare casi e gruppi di clienti commerciali e al dettaglio ad alto rischio.
Il prodotto è in grado di adattarsi alle variazioni dei dati sottostanti, fornendo risultati più accurati, che aumentano l’efficacia complessiva del programma e migliorano l’efficienza operativa.
L’intelligenza artificiale di Google Cloud utilizza la tecnologia ML proprietaria e le tecnologie di Google Cloud, come Vertex AI e BigQuery.
Il prodotto fornisce anche spiegazioni per consentire agli istituti finanziari di accelerare il flusso delle indagini e migliorare l’esperienza del cliente.
Ad oggi, la soluzione è stata messa in produzione in diverse giurisdizioni geografiche di regolamentazione.
Come funziona AML AI e quali sono i vantaggi?
AML AI di Google Cloud offre i seguenti vantaggi:
Maggiore individuazione dei rischi:
Può superare i sistemi attuali nell’individuazione dei rischi di criminalità finanziaria. HSBC, cliente di Google Cloud, ha scoperto che ora è in grado di rilevare da due a quattro volte un numero maggiore di rischi realmente positivi, migliorando la propria capacità di identificare e prevenire le attività di riciclaggio di denaro.
Riduzione dei costi operativi:
Riduce al minimo il tempo sprecato dagli investigatori, riducendo il volume degli avvisi e fornendo risultati spiegabili che accelerano le singole indagini. In effetti, HSBC ha visto diminuire i volumi di allerta di oltre il 60%.
Miglioramento della governance e della difendibilità:
Fornisce agli istituti finanziari risultati verificabili e spiegabili a supporto della gestione interna del rischio. Questo approccio è ora in produzione in diverse aree geografiche, ciascuna con i propri requisiti normativi.
Miglioramento dell’esperienza del cliente:
Aumentando la precisione e riducendo i falsi positivi, l’IA AML riduce al minimo la necessità di coinvolgere i clienti per ulteriori controlli di conformità. HSBC, Bradesco e Lunar hanno riscontrato un valore significativo nell’approccio all’antiriciclaggio basato sull’intelligenza artificiale.
Segui Cryptonews Italia sui canali social
