Как искусственный интеллект борется с отмыванием денег

Банки и финансовые учреждения сталкиваются с растущей волной мошенничества и отмывания денег, а также с усиливающимся давлением со стороны финансовых правил.

Несмотря на увеличение расходов на борьбу с финансовыми преступлениями на 10% в год, в некоторых развитых странах в период с 2015 по 2022 год, финансовая индустрия выявила лишь около 2% от общего объема финансовых преступлений в мире. Такие данные приводит Интерпол.

Как искусственный интеллект помогает в борьбе с отмыванием денег?

В Норвегии стартап Strise создал платформу на основе ИИ, которая сканирует публичные реестры и сообщения СМИ для выявления потенциальных рисков отмывания денег в режиме реального времени.

Система ИИ предназначена для проверки заявок на открытие счетов в финансовых учреждениях, подпадающих под действие европейского законодательства по борьбе с отмыванием денег, таких как банки, страховые компании и платежные сервисы.

ИИ заменит трудоемкий процесс проверки данных?

Если вы когда-нибудь открывали банковский счет в интернете, вас наверняка просили заполнить такие данные, как адрес и род занятий, и обновлять их раз в год. Это часть процесса "Знай своего клиента" (KYC) - законодательного требования, призванного проверить, кто является клиентом и откуда поступают его деньги.

Традиционно для проверки KYC привлекаются группы аналитиков, которые изучают базы данных, корпоративные документы и новостные сообщения, чтобы подтвердить право собственности, проследить связи и выявить потенциальные риски.

Эти проверки призваны помешать преступникам использовать легальные банки для перевода "грязных" денег. Но процесс проверки медленный и дорогостоящий.

"Теперь у вас есть искусственный интеллект, который извлекает информацию и объединяет ее совершенно новым способом", - сказала в интервью Euronews Next Марит Рёдеванд, соучредитель и генеральный директор Strise.

"Если вы сможете выявить сомнительную компанию на этапе регистрации, вы сможете помешать ей получить банковский счет, подключиться к финансовым решениям", - добавила она.

Система искусственного интеллекта Strise автоматически выявляет тревожные признаки, такие как связи с лицами, находящимися под санкциями, юрисдикциями с высоким уровнем риска.

По словам Робина Ликки из компании Strise, аналитики, использующие эту систему, могут видеть предупреждающие сигналы в отношении лиц, включенных в санкционные списки, и влиятельных политиков, которые теоритически могут быть связаны с отмыванием денег.

Российские олигархи

Компания Strise заявляет, что финансовые учреждения, использующие её платформу, смогли более эффективно выявлять и отклонять заявки от компаний с высоким уровнем риска, увеличив свою пропускную способность по обработке дел в десять раз без увеличения штата сотрудников.

В ходе демонстрации своей работы Strise показала портфель компаний, где были отмечены предупреждающие знаки, указывающие на возможное владение компанией российским олигархом.

"Получив эту информацию, вы можете решить, хотите ли вы завершить процесс регистрации клиента с учетом рассчитанной классификации риско", - говорит Ликки.

В еще одном случае система отметила эстонскую компанию, связанную с двумя лицами, осужденными за одно из крупнейших мошенничеств с криптовалютой в истории, сумма которого составила 560 миллионов долларов (480 миллионов евро).

Платформа также может генерировать отчеты и резюме своих выводов, используя большие языковые модели (LLM) для составления описаний рисков для регуляторной отчетности - задача, которая ранее требовала часов ручной работы.

"Меня воодушевляет то, что мы действительно можем оказать влияние, перейдя от формального соблюдения требований к реальному высвобождению ресурсов для борьбы с финансовыми преступлениями и предотвращения мошенничества",- сказала Рёдеванд.

"В СМИ и в личных историях так много случаев, когда жизни людей были разрушены этими видами преступлений. И я действительно хочу, чтобы мы помогли это изменить", - добавила она.

Станислав Тоша, доцент кафедры правоприменения в Университете Люксембурга, рассказал Euronews Next о появлении новой области ответственности.

"Постоянно расширяющийся круг обязанностей по борьбе с отмыванием денег (AML) в сочетании с растущим риском санкций за несоблюдение требований делает ИИ привлекательным инструментом для организаций, стремящихся справляться с выполнением этих функций", - сказал Тоша.

Он добавил, что в соответствии с законодательством ЕС о защите данных требуется определенный уровень человеческого контроля, "когда автоматизированные системы принимают решения, которые существенно влияют на людей".

Компания Strise заявляет, что ее клиенты смогли сократить количество ложных срабатываний, то есть случаев, когда система помечает что-либо как подозрительное, хотя это совершенно законно.

"Это означает гораздо меньше ручной работы для аналитиков, которые в противном случае тратили бы часы на проверку ненужных предупреждений о рисках, вместо того чтобы выявлять реальные риски и бороться с финансовыми преступлениями", - сказал Euronews Next Ларс Лунде Биркеланд, директор по маркетингу Strise.

Однако эксперты предупреждают, что, хотя автоматизация может уменьшить количество ложных срабатываний, она также может затруднить обнаружение или оспаривание ошибок.

"Интеграция ИИ в процессы принятия решений еще больше снижает прозрачность: пострадавшим лицам может стать еще сложнее понять основания для таких оценок или эффективно оспорить их", - сказал Тоша.