Mesterséges intelligenciával a pénzmosás ellen

A digitalizáció az élet miden területét áthatja, így a bűnüldözést is segítheti. Napjaink egyik legnagyobb kihívást jelentő problémája a pénzmosás. A módszerek egyre kifinomultabbak, így a csalások elleni harc is egyre nagyobb erőfeszítéseket kíván. Szerencsére nem csak a bűnözők módszerei, hanem a technológia is rohamléptekkel fejlődik, így a digitalizáció, többek között a mesterséges intelligencia is fontos szerepet kap a csalások elleni harcban.

Gerold Grasshoff, a Boston Consulting Group (BCG) tanácsadója elmondta, hogy a mesterséges intelligencia használata nagyban növeli a hatékonyságot. A szakember szerint a hitelkártya-tranzakciók esetében a technológia segítségével már nagyon jó felderítési arányokat lehet elérni. Ahhoz, hogy fel lehessen ismerni, hogy egy átutalás gyanús-e vagy sem, számos jellemzőt kell elemezni: hol használták a kártyát, milyen gyakran, milyen összeget fizettek ki a segítségével. Ilyen hatalmas adatmennyiség elemzése esetén az emberi képességek hamar korlátokba ütköznek, de a gépek párhuzamosan akár több kombinációt is megvizsgálhatnak, ráadásul gyorsabban, pontosabban és kiszámíthatóbban működnek. A machine learning, vagyis az automatizált tanulás segítségével a rendszerek „továbbképzik” magukat, mely által egyre jobbá válhatnak.

A bankok csalás és pénzmosás elleni küzdelme milliárdokat emészt fel és több ezer pénzintézeti dolgozónak ad munkát. A már említett, kifinomult támadások miatt a banki előírások is egyre szigorodnak. A csalási kísérletek kiszűrésére számos bank már most is a mesterséges intelligenciára épít. Csak a Commerzbank az elmúlt években 100 millió eurónyi átutalást fedezett fel, amelyek csalókhoz voltak köthetők. Frank-Oliver Wolf, a Commerzbank egyik vezetője azt nyilatkozta, hogy a gyanús pénzek 99 százalékát sikerült kiszűrniük és megakadályozniuk.

A pénzintézetek ezen a területen még nagyon az út elején járnak és a technológia használata is korlátozott. Ahogy Grasshoff rámutatott, hogy a pénzmosás, a pénzügyi csalások és a terrorizmus finanszírozása elleni harcban még csupán most fejlesztik a Big Data és a mesterséges intelligencia alkalmazásával kapcsolatos szabványokat. A jogsértéseket egyre nagyobb büntetésekkel sújtják, de eközben egyre több átutalást kell egyre rövidebb idő alatt átvizsgálni. Mindez azzal jár, hogy a költségek folyamatosan növekednek.

Norbert Gittfried, a BCG szakértője szerint az eddigi modellek esetében már az is nagyon jó eredménynek számít, ha a gyanús jelzések 95 százalékáról bebizonyosodik, hogy téves riasztás. Azonban a gyanúsnak minősített tranzakciókat manuálisan is meg kell vizsgálniuk a bankok alkalmazottainak. Bár ez csupán néhány percet vesz igénybe, de mégis komoly leterheltséget jelent, hiszen a nagy pénzintézeteknél évente akár több százezer tranzakció is érintett lehet.

Az összes szakember felhívta arra figyelmet, hogy a technika nem jelent gyógyírt minden problémára. A mesterséges intelligencia használatát a pénzintézetek elavult IT-rendszerei és a hiányzó szabványok is korlátozzák.

Korábbi bejegyzések

Vízumeljárás az Egyesült Arab Emírségekben

Helyi befektetői vízumot (Investor VISA) legegyszerűbben, akkor tudunk szerezni, ha céget alapítunk valamelyik szabadkereskedelmi zóna egyikében. Itt szerencsére lehetőség van, hogy 100%-ban külföldi tulajdonban legyen a társaságunk.

Bővebben >>>

Vizsgálat a holland ABN Amro Bank ellen

A feltételezések szerint a holland pénzintézet nem megfelelő gondossággal világította át az ügyfeleit és elmulasztotta a gyanús tranzakciók jelentését. A Deutsche Bankot pedig már meg is vádolták pénzmosással. A holland…

Bővebben >>>

Vita a ciprusi-orosz adómegállapodásról

A ciprusi kormányt teljesen váratlanul érte, hogy Oroszország megszüntetné a két ország közötti kettős adóztatásról szóló megállapodást. A Reuters arról számolt be, hogy a Putyin kormánya úgy véli, hogy az…

Bővebben >>>