Искусственный интеллект становится оружием против отмывания денег

Банковский сектор по всему миру сталкивается с растущей волной мошенничества, схем отмывания денег и всё более жёсткими регуляторными требованиями. Несмотря на то, что финансовые организации ежегодно увеличивают расходы на борьбу с финансовыми преступлениями примерно на 10 %, по данным Интерпола, в 2015–2022 годах им удавалось выявлять лишь около 2 % от общего объёма подобных преступлений.

На этом фоне искусственный интеллект всё активнее используется для противодействия финансовым махинациям.

Как сообщает Vesti.az со ссылкорй на зарубежные СМИ, в Норвегии стартап Strise разработал платформу на основе искусственного интеллекта, которая в режиме реального времени анализирует открытые источники — государственные реестры и публикации СМИ — с целью выявления потенциальных рисков отмывания денег. Система применяется при проверке клиентов банков, страховых компаний и платёжных сервисов, подпадающих под европейские нормы AML (Anti-Money Laundering).

Традиционные проверки по принципу «Знай своего клиента» (KYC) обычно требуют участия групп аналитиков, изучающих корпоративные документы, связи владельцев и новости, чтобы исключить участие преступных структур. Strise автоматизирует эти процессы: искусственный интеллект выявляет подозрительные связи — например, с фигурантами санкционных списков или компаниями, зарегистрированными в юрисдикциях с высоким уровнем риска.

По словам сооснователя Strise Марит Рёдеванд, ИИ способен анализировать данные «совершенно новым образом», что позволяет предотвращать регистрацию компаний с сомнительной репутацией ещё на этапе подачи заявки. «Если вы сможете выявить риски заранее, вы не допустите, чтобы преступные структуры получили доступ к банковским услугам», — отметила она в интервью Euronews Next.

Система Strise позволяет финансовым учреждениям повысить эффективность обработки заявок в десять раз без расширения штата, при этом существенно снижая количество ложных срабатываний.

В ходе демонстрации Strise показала, как её алгоритмы обнаружили компанию, предположительно связанную с российским олигархом, а также эстонскую фирму, чьи владельцы ранее были осуждены за одно из крупнейших криптомошенничеств на сумму 560 млн долларов.

Кроме того, Strise использует большие языковые модели (LLM) для автоматической подготовки отчётов и описаний рисков для регуляторов — работу, которая раньше занимала часы.

По словам доцента Университета Люксембурга Станислава Тоши, рост числа требований по борьбе с отмыванием денег делает ИИ особенно востребованным инструментом:«Расширяющийся круг обязанностей и риск санкций за несоблюдение норм делают искусственный интеллект привлекательным для компаний, стремящихся справляться с объёмом задач».

Однако эксперт предупреждает, что автоматизация может снизить прозрачность. В ЕС законодательство о защите данных требует сохранять определённый уровень человеческого контроля, когда автоматические решения оказывают значительное влияние на людей.

«Интеграция ИИ в процессы принятия решений снижает прозрачность: пострадавшим лицам становится сложнее понять основания для таких решений или оспорить их», — добавил Тоша.

Тем не менее, как подчеркнула Марит Рёдеванд, потенциал ИИ в борьбе с финансовыми преступлениями огромен:

«Мы можем перейти от формального соблюдения норм к реальной борьбе с преступлениями, которые рушат жизни людей. И я хочу, чтобы технологии помогли это изменить».