AML İşlem Takibinde Yanlış Pozitif Durumlarını Azaltma

İşlem takibi ve taraması, kara para aklamayla mücadele (AML) sürecinin başarılı olması için temel adımlardan biridir. Olağandışı veya şüpheli işlemleri tespit etmede sorumluluk tamamen finans kuruluşlarına aittir, bu nedenle yeterli bir işlem takibi ve yaptırım tarama sistemi kullanmaları gerekir. En güvenli finansal deneyimi sağlamaya yönelik olarak mevzuatla ilgili baskılar operasyonel yükü büyük ölçüde artırmaktadır. Ödeme ve raporlama süreçlerindeki verilerin miktarı ve yapılandırılmamış olması, verilerin yanlış yorumlanması ve uyum taraması sorunlarına neden olmakta, bu da yanlış pozitif durumlarının sayısını artırmakta ve sonuçta işlem süreçlerinde askıya alınmasına neden olmaktadır. Sonuç olarak, özellikle AML için işlem takibinde yanlış pozitiflerin azaltılması finans kuruluşlarının verimliliklerini artırmaları için önemli bir çözümdür.

Yanlış pozitif neden ve ne zaman ortaya çıkar?

Yanlış pozitif; suç teşkil etmeyen meşru bir işlemin takibi ve tarama süreçleri sırasında şüpheli olarak tanımlanması ve bu nedenle işlemin yanlışlıkla şüpheli ve riskli sınıfına alınmasıdır. İşlem takibi sistemleri, şüpheli veya riskli davranışları tespit etmek ve buna göre alarm oluşturmak için yüklenen parametreleri kullanır. Takip sistemi gerçekte şüpheli olmayan bir işlem için alarm oluşturduğunda buna yanlış pozitif denir. Bu sistemler çok hassas olduklarından, her riskli veya olağandışı finansal faaliyette yanlış pozitifler üretebilirler. Tüketicilerin %40’ı, yasal işlem yaptıkları halde bankalarından şüpheli işlem uyarısı aldıklarını belirtmiştir.

Yanlış pozitifler nasıl azaltılır?

Finansal kuruluşlar, dijitalleşen finans dünyasının mevzuat ve operasyonel zorluklarına karşı ileri teknoloji çözümlerinden yararlanabilir. Teknoloji alanındaki son gelişmeler, gelişmiş veri analizi (riskli işlemlerle mücadele için) ve daha iyi uyumluluk deneyimini birleştirerek daha otomatik ve akıllı yöntemler sunmaktadır. Yapay zekâ (AI), makine öğrenimi (ML) ve diğer gelişmiş algoritmalar; finansal işlemlerin genel kalitesini iyileştirmek ve Kara Para Aklamayla Mücadele (AML) düzenlemeleri ile uyumluluk için finansal faaliyetlerdeki risklerin takip ve tespit edilmesinde kullanılabilir. İşlem takibinde yapay zekâ ve makine öğrenimi kullanmanın faydaları aşağıdaki gibidir:

• Büyük ve gerçek zamanlı verileri işleyebilme: Dolandırıcılık ve yasa dışı faaliyetler dijital ekosistemde doruğa ulaşmıştır. Yapay zekâ ve Makine Öğrenimi teknolojileri sayesinde büyük miktarda verinin gerçek zamanlı olarak analizi, işlenmesi ve risk düzeyine göre sınıflandırılması, finans kuruluşlarına hatalı uyarıların sayısını azaltmada büyük oranda yardımcı olmaktadır. Bu aynı zamanda insandan kaynaklanan hata olasılığını da otomatik olarak azaltmaktadır.

• Uyarlanabilir ve öğrenen teknoloji: Yapay zekâ ve Makine Öğrenimi teknolojilerinin öğrenme doğası, kullanıcı davranışını anlamayı ve öngörmeyi sağlar. Sonunda, senaryolar tanımlamadan şüpheli faaliyetleri tespit edebilirler, buna akıllı algılama önceliklendirmesi denir. Mevcut ve yeni verileri eklemeye ve mantıklı hale getirmeye devam ederler, bunun sonucunda yanlış pozitifler büyük ölçüde azaltılabilir ve suç tespit oranları muazzam bir şekilde artabilir.