AML Kara Para Aklamayla Mücadele Uyumluluğu Sürecinde Yapay Zekâ

Yapay zekâ destekli teknoloji, AML Kara Para Aklamayla Mücadele programlarını, yüksek riskli hesapların şüpheli işlemlerini analiz etmek ve tespit etmek için daha uyumlu, verimli ve etkili çözümler olacak şekilde geliştirmektedir.

Mevcut işlem izleme programları büyük miktarda verileri saniyeler içinde işlediğinden sistem şüpheli işlem uyarılarını analiz ederken operasyonel verimliliğin düşmesine neden olabilecek Yanlış Pozitif sonuçlara eğilimli olmaktadır. Yapay zekâ destekli teknoloji, programa her bir Yanlış-Pozitif sonucu değerlendirmeyi ve bu sonuçlarla kapsamını daha da genişletmeyi öğreterek Yanlış Pozitiflerin azaltılmasına yardımcı olmaktadır.

Yapay zekâ destekli AML programları, ayrıntılı karar ağacı haritaları gibi insan muhakemesine benzeyen Bulanık Mantık Algoritmasından da yararlanmaktadır. Bu nedenle, geleneksel işlem izleme uygulamaları ile listelenmeyen düşük riskli bir hesabın bile şüpheli bir işleme dahil olduğu tespit edilebilir.

Kara Para Aklamayla Mücadele programları sayesinde finansal suçlarla mücadele, gerektiğinde SAR yayınlanması gibi eylemlerin gerçekleştirilmesi için sonuçların dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirir. Mevcut AML programları uyumluluğu yürütmek için gerekli kapsamı sağlasa da şüpheli işlem olarak sonuçlanan her uyarı bilişsel karar verme sürecini gerektirdiğinden, Yanlış Pozitif sonuçların operasyonel verimliliği düşürme riski vardır. Dolayısıyla Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi, Yanlış Pozitifleri azaltmak için tamamlayıcı bir araç olarak insandaki bilişsel karar verme sürecine benzer olabilecek bulanık mantık ve kümeleme algoritmaları ile daha güvenilir sonuçlar sunabilecektir.

Ancak bu teknoloji yaygınlaşana kadar olan süreçte yeni kara para aklama planları tespit edilebilir mi? Halihazırda piyasada bulunan Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi destekli AML yazılımları sonuçta bankalara ve diğer finans kuruluşlarına avantaj sağlama potansiyeline sahiptir.

Desen tanıma

Yapay zekâ, operatörleri tarafından belirlenen parametreler yerine kendisine atanan veri kümelerinden öğrendiği için şüpheli faaliyetleri daha doğru şekilde tanımlayabilmeli ve bankacılık uyum birimlerinin yalnızca yüksek riskli vakalara odaklanmasına izin vermelidir.

Daha Az Yanlış Pozitif

Yapay zekanın AML uyumluluğunda en çok tartışılan kullanımlarından biri, halihazırda otomatikleştirilmiş süreçlere önemli bir nitelik uygulama ve dolayısıyla zaman alıcı Yanlış Pozitifleri ortadan kaldırma potansiyelidir.

Çoğu durumda AML sistemleri zorunlu olarak ham tetikleyiciler tarafından etkinleştirilir, çünkü kural herhangi bir mali suçtan kaçınmak için esnek olmaktan çok, güvenli olma eğilimindedir. Bu çok sayıda yanlış pozitifle sonuçlanır. Yapay zekâ yalnızca daha şüpheli işlemleri yakalama potansiyeline sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda masum olanlarla ilgili olarak durum düzeltme potansiyeline de sahiptir.

Bireyleri tanımlama

AML’nin mevcut araçlarından biri, kara para aklama veya terörizm finansmanı gibi finansal suçlara karıştığı bilinen kişi ve kuruluşları içeren küresel bir yaptırım listesidir.

Halihazırda, mevcut süreçler yanlış yazılmış isimleri veya belirsiz takma adları tam olarak tespit edemediğinden bazı finansal suçluların yaptırım ağından kaçması mümkün olabilmektedir.

Bununla birlikte, yeterli veriler olduğunda yapay zekâ ve makine öğrenimiyle desteklenen AML sistemleri birbirine bağlı bir dizi tanımlayıcı aracılığıyla şüpheli tarafları tanımlayabilecektir.