Kara para aklama suçu finans sektörüne yönelik en önemli tehditlerden biridir, bu nedenle finans kuruluşları kendilerini kara para aklamayla mücadeleye yönelik, teknolojik olarak güçlü ve akıllı analiz araçlarıyla donatırlar. Makine öğrenimi, finans kuruluşlarının kara para aklamayla mücadele (AML) çalışmalarında en etkili yollardan biridir. Makine öğrenimi teknolojisi tarafından kullanılan algoritmalar tanımlama yöntemlerini büyük ölçüde iyileştirebilmektedir.
Kara Para Aklamayla Mücadele (AML) Hakkında Mevzuat Baskıları
Olağandışı veya şüpheli işlemleri tespit etmek ve raporlamaktan tamamen finansal kuruluşları sorumludur, bu nedenle yeterli bir işlem takibi ve yaptırım tarama sistemi kullanmaları gerekir. Uyumluluk ekiplerinin çoğuna göre makine öğrenimi, kara para aklamayla mücadelede mevzuat baskılarını en aza indirmek için mükemmel bir çözümdür.
Makine Öğrenimi (ML), Kara Para Aklamayla Mücadeleyi (AML) nasıl destekleyebilir?
1. Etkin bir işlem takibi ve uyarıların araştırılması yoluyla yanlış pozitifleri azaltmadaki rolüyle Makine Öğrenimi (ML)
İşlem takibi ve kara para aklamayla mücadele (AML) süreçlerinin yaygın zorluklarından biri çok sayıda şüpheli etkinlik alarmının oluşmasıdır. Bu uyarıların sadece %1-2’sinin gerçek tehditler olduğu, geri kalan %98’inin ise yanlış pozitif olduğu tahmin edilmektedir. Makine öğrenimi sistemleri, bu uyarıları araştırma ve yanlış pozitifleri tespit edip devre dışı bırakma konusunda finans kuruluşlarını destekleyecek ve bu da sonuçta finans kuruluşlarının gerçek şüpheli durumlar için daha fazla kaynak ve zaman ayırmasını sağlayacaktır.
Makine öğrenimi (ML) sistemleri şüpheli etkinlikleri analiz etme yeteneğine ek olarak, uyarıları risk seviyelerine göre “kritik”, “yüksek”, “orta” ve “düşük” şeklinde gruplara ayırabilir, böylece kritik ve yüksek riskli uyarılara öncelik verilerek hızlı bir şekilde harekete geçilebilir.
2. Müşterinizi Tanıyın (KYC) ve Müşteri Durum Tespiti (CDD) prosedürlerinin verimliliğini artırmadaki rolüyle Makine Öğrenimi (ML)
Makine öğreniminin kullanılması, müşteri doğrulama süreçlerini iyileştirerek ve müşteri davranışındaki anormallikleri tespit ederek doğrudan KYC ve CDD prosedürlerini daha verimli hale getirip kara para aklamayla mücadele (AML) faaliyetlerini geliştirir. Geleneksel izleme ve davranışsal analiz modelleri yeni teknolojilerin gerisinde kalabilir, bu nedenle kara para aklama suçluları genellikle bir adım önde olduğundan bu modeller yeni kalıpları kaçırırlar. Diğer taraftan makine öğrenimi modelleri, işlemler sırasındaki hareketlerini analiz ederek müşterideki herhangi bir farklı veya anormal davranışı tespit edecek şekilde tasarlanmıştır.
3. Yapılandırılmamış ve harici verilerin analizinde Makine Öğrenimi (ML)
Kara para aklamayla mücadele (AML) amaçlarına yönelik Müşterinizi Tanıyın (KYC) ve Müşteri Durum Tespiti (CDD) süreçlerinin başarılı olması için finans kuruluşlarının büyük miktarda veriyi analiz etmesi gerekir. Finans kuruluşlarının bir müşterinin kişisel, mesleki, sosyal ve siyasi geçmişini anlaması için riske dayalı bir yaklaşım uygulanması esastır. Bu bilgilere ulaşmak ve değerlendirmek için finans kuruluşları medyadan, kamu arşivlerinden, sosyal ağlardan ve açık kaynaklı veri kaynaklarından büyük miktarda veri toplamalı ve analiz etmelidir. Geleneksel ad arama yöntemleri harici verilerde eşleşmeler sağlayabilse de, bağlamı veya siyasi nüfuz sahibi kişilerle (PEP) olası ilişkileri gösteremez. Bu noktada makine öğrenimi (ML), doğal dil işleme ve yapay zekâ (AI) teknolojileri; yapılandırılmamış büyük verileri analiz etmede ve kara para aklamayla mücadele süreçleri için gerçekten önemli bir özellik olan bağlantılara ve risklere dikkat çekmede çok yardımcı olur.