Как Agentic AI может помочь командам по соблюдению нормативных требований в проведении комплексной проверки на предмет противодействия отмыванию денег

В течение последнего года агентный ИИ доминировал в заголовках новостей. Речь идёт о партнёрствах крупных технологических компаний, таких как AWS и OpenAI. партнеринг От сложных задач искусственного интеллекта до широко интегрируемых в такие отрасли, как розничная торговля, государственное управление и финансовые услуги, агенты ИИ встраиваются в повседневную жизнь и рабочие процессы. McKinsey, 62% организаций уже экспериментируют с агентами искусственного интеллекта, а 64% заявляют, что ИИ способствует их инновациям, что демонстрирует быстрый путь внедрения ИИ в корпоративной среде.

Искусственный интеллект, использующий агентные технологии, также находится на пути к переосмыслению роли человеческих работников. Согласно опросу PwC, найденный По данным, 66% компаний, внедривших ИИ-агентов, повысили производительность труда. Поскольку многие ИИ-агенты смогут выполнять задачи без участия человека, сотрудники смогут сосредоточиться на более стратегических задачах, оставив рутинную административную работу своим цифровым коллегам.

Одним из убедительных и важных вариантов применения агентного ИИ в сфере финансовых услуг является предотвращение финансовых преступлений. Дела об отмывании денег, переданные в Комиссию по вынесению приговоров США. расширились В период с 2020 по 2024 год этот показатель снизится на 45%, что подчеркивает быстро растущую проблему, создающую трудности с соблюдением нормативных требований по всей стране.

Что касается процессов соблюдения нормативных требований, то агентский ИИ может оказать влияние на проверку благонадежности клиентов (CDD), интегрируя агентов в рабочие процессы по борьбе с отмыванием денег (AML), что может способствовать разрешению оповещений и обработке дел, снижая количество ложных срабатываний для организаций с низким уровнем риска.

Для того чтобы финансовые учреждения могли добиться значимых результатов от использования агентов искусственного интеллекта, им необходимо внедрять ИИ ответственно и обдуманно. Ниже приведены пять ключевых моментов, которые следует учитывать руководителям, отвечающим за соблюдение нормативных требований:

1. Предоставление ИИ-агентам возможности выполнять задачи, выполняемые вручную.

Специалисты по соблюдению нормативных требований часто испытывают нехватку ресурсов из-за численности команды, бюджета и временных ограничений, при этом более половины из них работают в условиях дефицита. сообщают Они испытывают профессиональное выгорание, и почти половина из них страдает от тревожности. Особенно в рамках процедур проверки клиентов (CDD) и идентификации клиентов (KYC), проведение проверок оповещений для выявления и устранения ложных срабатываний может стать серьезной нагрузкой на команды по соблюдению нормативных требований, что может привести к рискам и задержкам.

Внедрение агентного ИИ для поддержки этих трудоемких процессов позволяет автоматизировать некоторые из этих задач, отнимающих много времени, например, непрерывный мониторинг рисков и обновление профилей клиентов при изменении информации. Агенты ИИ могут проверять и сортировать оповещения, удаляя ложные срабатывания с большей эффективностью, чем при ручной проверке, что также позволяет передавать более рискованные случаи непосредственно аналитикам, используя их время более рационально. Агенты также могут проводить первоначальную проверку клиентов на соответствие важным данным о рисках, политически значимым лицам (ПЗЛ), негативным сообщениям в СМИ и санкциям, а затем генерировать оповещения по любым совпадениям.

2. Прозрачность данных

Как и в случае со всеми агентными системами ИИ, эффективность и доверие начинаются с данных, на которых обучаются и управляются системы. Помимо строгих методов очистки данных, четкой истории происхождения данных и всестороннего ведения учета для минимизации искажений или предвзятости, компании должны обеспечить соответствие нормативным требованиям посредством надежного управления моделями. Это включает использование систем, контролируемых формальным Советом по обзору моделей (MRB), который управляет полным жизненным циклом модели, проводит регулярное тестирование и опирается на «золотые наборы данных» для предотвращения дрейфа модели с течением времени. В этом контексте особенно важен детализированный, объяснимый ИИ. Например, наш конвейер классификации на основе LLM классифицирует негативные медиаматериалы по 34 различным подкатегориям риска, что позволяет принимать точные и поддающиеся аудиту решения. Такой уровень прозрачности и контроля не только удовлетворяет растущему контролю со стороны регулирующих органов и аудиторов, но и укрепляет уверенность в том, как ИИ поддерживает результаты в области противодействия отмыванию денег и проверки данных.

3. Оценить, где агентный ИИ будет наиболее эффективен.

Внедрение ИИ не означает, что организации необходимо заменить существующий технологический стек. При оценке возможности использования агентного ИИ в рамках проверки соответствия требованиям, специалисты по соблюдению нормативных требований должны разработать концептуальный прототип, протестировать возможности применения агентных систем и создавать сценарии использования по мере повышения уровня внедрения. Это поможет определить, является ли наиболее эффективным использование ИИ как для первоначальных проверок, так и для полного устранения предупреждений.

4. Использование ИИ для повышения квалификации в области соблюдения нормативных требований.

Хотя автоматизация занимается рутинной сортировкой запросов, истинная ценность агентного ИИ заключается в его способности поднять роль специалиста по соблюдению нормативных требований с административного уровня на стратегический. Этот сдвиг не связан с вытеснением команд, а с переориентацией человеческой интуиции на наиболее ценную работу, такую ​​как сложные расследования, требующие моральной оценки и тонкой интерпретации преступных намерений.

Уровень профессионализма повышается, когда ИИ выступает в роли «цифрового коллеги» в рабочем процессе. Современные тенденции в дизайне отдают предпочтение антропоморфным агентам, поскольку они создают психологическую безопасность; предоставляя четкое, естественное обоснование для каждого предложения, эти системы помогают аналитикам учиться на логике ИИ, а не просто принимать бинарный результат. По мере роста организаций это позволяет функции обеспечения соответствия стать активным двигателем роста, при этом аналитики берут на себя новые сложные обязанности в области управления рисками моделей, тестирования ИИ и стратегического криминалистического расследования.

5. Прочный фундамент

Надежная облачная платформа — необходимое условие для высокой скорости. Нельзя просто прикрепить ИИ к неработающей архитектуре и ожидать, что он будет хорошо работать; наиболее успешные внедрения достигаются за счет единого жизненного цикла данных, от сбора до окончательного решения проблемы. Поддержание единого источника достоверной информации о рисках гарантирует согласованность моделей в разных географических регионах. В этом контексте агентные инструменты работают лучше всего, когда интегрированы в экосистему с уже существующими надежными системами тестирования, защиты данных и контроля.

Переосмысление требований по борьбе с отмыванием денег в эпоху агентного ИИ.

Руководители, отвечающие за соблюдение нормативных требований, находятся на переломном этапе – по мере совершенствования инструментов искусственного интеллекта и роста финансовых преступлений им необходимо обеспечить надлежащую защиту от отмывания денег и проведения комплексной проверки клиентов, а также оценить, какие инструменты ИИ могут поддержать их цели. Искусственный интеллект позволяет финансовым учреждениям масштабировать усилия по проверке личности клиента (KYC), освобождая команды для сосредоточения на сложной и высокоэффективной работе. В сочетании с экспертными знаниями человека ИИ ускоряет обработку оповещений и разрешение дел, усиливая защиту от рисков и снижая затраты, что действительно меняет будущее комплексной проверки отмывания денег.