Агентський ШІ та майбутнє дотримання вимог щодо фінансових злочинів у США

Дотримання вимог щодо фінансових злочинів у банківських та фінансових установах США перебуває на переломному етапі. Протягом десятиліть установи боролися з нестійкі операційні моделі: трудомісткі ручні перевірки, накопичення сповіщень, нескінченні хибнопозитивні результати та стрімке зростання витрат. Функції дотримання вимог щодо фінансових злочинів (FCC), такі як посилена належна перевірка (EDD) та моніторинг транзакцій (TM), залишаються значною мірою залежними від людської праці, навіть попри зростання обсягів транзакцій та складніші ризики. Проте динаміка змінюється. Регулятори, такі як OCC та FinCEN рішуче заохочують рішення на основі штучного інтелекту, і установи визнають це вони повинні взаємодіяти з сучасними технологіями вирішити десятилітні проблеми.

Виступаючи на конференції Асоціації сертифікованих спеціалістів з боротьби з відмиванням грошей (ACAMS) у Лас-Вегасі в середині вересня, Джон К. Херлі, заступник міністра фінансів з питань тероризму та фінансової розвідки, виклав Бачення Міністерства фінансів щодо модернізації Закону про банківську таємницю (BSA) та систему дотримання вимог щодо боротьби з відмиванням коштів/фінансуванням тероризму, яка лежить в її основі. Заступник міністра зазначив майбутній зсув парадигми в бік технологічних результатів, а не обсягу інформації: «…якщо ми оцінюватимемо вас за тим, наскільки добре ви об’єктивно надаєте потреби нашим клієнтам, а не за тим, наскільки точно ви дотримуєтеся суб’єктивних думок експерта, це дозволить вам застосувати свій досвід і творчий талант для винаходу нових і кращих рішень».

Після понад 25 років розробки програм боротьби з відмиванням коштів та санкцій у банках, включаючи JP Morgan, HSBC, Wachovia та Riggs, проведення масштабних розслідувань корупції та заснування консалтингових і регтех-компаній, я приєднався до WorkFusion близько року тому, коли зрозумів, що перспективи штучного інтелекту більше не є теоретичними. Сьогодні агенти штучного інтелекту вже працюють у виробництві та трансформують те, як банки розслідують та повідомляють про підозрілу активність, а також ідентифікують та керують клієнтами з високим рівнем ризику.

Тренд №1 – Як штучний інтелект змінює скринінг санкцій та моніторинг транзакцій

Скринінг на предмет санкцій та моніторинг транзакцій вже давно страждають від неефективності. Хибнопозитивні результати споживають величезні ресурси, змушуючи банки передавати на аутсорсинг або розширювати штат співробітників. Агенти штучного інтелекту змінюють цей підхід. Вони не просто позначають сповіщення, а розглядають їх, як це роблять навчені аналітики, документуючи кожне рішення для аудиторських журналів, готових для регулятора.

Агентський ШІ видаляє хибнопозитивні результати так само, як це робив би аналітик, миттєво переглядаючи сповіщення та передаючи на розгляд лише ті, що мають значення. Цей перехід усуває затримки та дозволяє командам з дотримання вимог масштабуватися без додавання персоналу. Для малих та середніх банків цифрові працівники забезпечують економічно ефективний спосіб задоволення зростаючих регуляторних вимог, зберігаючи при цьому операційну стійкість.

Окрім ефективності, агенти зі штучним інтелектом модернізують застарілі підходи. Роботизована автоматизація процесів (RPA) старої школи або машинне навчання пропонували додаткові переваги, але цифрові працівники дозволяють здійснювати моніторинг у режимі реального часу та негайно виконувати складні процеси дотримання вимог. Наприклад, агенти зі штучним інтелектом інтегруються з інструментами перевірки санкцій, вирішують проблеми зі ЗМІ та передають справи з високим рівнем ризику — і все це за лічені секунди.

Нові розробки включають постійний моніторинг, де штучний інтелект безперервно оцінює профілі ризиків клієнтів, негативні новини та події, такі як зміни у власності. Управління посилюється завдяки зрозумілому штучному інтелекту, що гарантує прозорість кожного рішення та його готовність до регулювання. Усе це переводить команди з дотримання вимог від реактивних до проактивних.

Тенденція №2 – Балансування ефективності + регуляторних очікувань

Тільки ефективності недостатньо; регулятори вимагають управління. Керівні принципи OCC, FinCEN, FDIC та Федеральної резервної системи наголошують на прозорості, можливості аудиту та нагляді. Установи повинні продемонструвати не лише те, що сповіщення вирішуються швидко, але й те, що рішення є поясненьними та послідовними.

Агенти штучного інтелекту можуть забезпечити обидва ці можливості. Підвищення ефективності є разючим — клієнти повідомляють про подвоєння пропускної здатності та усунення накопичень сповіщень. Водночас кожне рішення документується з детальними описами, що надає регуляторам впевненість у цьому процесі. Ця подвійна можливість вирішує проблему обмежених ресурсів, з якою стикаються багато банків. Замість того, щоб наймати армії аналітиків, установи можуть залучати цифрових працівників, які миттєво масштабуються, зберігаючи при цьому суворість дотримання вимог.

Ролі у сфері комплаєнсу змінюються. Аналітики більше не зациклюються на перевірці обсягів; натомість вони контролюють винятки, перевіряють ескалації та зосереджуються на стратегічних ризиках. Ця еволюція відповідає очікуванням регуляторних органів: людський нагляд залишається центральним, але штучний інтелект виконує повторювану роботу.

Баланс очевидний: агентний ШІ дозволяє установам задовольняти вимоги регуляторних органів, одночасно досягаючи підвищення ефективності, яке колись було немислимим.

Тренд №3 – Як штучний інтелект змінює традиційні моделі найму персоналу

Моделі кадрового забезпечення у сфері комплаєнсу у сфері фінансової злочинності руйнуються. Історично банки розширювали команди з комплаєнсу для управління різким зростанням обсягів попереджень, часто покладаючись на підрядників або іноземну робочу силу, коли обсяги різко зростали. Ця модель є дорогою, непослідовною та нестійкою.

Штучний інтелект змінює рівняння. Автоматизуючи перевірки першого рівня щодо санкцій, негативної інформації в ЗМІ та моніторингу транзакцій, агенти ШІ звільняють аналітиків-людей, щоб вони могли зосередитися на розслідуваннях, взаємодії з регуляторними органами та стратегічних ініціативах.

Вплив людини є глибоким. Традиційні передачі повноважень між командами 1-го та 2-го рівнів зникають. Агенти штучного інтелекту руйнують рівні, оптимізують рішення та змінюють організаційні схеми. Результат? Більш плоска, швидша та цілеспрямована функція дотримання вимог, де люди керують, спираючись на судження, а не на паперову роботу.

Розглянемо великий американський банк, який проводить пілотне тестування цифрових працівників: замість того, щоб найняти 50 нових аналітиків для управління сповіщеннями про санкції, банк розгорнув агентів зі штучним інтелектом, які миттєво переглядали кожне сповіщення, ескалюючи лише реальні ризики. Людський персонал перейшов до нагляду та управління справами, покращуючи моральний дух та зменшуючи плинність кадрів.

Гібридні команди — люди-аналітики, що працюють разом із цифровими працівниками — зараз з’являються в установах США. Ця модель поєднує ефективність з експертним досвідом: штучний інтелект займається масштабуванням, а люди — оцінкою. Результатом є більш стійка функція дотримання вимог, здатна адаптуватися до регуляторного контролю та операційних вимог.

Майбутнє дотримання вимог щодо фінансових злочинів

Штучний інтелект агента трансформує дотримання вимог щодо фінансових злочинів у США шляхом усунення хибнопозитивних результатів, балансування ефективності з управлінням та зміни моделей найму персоналу. Установи, які приймають цих цифрових працівників, отримують не лише операційну ефективність, але й регуляторну впевненість.

Майбутнє комплаєнсу гібридне — люди та агенти штучного інтелекту співпрацюватимуть для боротьби з фінансовими злочинами ефективніше, ніж будь-коли раніше.