Агентський AI і майбутнє боротьби з фінансовими злочинами у сфері дотримання законодавства у США

Борьба з фінансовими злочинами у сфері дотримання законодавства у банках і фінансових установах США знаходиться на етапі змін. Декілька десятиліть установи боролися з неустойчивими моделями діяльності: трудомісткими ручними перевірками, чергами попереджень, безкінечними помилковими позитивними результатами та зростаючими витратами. Функції боротьби з фінансовими злочинами (FCC), такі як посилена перевірка (EDD) та моніторинг транзакцій (TM), залишаються сильно залежними від людської праці, навіть при збільшенні обсягів транзакцій та зростанні ризиків. Однак ситуація змінюється. Регулятори, такі як OCC і FinCEN сильно заохочують рішення, засновані на AI, а установи розуміють, що їм потрібно взаємодіяти з сучасними технологіями, щоб вирішити десятилітні проблеми.

Відповідаючи на питання на конференції Асоціації сертифікованих спеціалістів з боротьби з відмиванням грошей (ACAMS) у Лас-Вегасі в середині вересня, Джон К. Герлі, заступник міністра фінансів США з питань боротьби з тероризмом і фінансової розвідки, виклав бачення Міністерства фінансів щодо модернізації Закону про банківську таємницю (BSA) та системи дотримання законодавства щодо боротьби з відмиванням грошей та фінансуванням тероризму. Заступник міністра зазначив, що майбутня парадигма змінюється у бік технологічних рішень замість обсягів інформації, “… якщо ми оцінюємо вас за тим, як ви об’єктивно доставляєте те, що потрібно нашим клієнтам, а не за тим, наскільки ви близькі до суб’єктивної думки екзаменатора, це дозволить вам застосувати свій досвід і творчий талант для винаходу нових і кращих рішень”.

Після більш ніж 25 років будівництва програм боротьби з відмиванням грошей та санкцій у банках, включаючи JP Morgan, HSBC, Wachovia та Riggs, проведення великих розслідувань корупції та заснування консалтингових та регтех-компаній, я приєднався до WorkFusion близько року тому, коли зрозумів, що обіцянка AI вже не є теоретичною. Сьогодні агентські AI знаходяться у виробництві та трансформують, як банки розслідують і повідомляють про підозрілу діяльність та ідентифікують і керують клієнтами високого ризику.

Тренд #1 – Як AI змінює перевірку санкцій та моніторинг транзакцій

Перевірка санкцій та моніторинг транзакцій давно страждають від неефективності. Помилкові позитивні результати споживають величезні ресурси, змушуючи банки аутсорсити або збільшувати штат. Агентські AI змінюють цей підхід. Вони не тільки виділяють попередження, а й приймають рішення, як треновані аналітики, документуючи кожне рішення для аудиторських слідів, готових до регуляторів.

Агентський AI очищає помилкові позитивні результати, як і аналітик, миттєво переглядаючи попередження та ескалує лише ті, які мають значення. Ця зміна ліквідує черги та дозволяє командам з дотримання законодавства масштабуватися без додавання персоналу. Для малих і середніх банків цифрові працівники забезпечують ефективний спосіб задовольнити зростаючі регуляторні вимоги, зберігаючи операційну стійкість.

Поза ефективністю агентський AI модернізує традиційні підходи. Старомодна автоматизація роботизованих процесів (RPA) або машинного навчання пропонували інкрементні вигоди, але цифрові працівники забезпечують реальний моніторинг та миттєву реалізацію складних процесів дотримання законодавства. Наприклад, агентські AI інтегруються з інструментами перевірки санкцій, приймають рішення щодо попереджень про несприятливу інформацію та ескалує високоризикові випадки – все за секунди.

Нові розробки включають постійний моніторинг, при якому AI безперервно оцінює профіль ризику клієнта, негативну інформацію та події, такі як зміни у власності. Керування посилюється за допомогою пояснюваного AI, забезпечуючи прозорість кожного рішення та готовність до регуляторів. Все це змінює команди з дотримання законодавства з реактивних на проактивні.

Тренд #2 – Балансування ефективності та регуляторних очікувань

Ефективність сама по собі недостатня; регулятори вимагають керування. Роз’яснення від OCC, FinCEN, FDIC та Федеральної резервної системи підкреслюють прозорість, аудитність та нагляд. Установи повинні продемонструвати, що не тільки попередження швидко вирішуються, але й рішення пояснюються та узгоджуються.

Агентські AI можуть забезпечити обидва аспекти. Ефективність значно підвищується – клієнти повідомляють про подвійний обсяг виробництва та ліквідацію черг попереджень. Водночас кожне рішення документується з детальними нарративами, забезпечуючи регуляторам впевненість у процесі. Ця подвійна здатність вирішує проблему обмежень ресурсів, з якими стикаються багато банків. Замість того, щоб наймати армію аналітиків, установи можуть розгортати цифрових працівників, які масштабуються миттєво, зберігаючи суворість дотримання законодавства.

Ролі у сфері дотримання законодавства змінюються. Аналітики більше не зайняті переглядом обсягів; натомість вони наглядають за винятками, підтверджують ескалації та фокусуються на стратегічних ризиках. Ця еволюція узгоджується з регуляторними очікуваннями: людський нагляд залишається центральним, але AI обробляє повторювану роботу.

Баланс ясний: агентський AI дозволяє установам задовольняти регуляторні вимоги, одночасно досягати ефективності, якої раніше не було можливим.

Тренд #3 – Як AI змінює традиційні моделі штатного складу

Моделі штатного складу у сфері боротьби з фінансовими злочинами змінюються. Історично банки розширювали команди з дотримання законодавства для управління попередженнями, часто покладаючись на контрактників або офшорний персонал, коли обсяги зростали. Ця модель дорога, несумісна та неустойчива.

AI змінює рівняння. Автоматизуючи рівень 1 оглядів по санкціях, несприятливій інформації та моніторингу транзакцій, агентські AI звільняють людських аналітиків для фокусування на розслідуваннях, регуляторному взаємодії та стратегічних ініціативах.

Людський ефект глибокий. Традиційні передачі між командами рівня 1 і рівня 2 зникають. Агентські AI скорочують шари, спрощують рішення та змінюють органи управління. Результат? Плоска, швидша, більш зосереджена функція дотримання законодавства – де люди очолюють судженням, а не паперовими роботами.

Розгляньте великий американський банк, який розгортає цифрових працівників: замість того, щоб наймати 50 нових аналітиків для управління попередженнями про санкції, банк розгорнув агентських AI, які миттєво переглядали кожне попередження, ескалує лише справжні ризики. Людський персонал перейшов до нагляду та управління випадками, покращуючи моральний дух та знижуючи оборот кадрів.

Гібридні команди – людські аналітики, які працюють поряд з цифровими працівниками, – тепер з’являються у американських установах. Ця модель поєднує ефективність з експертизою: AI обробляє масштаб, люди обробляють судження. Результат – більш стійка функція дотримання законодавства, здатна адаптуватися до регуляторної уваги та операційних вимог.

Майбутнє боротьби з фінансовими злочинами

Агентський AI трансформує боротьбу з фінансовими злочинами у США, роблячи помилкові позитивні результати неважливими, балансуючи ефективність з керуванням, і змінюючи моделі штатного складу. Установи, які приймають цих цифрових працівників, здобувають не тільки операційну ефективність, але й регуляторну впевненість.

Майбутнє дотримання законодавства гібридне – люди та агентські AI співпрацюють, щоб боротися з фінансовими злочинами більш ефективно, ніж будь-коли раніше.