Pandemia on lisännyt talousrikollisuutta ja rahanpesua. Maailman johtavana analytiikkayrityksenä SAS Institute teetti kyselyn, josta käy ilmi, että kolmasosa rahoituslaitoksista ei edelleenkään käytä tekoälyä tai koneoppimisratkaisuja rahanpesun vastaisessa työssä.

Kolmasosa rahoituslaitoksista on poikkeusolojen takia nopeuttanut tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) käyttöönottoa rahanpesun torjunnassa. Rahoituslaitoksista 39 % toteaa, että uusien teknologioiden käyttöönoton suunnitelmat ovat pysyneet ennallaan.

Tämä käy ilmi AML-teknologiatutkimuksesta, jonka toteuttivat SAS, KPMG ja rahanpesua torjuva yhdistys ACAMS. Kyselyyn osallistui 850 ACAMSin jäsenorganisaatiota, ja mukana oli myös pohjoismaisia ja suomalaisia pankkeja.

Maailmassa pestään rahaa vuosittain eri arvioiden mukaan jopa 800–2 000 miljardia dollaria, joka on 2–5 % maailman bruttokansantuotteesta. Tekoäly ja koneoppiminen ovat avainteknologioita rahanpesun estämistyössä.

Yli puolet (57 %) vastaajista on joko ottanut tekoälyn tai koneoppimisen käyttöönsä rahanpesun vastaisissa prosesseissaan, pilotoi tekoälyratkaisuja tai suunnittelee niiden käyttöönottoa seuraavien 12–18 kuukauden aikana.

Jopa 66 % vastaajista uskoo, että sääntelyviranomaiset haluavat instituutioiden hyödyntävän tekoälyä ja koneoppimista. Suomessa Finanssivalvonta on langettanut rahoituslaitoksille jopa seuraamismaksuja asianmukaisten valvontajärjestelmien puuttumisesta. EU:n markkinoiden väärinkäyttöasetuksen mukaan rahoituslaitoksella tulee olla tehokkaat järjestelmät, joilla se havaitsee epäilyttävät toimeksiannot ja liiketoiminnot. Järjestelmät kannattaa siis laittaa kuntoon, se on rahoituslaitoksenkin etu.

Myös pienet rahoituslaitokset voivat toimia edelläkävijöinä

Suurista rahoituslaitoksista, joiden omaisuus on yli miljardi dollaria, 28 % pitää itseään innovaattoreina ja nopeina tekoälyteknologian omaksujina. Kuitenkin myös 16 % pienemmistä rahoituslaitoksista (arvo alle 1 miljardi) pitää itseään alan suunnannäyttäjinä tekoälyn käyttöönotossa.

Tämä kumoaa sen myytin, että kehittyneet teknologiset ratkaisut olisivat pienten rahoitusorganisaatioiden ulottumattomissa.

Koronan aiheuttamat häiriöt ovat lisänneet pankkien painetta ottaa käyttöön uusia teknologioita rahanpesun torjunnassa.

Kaksi ensisijaista syytä ottaa käyttöön tekoälyä ja koneoppimista ovat tutkimusten ja viranomaisasiakirjojen laadun parantaminen (40 %) ja toisaalta väärien positiivisten tulosten ja niistä aiheutuvien kustannusten vähentäminen (38 %).

Tärkeää on huomata, että aiemmin käytetyt sääntöihin perustuvat seurantastrategiat eivät enää toimi, kun kuluttajakäyttäytyminen on pandemian myötä muuttunut radikaalisti. Tekoäly ja koneoppimistekniikat ovat luonteeltaan dynaamisia, ja ne kykenevät älykkäästi sopeutumaan markkinoiden muutoksiin ja uusiin riskeihin. Ne voidaan integroida nopeasti olemassa oleviin vaatimustenmukaisuusohjelmiin ilman häiriöitä.

Blogin kirjoittaja Henrik Koch toimii SAS Institutella Principal Solution Managerina.