Google Cloud annuncia il lancio di Anti Money Laundering AI o AML AI, un sistema alimentato dall’IA, ideato per supportare gli istituti finanziari globali nel rilevamento più efficace ed efficiente delle attività di riciclaggio di denaro.
Il riciclaggio di denaro è un problema complesso con un impatto globale crescente. Si stima che l’ammontare del denaro riciclato ogni anno sia pari al 2-5% del PIL mondiale, ovvero fino a 2 trilioni di dollari all’anno. I suoi proventi sono spesso collegati ad attività illegali che vanno dal traffico di droga e di esseri umani al finanziamento di operazioni terroristiche. A oggi i programmi antiriciclaggio assorbono risorse significative per gli istituti finanziari, molti dei quali operano attraverso una varietà di enti normativi globali e regionali. In effetti, i grandi istituti finanziari riferiscono di monitorare circa miliardi di transazioni all’anno2 per individuare comportamenti illeciti sempre più sofisticati.
La maggior parte dei sistemi di monitoraggio dell’antiriciclaggio tradizionali si basano su parametri impostati manualmente, che si traducono in una bassa efficacia nel rilevamento delle attività sospette. Anche nelle implementazioni più avanzate di questi sistemi basati su regole, i riciclatori di denaro possono apprendere come aggirarle ed evitare di essere identificati. In realtà, oltre il 95% delle segnalazioni generate da questi sistemi si rivelano dei “falsi positivi” già nella prima fase di revisione e circa il 98% di esse non sfocia mai nel rilevamento di un’attività sospetta (suspicious activity report o SAR). L’alto tasso di falsi positivi richiede una revisione manuale, che costa al settore miliardi di dollari all’anno in termini di tempo di indagine sprecato e distrae gli istituti dalle vere attività sospette.
AML AI aiuta gli istituti finanziari globali a migliorare la rilevazione dei rischi e ridurre i costi operativi
AML AI di Google Cloud fornisce un punteggio di rischio cliente consolidato, generato dal machine learning (ML), come alternativa agli avvisi di transazione basati su regole. Il punteggio di rischio si basa sui dati della banca, inclusi i modelli di transazione, il comportamento in rete e i dati KYC (Know Your Customer), per identificare casi e gruppi di clienti commerciali e al dettaglio ad alto rischio. La soluzione è in grado di adattarsi alle variazioni dei dati di riferimento, fornendo risultati più aggiornati e accurati che migliorano l’efficacia complessiva del programma e la sua efficienza operativa.
AML AI di Google Cloud utilizza una tecnologia di ML proprietaria, nonché delle tecnologie Google Cloud, come Vertex AI e Big Query. Il sistema gestisce le complessità di esecuzione del ML su scala, fornendo al contempo spiegazioni arricchite dei risultati per consentire agli istituti finanziari di accelerare il flusso di lavoro delle indagini e ottimizzare la customer experience. A oggi, la soluzione è stata adottata in produzione in diverse giurisdizioni geografiche.
“Google è un pioniere dell’IA e ora mette a disposizione i suoi strumenti, le sue tecnologie e le sue competenze per risolvere una delle sfide più grandi e costose del settore dei servizi finanziari”, ha dichiarato Thomas Kurian, CEO di Google Cloud. “Sulla base del nostro impegno a portare l’innovazione basata sull’IA nel settore dei servizi finanziari, stiamo lanciando AML AI di Google Cloud per aiutare gli istituti finanziari a rilevare in modo più accurato ed efficiente il rischio di riciclaggio, migliorando al contempo le operazioni commerciali e la governance”.
I vantaggi della soluzione AML AI di Google Cloud
- Rilevazione di rischi incrementata: AML AI può superare i sistemi attuali nel rilevamento del rischio di criminalità finanziaria. HSBC, cliente Google Cloud, è ora in grado di rilevare un numero di attività realmente sospette da 2 a 4 volte superiore5, migliorando la sua capacità di identificare e prevenire le attività di riciclaggio di denaro.
- Riduzione dei costi operativi: AML AI limita gli sprechi di tempo, riducendo il volume delle segnalazioni e fornendo risultati intuitivi che accelerano le singole indagini. In effetti, HSBC ha visto diminuire i volumi delle segnalazioni di oltre il 60%.
- Miglioramento della governance e della difendibilità: AML AI fornisce agli istituti finanziari risultati verificabili e spiegabili a supporto della gestione interna del rischio. Questo approccio è già stato adottato in produzione in diverse giurisdizioni geografiche, ciascuna con i propri requisiti normativi.
- Miglioramento della customer experience: aumentando la precisione e riducendo significativamente i falsi positivi, AML AI riduce al minimo la necessità di coinvolgere i clienti per ulteriori controlli di conformità.
HSBC, Bradesco e Lunar riconoscono un valore significativo a un sistema antiriciclaggio basato sull’IA
Utilizzando AML AI di Google Cloud come nucleo centrale, HSBC ha adottato un approccio AI first basato sul cloud come sistema principale di monitoraggio delle transazioni antiriciclaggio in mercati chiave. AML AI di Google Cloud ha aiutato HSBC a migliorare la capacità di rilevamento, a fornire risultati più accurati e a ridurre significativamente i tempi di elaborazione dei lotti per la sua vasta base clienti. Come risultato, HSBC ha ricevuto il premio Celent Model Risk Manager per l’anno 2023.
“AML AI di Google Cloud ha migliorato in modo significativo la capacità di rilevamento delle attività antiriciclaggio di HSBC. I modelli di Google stanno già dimostrando l’enorme potenziale del machine learning per trasformare le soluzioni di neutralizzazione della criminalità finanziaria nel settore in generale”, ha dichiarato Jennifer Calvery, Group Head of Financial Crime Risk and Compliance di HSBC. “Potenziando il nostro sistema di monitoraggio con la sofisticata soluzione basata sull’IA di Google Cloud, siamo stati in grado di migliorare la precisione del nostro rilevamento dei crimini finanziari e di ridurre il volume degli alert, il che si traduce in meno tempo di indagine speso per inseguire false piste. Abbiamo inoltre ridotto il tempo di elaborazione necessario per analizzare miliardi di transazioni su milioni di conti da diverse settimane a pochi giorni”.
“Poiché a livello globale le minacce diventano sempre più sofisticate e le sfide nella lotta al riciclaggio di denaro sono sempre più complesse, riponiamo fiducia nella combinazione di IA e scienza delle decisioni come la migliore strategia per rilevare le attività sospette con maggiore precisione ed efficienza”, ha affermato Rafael Cavalcanti, SVP Data & Analytics di Bradesco. “Come una delle più grandi banche brasiliane, con oltre 70 milioni di clienti, siamo consapevoli del valore della soluzione AML AI di Google Cloud per il settore finanziario e abbiamo apprezzato molto la collaborazione con Google Cloud per favorire l’implementazione di quest’approccio antiriciclaggio nel settore”.
“Trasformare l’approccio tradizionale all’antiriciclaggio con le tecnologie di IA può aiutare il settore finanziario a tenere il passo con la rapida evoluzione delle tecniche di riciclaggio di denaro e con il crescente volume delle transazioni finanziarie”, ha commentato Jonas Leed, Group General Counsel & Money Laundering Reporting Officer (MLRO) di Lunar. “In qualità di banca digitale, Lunar è orgogliosa di abbracciare una tecnologia trasformativa che crea efficienza e ci consente di concentrarci nell’offrire ai nostri clienti la migliore esperienza di banking. Ci sentiamo incoraggiati e ispirati dalla capacità di AML AI di Google Cloud di rilevare con maggiore precisione le attività di riciclaggio di denaro”.
AML AI aiuta i propri clienti a ridurre i costi operativi, migliorando al contempo la validità del loro sistema antiriciclaggio. In futuro, Google Cloud prevede di fornire basi di IA generativa per il settore dei servizi finanziari con l’obiettivo di aumentare la produttività dei dipendenti, ad esempio, per ridurre il tempo necessario a un analista per indagare su potenziali attività sospette.
