Context
First introduced in the United States in 1976, and in France since 1989, the fight against money laundering ( AML ) is a key issue for financial institutions.
The financial crisis of 2008 once again highlighted the need to fight against tax havens , whose opacity allows players : to prosper and carry out transactions that threaten the stability of the financial system, with a much weaker framework of prudential rules and supervision.
Challenges
One of the main challenges forAML is to reduce the number of false-positives, i.e. false alerts, issued by current control systems.False positives account for over 98% of all alerts. This is where artificial intelligence comes into its own, in order to reduce this percentage and thus allocate more resources to genuine cases of fraud.
What's more, its use in KYC procedures increases customer knowledge, and thus improves security.
Solutions
The identification of redundant data through semantic analysis, or the statistical analysis of files containing customer information and transactions, can reduce the number of false positives.
Machine learning can detect transactional and behavioral anomalies by analyzing bank movements.
Analysis of external and unstructured data can also provide valuable information in the fight against money laundering.
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Background
Created in 1976 in the United States, and in France since 1989, the fight against money laundering (Anti Money Laundering or AML) is at the heart of the challenges facing financial institutions.
The 2008 financial crisis highlighted the need to combat tax havens whose opacity allows actors to prosper and carry out transactions that threaten the stability of the financial system, with a much less stringent framework of prudential rules and supervision.
Challenges
One of the main issues in AML is the reduction of false positives, i. e. false alarms, which are issued by current control systems. Indeed, false positives represent more than 98% of all alerts. This is where artificial intelligence finds its usefulness, in order to reduce this percentage and thus allocate more resources for real cases of fraud.
In addition, its use in KYC procedures increases customer knowledge and therefore improves safety.
Solutions
Identifying redundant data through semantic analysis or statistical analysis of files containing customer information and transactions can reduce false positives.
The machine learning allows to detect transactional and behavioural anomalies by analysing banking movements.
The analysis of external and unstructured data can also provide valuable information for the fight against money laundering.
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Hintergrund
Der 1976 in den Vereinigten Staaten und in Frankreich seit 1989 gegründete Kampf gegen die Geldwäsche (Anti Money Laundering oder AML) steht im Mittelpunkt der Herausforderungen, vor denen die Finanzinstitute stehen.
Die Finanzkrise von 2008 hat die Notwendigkeit deutlich gemacht, Steueroasen zu bekämpfen, deren Undurchsichtigkeit es den Akteuren ermöglicht, erfolgreich zu sein und Transaktionen durchzuführen, die die Stabilität des Finanzsystems gefährden, mit einem viel weniger strengen Rahmen von Aufsichtsregeln und Aufsicht.
Herausforderungen
Eines der Hauptthemen in der AML ist die Reduzierung von Fehlalarmen, d. h. Fehlalarmen, die von aktuellen Kontrollsystemen ausgegeben werden. Tatsächlich machen False Positives mehr als 98% aller Warnungen aus. Hier findet die künstliche Intelligenz ihren Nutzen, um diesen Prozentsatz zu reduzieren und so mehr Mittel für reale Betrugsfälle bereitzustellen.
Darüber hinaus erhöht der Einsatz in KYC-Verfahren das Kundenwissen und damit die Sicherheit.
Lösungen
Die Identifizierung redundanter Daten durch semantische Analyse oder statistische Analyse von Dateien mit Kundeninformationen und Transaktionen kann Fehlalarme reduzieren.
Das maschinelle Lernen ermöglicht es, Transaktions- und Verhaltensanomalien durch die Analyse von Bankbewegungen zu erkennen.
Die Analyse von externen und unstrukturierten Daten kann auch wertvolle Informationen für die Bekämpfung der Geldwäsche liefern.
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