La pandemia di COVID-19 sta colpendo praticamente tutti i settori dell'economia. Anche i player fraudolenti si stanno adattando alla nuova situazione. I sistemi di antiriciclaggio (AML) possono contrastarli efficacemente?
 
Ogni anno che passa, i criminali escogitano metodi più intelligenti per introdurre nell'economia denaro ottenuto illegalmente. I regolatori del mercato cercano di seguire le loro azioni e pongono richieste in continua evoluzione alle istituzioni finanziarie. Per le banche ciò significa dover adeguare costantemente le procedure al crescente numero di normative e all'aumento dei costi operativi in ​​ambito AML.
    
Secondo lo studio LexisNexis del 2017, le sole istituzioni finanziarie in Germania spendono annualmente oltre 46 miliardi di dollari per conformarsi alle normative AML.

Cambio delle tradizionali regole del gioco

I sistemi AML tradizionali sono basati su regole. Nel loro caso, il sistema crea avvisi sulle transazioni sospette sulla base di algoritmi pre-sviluppati. Ma le vecchie regole restano efficaci in tempi di pandemia? Anche i player disonesti si sono trovati in una nuova realtà, non solo adattando i loro metodi esistenti, ma anche cercando nuove opportunità.

Secondo un recente rapporto di KPMG sulla prevenzione del riciclaggio di denaro durante la pandemia, potrebbero sorgere nuove sfide per gli sforzi di prevenzione esistenti, tra cui:

  • lo sviluppo di nuove modalità di riciclaggio legate all'attuale situazione epidemiologica (metodi finora sconosciuti alle banche e ai loro sistemi);
  • il comportamento cambiato dei consumatori (aumentando il numero di falsi allarmi positivi e il carico di lavoro per gli analisti);
  • il lavoro a distanza degli analisti (che può ostacolare la due diligence e la tempestiva gestione degli alert);
  • l'aspettativa dei regolatori di mitigare rapidamente nuovi rischi e introdurre misure preventive.
Per i sistemi tradizionali, la pandemia potrebbe anche essere stata una sorpresa. Le regole possono essere modificate solo con una modifica manuale ed è difficile definire attività ancora sconosciute. Poiché le regole scritte in precedenza non tenevano conto delle nuove sfide, le prestazioni attuali di questi sistemi potrebbero essere meno precise, gravate da un tasso di errore maggiore, riducendo l'efficienza del lavoro degli analisti. Ciò può, a sua volta, ridurre l'efficacia nell'individuare i tentativi di riciclaggio di denaro.

Un asso nella manica

I sistemi AML possono identificare efficacemente nuovi rischi se supportati dall'Intelligenza Artificiale. In questo caso, in primo luogo, gli specialisti AML verificano gli avvisi creati dal sistema basato su regole. Successivamente, durante la fase di apprendimento, gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) apprendono in base a quei dati e set di dati che contengono informazioni come KYC e dati transazionali. In questo modo, il sistema è addestrato ad analizzare correttamente nuovi dati in futuro. Gli analisti AML ricevono quindi avvisi con informazioni pertinenti. Gli avvisi con un valore inferiore a una soglia predeterminata vengono trattati come minacce a rischio molto basso e possono quindi essere scartati o analizzati nell'ambito di una procedura notevolmente semplificata. Se il valore dell'avviso supera la soglia impostata, viene inviato agli analisti per ulteriori verifiche.

Un aspetto di grande importanza per affrontare le sfide dei tempi di pandemia è che l'IA può trovare anomalie. Ciò consentirà agli analisti di identificare i criminali molto più rapidamente e chiudere i loro conti, riducendo così l'attività dei criminali che utilizzano in modo fraudolento le loro banche.
   

Conosci meglio i player

Le procedure AML possono anche essere migliorate robotizzando i processi nell'area Know Your Customer (KYC). Ciò riduce il numero di attività manuali necessarie ma ripetitive. Il sistema è in grado di raccogliere automaticamente dati da più fonti interne ed esterne e crea report chiari basati su questi dati. Inoltre, il sistema scansiona automaticamente le notizie dei media alla ricerca di informazioni su riciclaggio di denaro, corruzione, traffico di droga, ecc. Con questi miglioramenti, gli analisti possono passare direttamente alla valutazione del rischio senza perdere tempo nella raccolta dei dati.

Raddoppia la puntata

La lotta al riciclaggio di denaro è un processo continuo che richiede un miglioramento costante. Tuttavia, vale anche la pena compiere questi sforzi per evitare sanzioni elevate per il mancato rispetto delle normative AML, i cui importi crescono ogni anno.
   
Nel 2018, le istituzioni di contrasto globali hanno imposto multe per oltre 4 miliardi di dollari. Nel 2019 questo importo è raddoppiato. Nel 2020, a ottobre, ammontava già a oltre 13 miliardi di dollari. Pertanto, i vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale e della robotizzazione non solo includono una valutazione del rischio di transazione più rapida e precisa, ma anche una riduzione dei costi operativi, una maggiore soddisfazione degli analisti per il proprio lavoro e la possibilità di evitare sanzioni elevate.
     
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