Hoe banken AI en big data gebruiken om financiële criminaliteit te voorkomen
Financiële instellingen hebben het zwaar. De nalevingsvereisten worden steeds strenger. Er is enorm veel data om te onderzoeken, zowel qua volume als qua aantal bronnen. Financiële misdaad neemt toe en is lastig te bestrijden.
Ook zijn veel financiële instellingen nog steeds afhankelijk van handmatige processen om verdachte activiteiten te identificeren en aan te pakken. Het doel is om geen zaken te doen met derde partijen die een risico kunnen vormen. De vraag is, hoe? Veel banken wenden zich tot geavanceerde analysetechnieken zoals machine learning en AI om processen te automatiseren en zo risico’s een stap voor te blijven.
De impact van de aanpak van financiële criminaliteit en corruptie is ook op financieel front onthutsend. De verwachte totale kosten van de naleving van financiële criminaliteit door alle financiële instellingen lopen elk jaar in de honderden miljarden dollars.
De 2022 Global Economic Crime and Fraud Survey van PwC onthulde enkele ontnuchterende statistieken over de impact van financiële criminaliteit.
- 46% van de ondervraagden gaf aan in de afgelopen 24 maanden te maken te hebben gehad met fraude, corruptie of andere economische misdrijven
- 18% van de grotere bedrijven die met fraude te maken hebben, rapporteerde 50 miljoen dollar of meer aan financiële gevolgen van het meest ontwrichtende fraude-incident
Zorgen over financiële criminaliteit zijn ook een belangrijke ESG-overweging geworden, aangezien de winst van dergelijke misdaden vaak worden gebruikt om zaken als mensenhandel, drugshandel en dwangarbeid aan te wakkeren.
Alle reden dus om eens goed te kijken naar wat financiële instellingen, zoals banken, kunnen doen om financiële criminaliteit te voorkomen.
AI gebruiken om financiële criminaliteit te bestrijden
Met risicowaarschuwingen die links en rechts binnenkomen, hebben teams bij financiële instellingen tools nodig die handmatige processen kunnen automatiseren. Met het oog op de toekomst is het tijd voor grote financiële instellingen om gebruik te maken van geavanceerde data- en analysetechnieken zoals kunstmatige intelligentie, machine learning, natuurlijke taalverwerking en cognitieve automatisering.
Dit is wat enkele vooruitstrevende financiële instellingen al doen om de voordelen van big data te benutten.
- Ze verzamelen gegevens uit verschillende bronnen
Het analyseren van individuele datasets is handig, maar het samenbrengen van meerdere sets uit verschillende bronnen kan je naar het volgende niveau brengen in termen van het identificeren van trends of het maken van correlaties. - Ze breiden hun focus uit naar minder traditionele gegevensbronnen
Door interne gegevensbronnen te koppelen aan niet-traditionele externe gegevensbronnen zoals negatief (adverse) nieuws, kunnen effectievere kruisverwijzingen worden gemaakt tussen gegevens worden eerder mogelijke zwakke plekken ontdekt. - Ze zetten risico score systemen op
Datawetenschappers kunnen resultaten destilleren uit verschillende data gestuurde tests om een samengestelde risicoscore voor een persoon of entiteit te bepalen en te creëren. - Ze ontdekken anomalieën met voorspellende modellen
Machine learning en kunstmatige intelligentie zorgen voor enorme verbeteringen in de detectie van afwijkingen. Dit komt omdat er steeds meet data-bronnen beschikbaar zijn met betrouwbare, realtime gegevens. - Ze maken interactieve visualisaties die gegevens op boeiendere manieren presenteren
Teams kunnen gebruikmaken van dynamische visualisaties om de belangrijkste aspecten van enorme datasets te verduidelijken.
De beste manier om financiële criminaliteit te bestrijden? Een sterke samenwerking tussen banken, toezichthouders en wetshandhavers en het gebruik van de nieuwste technologieën. Je inspanningen zijn zo goed als de gegevens die je voor je hebt, dus zorg ervoor dat je bedrijf de nieuwste AI-gestuurde technologie omarmt. Wil je weten hoe LexisNexis hierbij kan helpen? Neem dan contact op via het formulier.
