رسوخ فناوري‌ امروزي در صنعت مبارزه با پولشويي

همزمان با افزايش احتمال خروج ايران از ليست سياه fatf، زمينه‌هايي كه ايران با استفاده از آن مي‌تواند بهبودي در وضعيت نقل و انتقال مالي خود ايجاد كند واجد اهميت ويژه‌اي است. يكي از اين زمينه‌هاي ضروري استفاده از فناوري‌هاي نوين و هوش مصنوعي در فرآيند مقابله با پولشويي است. متاسفانه در برخي بانك‌هاي ايران هنوز از سيستم‌عامل‌هاي منسوخ شده و قديمي استفاده مي‌شود كه همزمان با آغاز خروج از ليست سياه fatf به روز‌آوري اين موارد نيز بايد در دستور كار مسوولان قرار گيرد. با تكامل حوزه مبارزه با پولشويي (AML)، فناوري نقش حياتي فزاينده‌اي در حمايت از متخصصان AML در تلاش‌هايشان براي انطباق با قوانين ايفا مي‌كند. پيشرفت‌ها در فناوري AML، نحوه برخورد موسسات مالي با انطباق با قوانين AML را متحول كرده و روند كلي را ساده‌تر كرده است.روش‌هاي سنتي انطباق با قوانين مبارزه با پولشويي (AML)، كه به‌شدت به فرآيندهاي دستي متكي هستند، زمان‌بر، پرزحمت و مستعد خطاي انساني هستند. اين روش‌ها ديگر براي همگام شدن با تاكتيك‌هاي پيچيده‌اي كه توسط پولشويان و مجرمان مالي به كار گرفته مي‌شود، كافي نيستند.

با اين حال، ادغام پيشرفت‌هاي فناوري مانند هوش مصنوعي (AI)، يادگيري ماشين (ML) و اتوماسيون فرآيند رباتيك (RPA) انقلابي در گردش‌هاي كاري مبارزه با پولشويي ايجاد كرده است.الگوريتم‌هاي هوش مصنوعي و يادگيري ماشيني قابليت تجزيه و تحليل حجم زيادي از داده‌ها را با سرعت و دقت بي‌سابقه‌اي دارند و امكان شناسايي الگوهاي پيچيده و ناهنجاري‌ها در داده‌هاي تراكنش را فراهم مي‌كنند.

اين امر اثربخشي اقدامات مبارزه با پولشويي (AML) را افزايش داده و وابستگي به منابع انساني را كاهش مي‌دهد. با استفاده از تجزيه و تحليل پيوند، سيستم‌هاي مبارزه با پولشويي مي‌توانند حلقه‌هاي كلاهبرداري را كشف و مسدود كنند و قابليت‌هاي مديريت ريسك را در موسسات مالي افزايش دهند. علاوه بر اين، پيشرفت‌هاي فناوري اكنون با تأييد انواع مختلف اسناد، مانند ثبت‌نام كسب و كار و اثبات درآمد، رويه‌هاي دقيق‌تر و كامل‌تري را امكان‌پذير مي‌كنند. ادغام فناوري در انطباق با قوانين مبارزه با پولشويي (AML) مزاياي زيادي را براي متخصصاني كه در اين زمينه كار مي‌كنند، به همراه دارد. برخي از مزاياي كليدي عبارتند از:

دقت بيشتر: استفاده از هوش‌مصنوعي و يادگيري ماشين در انطباق با قوانين مبارزه با پولشويي، امكان تشخيص دقيق‌تر فعاليت‌هاي بالقوه پولشويي را فراهم مي‌كند. الگوريتم‌هاي يادگيري ماشين مي‌توانند الگوهاي پيچيده و ناهنجاري‌ها را در داده‌هاي تراكنش شناسايي كنند و به‌طور قابل توجهي دقت را بهبود بخشيده و موارد مثبت كاذب را كاهش دهند.

فرآيندهاي ساده: اتوماسيون، به ويژه از طريق RPA، بسياري از جنبه‌هاي انطباق با قوانين مبارزه با پولشويي (AML) را متحول كرده است. وظايف روتين و تكراري مانند ورود داده‌ها، نظارت بر تراكنش‌ها و توليد گزارش اكنون مي‌توانند خودكار شوند، روند كار را سرعت بخشيده و منابع انساني را براي جنبه‌هاي پيچيده‌تر انطباق با قوانين مبارزه با پولشويي آزاد كنند.

نظارت در لحظه: سيستم‌هاي پيشرفته نظارت بر تراكنش‌ها، تراكنش‌هاي مشتري را به صورت مداوم و در لحظه رصد مي‌كنند و مواردي را كه غيرمعمول به نظر مي‌رسند يا خارج از الگوهاي عادي هستند، براي بررسي بيشتر علامت‌گذاري مي‌كنند. اين نظارت در لحظه در شناسايي سريع و واكنش به فعاليت‌هاي بالقوه پولشويي بسيار مهم است.

ارزيابي ريسك پويا: فناوري AML امكان جمع‌آوري ايمن اطلاعات هويتي و تنظيم اصطكاك را بر اساس سيگنال‌هاي ريسك در لحظه فراهم مي‌كند. اين امر فرآيند ارزيابي و ريسك پوياتري را ممكن مي‌سازد و تضمين مي‌كند كه اقدامات مناسب بر اساس سطح ريسك ارايه شده توسط هر مشتري يا تراكنش انجام شود.

ادغام فناوري در مشاغل مبارزه با پولشويي (AML) در حال تغيير اين صنعت است و متخصصان را قادر مي‌سازد تا در مبارزه با پولشويي و جرايم مالي، كارآمدتر، دقيق‌تر و پيشگيرانه‌تر عمل كنند. با پيشرفت مداوم فناوري، متخصصان مبارزه با پولشويي بايد با جديدترين گواهينامه‌هاي فناوري مبارزه با پولشويي، برنامه‌هاي آموزشي فناوري مبارزه با پولشويي و فرصت‌هاي مشاوره فناوري مبارزه با پولشويي به‌روز باشند تا مهارت‌هاي خود را افزايش داده و به‌طور موثر در اين چشم‌انداز در حال تحول مشاركت كنند.

ادغام هوش مصنوعي در گردش‌هاي كاري AML: با پيشرفت روزافزون فناوري، ادغام هوش مصنوعي (AI) و يادگيري ماشيني (ML) در گردش‌هاي كاري مبارزه با پولشويي (AML) به‌طور فزاينده‌اي رواج يافته است. اين پيشرفت‌ها، انقلابي در نحوه برخورد موسسات مالي با الزامات AML ايجاد مي‌كنند و دقت را افزايش داده و فرآيندها را ساده‌تر مي‌كنند... (ادامه دارد)