استفاده از هوش مصنوعي در مقابله با پولشويي
يكي از مواردي كه وزارت اقتصاد ذيل مديريت جديد و بانك مركزي پس از تصويب پالرمو بايد مدنظر قرار دهند، استفاده از هوش مصنوعي در روند مقابله با پولشويي است.
يكي از مواردي كه وزارت اقتصاد ذيل مديريت جديد و بانك مركزي پس از تصويب پالرمو بايد مدنظر قرار دهند، استفاده از هوش مصنوعي در روند مقابله با پولشويي است. ادغام هوش مصنوعي در انطباق با قوانين مبارزه با پولشويي (AML) امكان تجزيه و تحليل حجم زيادي از داده‌ها را با سرعت و دقت بي‌سابقه‌اي فراهم مي‌كند. الگوريتم‌هاي يادگيري ماشين مي‌توانند الگوهاي پيچيده و ناهنجاري‌ها را در داده‌هاي تراكنش شناسايي كنند، اثربخشي اقدامات مبارزه با پولشويي را افزايش داده و وابستگي به منابع انساني را كاهش دهند. با بهره‌گيري از هوش مصنوعي، موسسات مالي مي‌توانند:
1) الگوهاي پيچيده پولشويي و فعاليت‌هاي مشكوكي را كه شناسايي آنها براي سيستم‌هاي سنتي مبتني بر قانون ممكن بود چالش‌برانگيز باشد، شناسايي كنند.
2) تجزيه و تحليل حجم عظيمي از داده‌ها به صورت بلادرنگ براي شناسايي ناهنجاري‌ها جهت بررسي بيشتر، بهبود دقت و كارايي در تشخيص و جلوگيري از فعاليت‌هاي مشكوك.
3) خودكارسازي فرآيند نظارت بر تراكنش‌ها و بررسي دقيق مشتري، كاهش نياز به مداخله دستي و بهبود كارايي در صنعت.
4) با بهره‌گيري از قدرت هوش مصنوعي، متخصصان مبارزه با پولشويي مي‌توانند توانايي خود را در شناسايي فعاليت‌هاي بالقوه پولشويي افزايش داده و ريسك را به‌طور موثرتري كاهش دهند.
ساده‌سازي فرآيندهاي AML با يادگيري ماشيني: يادگيري ماشين، زيرمجموعه‌اي از هوش مصنوعي، نقش حياتي در ساده‌سازي فرآيندهاي AML ايفا مي‌كند. الگوريتم‌هاي يادگيري ماشين با توانايي يادگيري از داده‌ها و انجام پيش‌بيني‌ها يا تصميم‌گيري‌ها بدون برنامه‌نويسي صريح، بسياري از جنبه‌هاي انطباق با AML را متحول كرده‌اند. با ادغام يادگيري ماشين در گردش‌هاي كاري AML، موسسات مالي مي‌توانند:
1) خودكارسازي وظايف روتين، مانند ورود داده‌ها، نظارت بر تراكنش‌ها و توليد گزارش و آزادسازي منابع انساني براي جنبه‌هاي پيچيده‌تر انطباق با قوانين مبارزه با پولشويي.
2) با بهره‌گيري از سرعت و دقت، الگوريتم‌هاي يادگيري ماشين براي تجزيه و تحليل و پردازش حجم عظيمي از داده‌ها، كارايي را بهبود بخشيده و هزينه‌هاي عملياتي را كاهش دهند.
3) كسب بينش از داده‌هاي تاريخي براي شناسايي روندها و تشخيص ناهنجاري‌ها كه امكان مديريت ريسك پيشگيرانه و بهبود اثربخشي كلي انطباق را فراهم مي‌كند.
4) با ساده‌سازي فرآيندهاي AML با استفاده از يادگيري ماشيني
موسسات مالي مي‌توانند توانايي خود را در شناسايي و جلوگيري از فعاليت‌هاي پولشويي افزايش دهند و در عين حال كارايي عملياتي را بهينه كنند. همچنين گنجاندن هوش مصنوعي و يادگيري ماشيني در گردش‌هاي كاري مبارزه با پولشويي، پيشرفت قابل توجهي در مبارزه با جرايم مالي را نشان مي‌دهد. اين فناوري‌ها دقت بيشتر، كارايي بهتر و توانايي تجزيه و تحليل حجم عظيمي از داده‌ها را در زمان واقعي ارايه مي‌دهند. با ادامه تكامل صنعت مبارزه با پولشويي، پذيرش هوش مصنوعي و يادگيري ماشيني براي پيشي گرفتن از پولشويان و محافظت از يكپارچگي سيستم‌هاي مالي بسيار مهم مي‌شود. اتوماسيون فرآيند رباتيك در AML: در چشم‌انداز همواره در حال تكامل انطباق با قوانين مبارزه با پولشويي (AML)، فناوري نقش محوري در ساده‌سازي فرآيندها و افزايش كارايي ايفا مي‌كند. يكي از فناوري‌هايي كه تاثير قابل توجهي داشته است، اتوماسيون فرآيند رباتيك (RPA) است. RPA با خودكارسازي وظايف روزمره، انقلابي در انطباق با قوانين مبارزه با پولشويي ايجاد و نحوه برخورد موسسات مالي با مسووليت‌هايشان را متحول كرده است. سيستم‌هاي اتوماسيون فرآيند رباتيك (RPA) وظايف تكراري را با سرعت و دقت انجام مي‌دهند و منابع انساني را از فرآيندهاي دستي وقت‌گير رهايي مي‌بخشند. اين وظايف شامل ورود داده‌ها، نظارت بر تراكنش‌ها، توليد گزارش و موارد ديگر است. با خودكارسازي اين وظايف روتين، RPA متخصصان AML را قادر مي‌سازد تا بر جنبه‌هاي پيچيده‌تر انطباق، مانند تجزيه و تحليل ريسك و بررسي آن تمركز كنند. به‌كارگيري RPA در مبارزه با پولشويي (AML) منجر به بهبودهاي قابل توجهي در بهره‌وري عملياتي و كاهش هزينه‌ها شده است. افزايش كارايي در انطباق با قوانين مبارزه با پولشويي: پياده‌سازي RPA در انطباق با قوانين مبارزه با پولشويي (AML) منجر به ساده‌سازي فرآيندها و افزايش كارايي شده.